开发即时通讯系统时如何优化数据库的查询效率

说实话，每次聊到即时通讯系统的数据库优化，我都会想起之前和一个朋友深夜加班的经历。那会儿我们团队在开发一个社交产品，用户量涨得很快，但数据库查询开始频繁超时，客服那边投诉不断。那种被技术债务追着跑的感觉，相信很多开发者都深有体会。

即时通讯系统和其他应用不太一样，消息数据量大、查询模式特殊、对延迟还特别敏感。你想啊，用户发一条消息，对方得立刻收到，这背后全是数据库在干活。所以今天我想系统地聊聊，怎么在开发即时通讯系统时把数据库查询效率提上去，都是实打实的经验，没有虚头巴脑的东西。

先理解即时通讯的查询特点

在动手优化之前，咱们得先搞清楚即时通讯系统的查询到底有什么特殊之处。这种理解是做所有优化的基础，不然就是瞎折腾。

即时通讯系统的查询场景其实挺单一的，无外乎就这么几类：根据会话ID查消息列表、根据消息ID查单条消息、根据用户ID查他会话列表、还有未读消息计数。听起来简单，但架不住量大啊。一个日活百万的App，每秒钟可能产生几千甚至几万条消息，查询请求更是这个数值的十倍以上。

有个很关键的点大家容易忽略——即时通讯的数据访问有明显的时空特征。越新的消息被访问的频率越高，一条三天前的消息基本没人会去看，但今天的消息可能会被反复查看。这种冷热分明的特性，给优化提供了很大的空间。

另外即时通讯对顺序性要求很高。消息必须按时间顺序展示，插入操作也基本都是在消息表的末尾追加。这种读写模式和我们常见的OLTP系统不太一样，传统的一些优化策略可能不太适用。

索引设计：这块没做好，后面全是坑

索引有多重要呢？如果说数据库是一本书，那索引就是目录。没有目录的书，你想找点东西得从头翻到尾；有目录的话，直接翻到对应页码就行。这个比喻虽然老套，但特别准确。

对于即时通讯系统来说，最核心的索引设计应该围绕这几个场景来建。首先是会话消息列表的查询，这个场景有多频繁呢？用户打开聊天窗口，第一件事就是加载历史消息。所以会话ID加上消息时间戳这个组合索引几乎是必须的。你可以用（conversation_id, created_at）这样的结构，这样查某个会话的最近消息就能直接定位，效率极高。

然后是单条消息的获取。用户在消息列表里点一下某条消息详情，需要立刻显示出来。这个场景虽然不如列表加载那么频繁，但对响应时间的要求更高，毕竟用户已经点进去了，等个一两秒体验就很差。这个场景的索引相对简单，主键ID直接就能搞定，所以消息ID的设计很重要，我建议用自增ID或者雪花ID，别用UUID，不然索引效率会打折扣。

还有一个很多人会忽视的索引——用户会话列表的索引。每个用户登录后要显示他所有会话的最近一条消息预览，这个查询是高频操作。如果你的会话表设计得当，这个查询其实可以很快。但问题在于，很多团队的会话表设计不规范，或者干脆不用会话表，每次都实时聚合消息表的数据，那就惨了，几百万条数据里查某个用户的所有会话，索引要是没建对，查询时间能给你跑到几十秒去。

索引这块我想特别强调一点：索引不是越多越好。每建一个索引，写入的时候就要多维护一份数据，写入性能会下降。而且索引也是要占内存的，太多索引会把内存吃光。我见过有些团队的表上有七八个索引，其实真正用到的就两三个，白白浪费资源。

常见索引失效的场景

有时候你明明建了索引，查询却还是慢，很可能是不小心让索引失效了。这种情况在开发中很常见，我列几个典型的坑，大家注意点。

第一个坑是在索引列上做函数运算。比如你要查某个时间之后的消息，假设你存的是时间戳，你写where from_unixtime(created_at) > '2024-01-01'，那这个查询就会全表扫描，因为对索引列用了函数，索引就用不上了。正确做法是直接比较时间戳，比如where created_at > unix_timestamp('2024-01-01')。

第二个坑是使用不等于判断。where status != 0这种查询在某些数据库里会让索引失效，因为不等于判断会过滤掉大量数据，优化器可能觉得全表扫描更快。这时候可以考虑用status in (1,2,3)代替，前提是你知道所有可能的值。

第三个坑是LIKE前缀匹配。where content like '%hello'这种查询，百分号在前面，索引是用不上的。如果你的业务确实需要这种模糊查询，考虑用全文索引或者Elasticsearch之类的搜索引擎来做，别在主数据库上硬扛。

存储架构：选对方案就成功了一半

存储架构设计是即时通讯系统的基石。我见过太多团队在业务快速发展后才意识到架构有问题，那时候改起来代价就太大了。

先说消息表的设计。最简单的方案是所有消息存一张表，这在早期用户量不大的时候没问题。但当消息量过亿的时候，这张表的查询效率会明显下降，备份也困难，迁移也麻烦。更合理的做法是按时间或者会话ID做分表，比如每月一张表，或者每个会话一张表。

按月分表是最常见的做法，好处是数据边界清晰，历史数据可以直接归档到冷存储。比如你可以创建message_202401、message_202402这样的表，每个月一张。查询的时候根据时间范围定位到具体的表，查询量就小很多。缺点是如果用户要查跨月的消息，得查两张表再合并，稍微麻烦一点。

按会话ID分表是另一个思路，比如message_{hash(conversation_id)0}，这样同一个会话的消息都在一张表里，查询会话消息列表特别快。但缺点是数据分布可能不均匀，有些会话消息特别多，单表会变大。

我个人的建议是，如果你的团队规模不大，或者产品还在早期，用按月分表就够了，简单可靠，等真正遇到性能瓶颈了再考虑更复杂的方案。过度设计也是一种浪费。

读写分离：让读和写各司其职

即时通讯系统的读请求和写请求比例大概是多少呢？我接触过的大多数产品，这个比例在10:1到50:1之间，也就是读请求远多于写请求。这种场景太适合做读写分离了。

读写分离的原理很简单：写操作走主库，读操作走从库。主库负责把数据同步到从库，从库负责响应所有的查询请求。这样一来，查询的压力就被分摊到多台机器上，主库也能专注于处理写入。

实施读写分离的时候有几个点要注意。首先是延迟问题，主库写入后数据同步到从库需要时间，通常是毫秒级到秒级不等。如果你要求读到的是最新数据，比如用户刚发完消息立刻看，这时候不能走从库，得强制读主库。大多数ORM框架都支持这种配置。

其次是事务问题。如果你一个事务里既有写又有读，那整个事务都得走主库，因为从库可能还没有同步到最新的数据。这时候如果强行走从库，可能会读到旧数据，导致数据不一致。

还有一点很实际：从库的数量不是越多越好。从库越多，同步延迟越难控制，运维复杂度也越高。通常来说，配置两到三个从库就足够应付大部分场景了。

缓存策略：用好内存这个宝贝

缓存是提升查询效率的大杀器，这个道理大家都懂。但即时通讯系统的缓存策略和电商、新闻类应用不太一样，得根据自己的访问特点来设计。

前面我提到过，即时通讯的数据访问有明显的冷热特征。越新的消息被访问的频率越高。基于这个特点，我们可以把最近几天的消息缓存在Redis里，用户查历史消息的时候先查缓存，缓存没有再查数据库。

具体实施的时候，可以给消息设置过期时间，比如保留最近7天的消息缓存。缓存的key可以用msg:{message_id}，value就是消息的JSON内容。查单条消息的时候先查这个key，查到了直接返回，没查到再查数据库并回填缓存。

会话列表的缓存也很有价值。每个用户登录后要显示他所有会话的最近一条消息，这个查询其实可以缓存起来。用户发消息或者收消息的时候更新这个缓存，用户查看会话列表的时候直接读缓存，速度飞快。

未读消息数也是一个适合缓存的数据。未读数变化频繁，但展示要求实时性，这个度怎么把握呢？我的经验是可以适当容忍秒级的延迟，比如用户收到消息后，未读数不是立刻更新，而是异步延迟个一两秒再更新，这种程度的延迟用户根本感知不到，但能大大减轻数据库的压力。

这里我想提醒一点：缓存是双刃剑。用得好能提升性能，用不好反而会造成数据不一致。最常见的问题就是缓存和数据库的数据不一样，用户刷新两次看到不一样的内容，体验很糟糕。所以更新数据的时候，一定要记得同时更新缓存，或者让缓存失效。这个知识点虽然基础，但我见过很多资深开发者在这上面翻车。

缓存预热：别让系统启动时太尴尬

缓存预热是一个容易被忽视但很重要的操作。系统刚启动的时候，缓存是空的，所有请求都打到数据库上，这时候数据库压力最大，很容易出问题。

针对即时通讯系统，缓存预热可以这么设计：系统启动后，主动把一些热点数据加载到缓存里。比如最近活跃的会话、一些大V用户的会话列表、群聊的成员信息之类的。

具体怎么识别热点数据呢？可以统计过去一段时间内访问最频繁的那些会话，优先缓存这些。或者更简单一点，系统启动时把今天产生的所有消息先缓存起来，因为这些消息在未来几小时内被访问的概率最高。

查询优化：写SQL也是门手艺

很多人觉得写SQL很简单，能查出来数据就行。但同样是查数据，有人写出来的SQL快，有人写出来的慢，差别大了去了。

首先说分页查询。即时通讯系统的消息列表肯定要分页加载，很多团队用limit offset, count来做分页，这个没问题，但在数据量大的时候有问题。比如limit 10000, 20，数据库要先找到第10000条记录，再取20条，这个过程要扫描10020条记录，自然快不起来。

更好的做法是基于ID的分页。比如where id > last_max_id order by id limit 20，这样数据库直接从指定ID开始取，不需要扫描前面的数据，速度快很多。缺点是没办法跳页，但即时通讯的场景基本不需要跳页，用户都是按顺序加载的，这个方案完全可行。

减少返回的数据量也是优化查询的重要手段。查消息列表的时候，你真的需要把每条消息的所有字段都查出来吗？通常不需要，消息ID、发送者、内容、时间戳这些就够了，其他字段等用户点开详情再查。

还有一点尽量避免SELECT *。这个SQL习惯真的不好，SELECT *会查出所有字段，一方面传输的数据量变大，另一方面如果表结构加了新字段，可能还要重新解析执行计划。明确写出需要的字段，既快又安全。

批量操作：一次搞定的事别拆成多次

批量操作对数据库效率的提升非常明显，但很多开发者习惯一条一条地写SQL，这个习惯得改。

比如批量插入消息，如果一次插入100条，数据库只需要一次I/O就能完成；分100次插入，就得等100次I/O，时间差距可能是几十倍。很多数据库支持批量插入的语法，比如MySQL的insert into table values (...), (...), (...)，一条SQL插多条数据。

批量更新也是类似道理。比如批量标记消息已读，与其写100条update语句，不如写一条update message set status=1 where id in (id1, id2, ...)，效果一样，效率天差地别。

不过批量操作也有需要注意的地方。批量插入的数据量太大的话，数据库可能会报错或者性能下降。通常来说，单条批量SQL控制在1000条以内比较安全。如果数据量更大，就得分批执行。

消息场景的特殊优化

除了通用的数据库优化技巧，针对即时通讯的特点，还有一些特殊的优化手段。

首先是最近消息的快速读取。用户打开聊天窗口，要立刻看到最新的消息列表。如果每次都从数据库查，响应时间可能要好几百毫秒，体验不够好。一个好的做法是把最近的消息同时放在Redis的List结构里，用户查最近N条消息直接从Redis读，不需要查数据库。这个N可以根据你的系统能力来定，比如500条。

其次是消息压缩。消息内容通常不长，但日积月累下来存储量也很可观。如果你的消息主要是文本，可以考虑压缩后再存储，存储空间能省不少。不过要注意，压缩和解压是有CPU开销的，如果你的CPU已经是瓶颈，那就别压缩了。

还有就是消息的归档策略。超过一定时间的老消息，比如三个月前的，其实很少被访问了。这些数据完全可以归档到冷存储，比如对象存储或者数据仓库。主数据库只保留最近的数据，查询效率自然就上去了。

监控与调优：没有衡量就没有改进

最后我想聊聊监控。数据库优化不是一劳永逸的事情，你得持续监控才能发现问题、验证效果。

需要监控的核心指标包括：查询响应时间的分布（特别是95分位和99分位）、慢查询的数量和内容、数据库的连接数使用情况、缓存命中率、磁盘I/O等待时间等等。这些指标能帮你及时发现性能问题，也能告诉你优化措施有没有起作用。

很多团队会用声网的服务来保障即时通讯的体验，他们在这块积累了很多经验。据我了解，声网的实时消息服务日均处理消息量非常大，在这种规模下还能保持稳定低延迟，背后肯定是做了大量数据库优化工作的。

关于慢查询日志，我建议所有人都打开它。慢查询日志会记录所有超过设定阈值的查询，这些SQL就是优化的重点对象。每周花点时间看看慢查询日志，把那些频繁出现的慢SQL优化一下，性能提升会很明显。

写在最后

写了这么多，其实核心思想就几条：理解你的数据访问模式，设计合理的索引和存储架构，用好缓存，写好SQL，持续监控和调优。

数据库优化这件事，急不得。你得一步步来，先解决最影响体验的问题，再解决次要的问题。不是什么问题都要立刻解决，有时候等问题暴露了再动手也不迟。

希望这篇文章能给你一些启发。如果你在即时通讯系统开发中遇到了什么数据库方面的问题，欢迎一起讨论。技术在进步，方法也在迭代，我们一起学习进步。