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架构解读
一、终端层
二、入口层
三、业务逻辑层
四、路由层
五、数据访问层
六、存储层
局部演进
总结文中关键
架构解读
在日活只有几千的时候，IM 系统采用【单体架构】方式进行实现，是完全没有问题的。在单体架构 IM 系统（如下图）这种方式下，如果用户的规模逐步增大，比如几万日活、十几万日活的时候，通常应该如何应对呢？
大家应该会很容易想到，不断横向扩展 server 节点即可，是的，这种方式会非常快捷和有效；但是，随着 server 节点数量的不断增多，大家会感觉到投入和产出的 ROI 越来越低，为什么会这样呢？
横向扩展 server 节点，其实是一种粒度非常粗的解决方案。server 程序在实现的时候，一般会包含用于前端连接的部分、实现业务逻辑的部分和访问数据库与缓存的部分，这三部分到底是哪一部分的资源紧张才需要横向扩展 server 节点呢？日活量增大，有可能是前端连接逻辑需要扩容，也有可能是业务逻辑需要扩容，但是在横向扩展 server 节点时，通常不会考虑这么细。这是单体架构系统一个非常关键的问题。
另外，单体架构系统的技术栈非常单一，只能垂直扩展；举个例子：假设单体架构的系统最初选型用 C++ 语言进行实现，前端连接的部分如果想改用 SpringMVC 进行实现，肯定不行的，访问数据库和缓存的部分如果想改用MyBatis 进行实现，也肯定不行；没办法，只能在 C++ 这个技术栈范围内死磕到底。
同时，单体架构的系统，随着业务迭代越多，其逻辑实现会愈加臃肿；任何一个小地方的改动，都会导致整个系统重新编译和重新部署。
所以，在大家遇到以上问题时，通常会采用【水平分层架构】进行实现。水平分层架构是在单体架构的基础上横向切几刀形成，是在技术的驱动之下，由单体架构演化而来；分层架构的 IM 系统见下图。
分层架构的 IM 系统，整体上包含：【终端层】、【入口层】、【业务逻辑层】、【路由层】、【数据访问层】和【存储层】，该分层架构的 IM 系统运行在日活百万级别的电商场景下；下面分层介绍。
一、终端层
终端层负责与用户进行交互，获取用户的操作行为，转换成访问后端具体接口的动作；终端层具体包括安卓和 IOS 移动手机上运行的客户端，即 APP。
二、入口层
入口层，也叫做入口网关层，即 Entry进程，Entry 的职责只有一条，即负责维护与终端之间的长连接，不负责任何的业务逻辑。为什么要这样设计呢？
我们必须保证 Entry 的实现足够简单，简单到 “一次实现，终生不迭代”，也就是 Entry 实现完进行部署之后，可以做到 100 年不重启；Entry 是负责维护与客户端之间的长连接的，Entry 如果重启，将会影响连接该 Entry 节点的所有的客户端。
对长连接的维护，通常采用 “心跳” 方式；也就是，对于客户端发送的所有请求中， Entry 只负责处理心跳请求，其他请求 Entry 会全部转发给业务逻辑层进行处理。
三、业务逻辑层
业务逻辑层，即 Logic 进程，其负责处理 IM 系统的所有的业务逻辑，比如：登录、点对点消息、群消息、联系人等；可想而知，Logic 进程是因为业务升级迭代，重启最频繁的。
四、路由层
路由层，即 Router 进程，通过名称可以很容易明白它的核心职责是实现用户的路由，怎么理解呢？我们已经知道Entry 负责和客户端建立长连接，为了提高 IM 系统的吞吐量和避免单点问题，Entry 肯定是集群化部署的；客户端与后端建立连接时，会根据策略将客户端分配给特定的 Entry 节点；Entry 节点之间如果通信，代价太大，所以哪一个客户端由哪一个 Entry 节点来管理，必须要有一个中央存储来负责维护，该中共存储即是 Router。
Router 是一个内存数据库，其本质是一个很大的 Map，该 Map 的 key 是用户的 uid，该 Map 的 value 是客户端所连接到的 Entry 的 ip；当 IM 系统要主动向用户推送消息时，可以先查询 Router，如果用户记录不存在，说明该用户不在线；如果用户在线，获取到用户连接到了哪一个 Entry 节点，然后由 Logic 将消息推送到该 Entry 节点。
描述到这里，Entry 的本质也是一个很大的 Map，该 Map 的 key 是用户的 uid，该 Map 的 value 是长连接的文件描述符 fd；通过查找该 Map，获取到用户对应的 socket 的 fd，然后基于 fd 将消息推送给用户。
通过思考路由层和入口层的本质，我们基本可以想清楚完整的消息推送流程的主要框架（后面的技术短文中会详细分析）。
五、数据访问层
数据访问层，即 Das 进程，该层的核心职责即负责访问数据库和缓存。理解该层的核心职责，不是最关键的，关键问题是数据访问层的架构意义何在呢？是不是说，在分层架构系统中，一定需要数据访问层，没有该层整个系统就不能干活了？答案肯定是否定的。
数据访问层是在 “业务逻辑层” 和 “存储层” 之间，大家在设计任何系统的时候都需要注意这种情况，两层之间若还有一层，那么该层的架构意义往往就是起到 “解耦” 的作用，也就是：数据访问层的存在是为了解耦业务逻辑层和存储层。具体怎么理解呢？
我们都知道，存储层是非常复杂的：为了提高抗读的压力，我们会加一个 “缓存”；如果单表的数据量超过限制，我们会 “分库分表”；为了进一步优化读库，我们会对数据库进行 “读写分离”；我们也有可能会将 MongoDB 替换成 MySQL，将 MySQL 替换成 TiDB 等等等等。存储层这一系列的复杂性，如果没有数据访问层的存在，势必会影响到业务逻辑层，而业务逻辑层是进行业务迭代的，如果我们正在进行 “分库分表” 的操作，还有精力迭代业务吗？但是如果有了数据访问层，它统统屏蔽了存储层的复杂性，业务逻辑层只管向数据访问层要数据即可，不用关注存储层的数据存储模式。这就是数据访问层的架构意义。
六、存储层
存储层负责对业务数据进行持久化存储，通常包括数据库和缓存。
局部演进
随着用户日活量的增多，业务规模也在逐步增大（即后端接口数量越来越大），而且业务逻辑也越来越复杂；为了引流，平台几乎每周都会做运营活动，此时 IM 系统的业务逻辑全部集中在 Logic 中实现，会愈加繁杂；此时系统表现出的最大的问题是：非核心的业务（如各类运营活动）影响核心的业务（如收发消息、联系人）。
怎样解决该问题呢？将非核心的业务和核心的业务进行拆分即可。上图 IM 系统我们称之为分层架构1.0，那么分层架构2.0 见下图。
在业务逻辑层中，包含 Logic 和 Extlogic 两个服务：由 Logic 负责处理核心的、实时性较高的、轻量级的业务，比如：用户登录、点对点消息、群消息、消息已读等； 由 Extlogic 负责处理处理非核心的、实时性较低的，重量级的业务，比如：广播系统消息、离线用户召回等；然后由 Logic 通过 RPC 方式远程调用 Extlogic；Extlogic 如果要推送消息到客户端，直接将其推送到 Entry 即可。
业务逻辑层拆分成 Logic 和 Extlogic 之后，各类运营活动的代码直接在 Extlogic 完成，核心的 Logic 逻辑不会受到运营活动代码的侵入；再一个，频繁重启的是 Extlogic 进程，核心的 Logic 进程大大减少了被重启的次数，保证了核心业务的稳定性。
随着业务的不断迭代，仔细分析 Extlogic 的业务，其业务接口的执行逻辑结果如何，并不会影响到 Logic 的执行逻辑，也就是说：Logic 在执行业务逻辑的过程中，并不关注 Extlogic 的执行结果，只是将业务事件通知到 Extlogic 即可。此时，Logic 和 Extlogic 通过 RPC 这样一种高耦合的方式进行通讯就不是太合适。
再一个，自研的内存存储 Router，随着在线用户量的增多，其维护的复杂度也增大，可以通过成熟的组件进行优化。分层架构 IM 系统 3.0 见下图。
在 3.0 版本的 IM 系统中，引入了 MQ 消息中间件：MQ 一方面解耦了 Logic 和 Extlogic，同时解耦了 “平台业务” 对整个 IM 系统的调用；在整个电商平台中，有非常多的业务（比如订单、支付、物流、客服等）需要借助于 IM 系统，实现定制化消息的推送。
另外，引入缓存（Redis），替换 Router，大大降低了对用户在线状态中央存储维护的复杂度。
总结文中关键
1、 单体架构系统，横向扩展 server 节点方案，粒度很粗，ROI 很低；
2、 分层架构 IM 系统，包括【终端层】、【入口层】、【业务逻辑层】、【路由层】、【数据访问层】和【存储层】；
3、 入口层 Entry 只负责维护与终端之间的长连接；
4、 路由层 Router 是一个内存数据库，是用户在线状态的中央存储，其本质是一个很大的 Map；Entry 的本质也是一个很大的 Map；
5、数据访问层 Das 存在的架构意义在于向业务逻辑层屏蔽存储层的复杂性，解耦业务逻辑层和存储层。
6、分层架构 IM 1.0，业务逻辑层通过 Logic 实现所有的业务逻辑；
7、分层架构 IM 2.0，业务逻辑层通过 Logic 实现核心的业务逻辑，通过 Extlogic 实现非核心的业务逻辑；
8、分层架构 IM 3.0，引入 MQ，一方面解耦 Logic 和 Extlogic，一方面解耦电商平台和IM系统；引入 Redis，替换 Router，降低对中央存储维护的复杂度。