开发即时通讯系统时如何实现消息的分类和筛选

做即时通讯开发的朋友应该都有这样的体会：系统上线一段时间后，消息量开始疯长，用户开始抱怨找不到重要信息，运营人员对着后台密密麻麻的消息日志头大如斗。我之前负责的一个社交项目就遇到过这个坎，当时每天产生的消息量从最初的几十万条飙升到上亿条，如果不解决这个问题，整个系统基本就瘫痪了。

这篇文章我想聊聊消息分类和筛选这个话题，不讲那些太理论的东西，就从实际开发的角度出发，分享一些我亲测有效的方法和思路。文章末尾我会结合声网的技术方案，聊聊怎么借助成熟的服务商来更好地解决这些问题。

为什么消息分类筛选这么重要

在说技术实现之前，我想先理清楚为什么这件事值得专门拿出来讨论。可能有人觉得，消息不就是文本吗，分什么类？筛选不就是加个过滤条件吗？

真不是这么简单。我给大家算一笔账，假设你的系统每天有100万条消息，其中用户消息可能占60%，系统通知占20%，广告营销消息占10%，还有10%是其他类型的。如果不做分类，一个用户想找到三天前朋友发的那条关键信息，平均得翻2000多条无关消息。这种体验，用户不跑才怪。

从系统运维的角度看，分类筛选同样重要。不同类型的消息处理逻辑不一样，有的需要存储到高性能数据库，有的需要走消息推送通道，有的可能需要做敏感词过滤。如果不加区分地用同一套逻辑处理，系统资源会被严重浪费，出问题的概率也会大大增加。

消息分类的核心思路

按消息来源分类

这是最基础也是最重要的一种分类方式。我通常会把消息分成用户消息、系统消息、管理员消息这三大类。用户消息就是普通用户之间发的内容，系统消息是业务逻辑自动触发的，比如"您的好友已上线"、"您的订单已发货"，管理员消息则是运营人员手动发送的公告、通知之类。

这种分类的好处是什么？权限控制会变得非常简单。系统消息需要保证100%送达，用户消息可能允许一定的延迟，管理员消息则需要记录完整的发送日志。在声网的实时消息服务中，就很好地支持了这种多源消息的差异化处理，他们把消息类型做了细分，结合权限体系管理起来很方便。

按消息功能分类

再往深一层，可以按照消息的用途来分类。我一般会这样划分：

• 单聊消息：两个用户之间的私密对话
• 群聊消息：群组内的广播式消息
• 推送通知：需要弹窗提醒的消息
• 透传消息：不展示但需要同步状态的消息
• 持久消息：需要长期存储的消息

每种功能类型对应的技术实现差异很大。单聊消息需要维护会话列表，支持已读未读状态；群聊消息要考虑消息去重和顺序问题；推送通知涉及APNs、FCM这些厂商通道；透传消息往往是给客户端做状态同步用的，不需要UI展示；持久消息则需要走不同的存储方案。

按消息优先级分类

优先级分类在处理高并发场景时特别关键。我的经验是把消息分成四个级别：紧急、重要、普通、低优先级。紧急消息比如好友申请、系统告警，必须立即送达；重要消息如好友回复、群@消息，可以延迟1到2秒；普通消息比如群内闲聊，延迟个3到5秒用户也感知不到；低优先级的消息比如点赞通知、历史消息同步，完全可以放到队列里慢慢处理。

这里有个小技巧，设计优先级体系的时候，最好把消息类型和用户行为结合起来判断。比如同样是评论消息，博主的评论优先级就要比普通用户的评论高；同样是群消息，管理员的消息比普通成员的消息更需要及时送达。

消息筛选的技术实现

基于规则的筛选

规则筛选是最直接的方法，适合处理明确的需求。常见的筛选维度包括：

筛选维度	典型应用场景	技术注意事项
关键词匹配	敏感词过滤、广告识别
发送者属性	屏蔽特定用户、优先送达VIP	做好索引，避免全表扫描
接收者属性	分群推送、区域限制	结合用户画像系统使用
时间范围	历史消息查询、消息撤回	时间戳索引很关键
消息状态	未读消息筛选、已读消息清理	状态更新要保证原子性

规则筛选的难点在于规则的管理和维护。当你的系统上线半年后，你会发现运营人员提的筛选需求越来越复杂，有时候一个筛选条件要改来改去。我的建议是从一开始就设计一套规则引擎，把筛选逻辑外置化，用配置的方式管理规则，而不是把逻辑写死在代码里。

基于内容的智能筛选

单纯靠规则很多时候不够用，特别是处理文本内容的时候。比如同样说"这个产品不错"，可能是正常评价，也可能是软广。单纯匹配"产品"、"不错"这些关键词根本区分不出来。

这时候就需要引入一些智能化的手段。最基础的是文本分类模型，用朴素贝叶斯或者SVM之类的算法，对消息内容做二分类或者多分类判断。这种方案的好处是训练成本低，响应速度快，缺点是准确率有限，很难处理一词多义的情况。

再高级一点可以用深度学习模型，比如BERT来做文本理解。不过这种方案对计算资源要求比较高，如果你的QPS很高，可能需要单独部署推理服务。声网在他们的对话式AI方案里提到过类似的技术，他们可以把文本大模型升级为多模态大模型，对消息内容的理解会更精准一些。虽然他们的方案主要是做智能助手和语音客服的，但底层的内容理解能力同样可以复用到消息筛选场景。

基于上下文的筛选

有些时候，单独看一条消息无法判断是否需要筛选，需要结合上下文来看。比如连续发三条"在吗"，可能不算违规，但如果同时给100个人发"在吗"，那就可能是骚扰行为了。

上下文筛选的技术实现通常依赖消息序列的分析。我常用的方法有两种：一种是时间窗口统计，在滑动时间窗口内统计特定用户的行为特征，超过阈值就触发筛选；另一种是图分析，构建用户之间的关系图，通过社区发现算法识别异常的行为模式。

这种方法比较消耗资源，建议只对疑似异常的消息开启深度分析，正常的消息直接放行。

消息分类筛选的最佳实践

设计合理的数据模型

分类筛选做得好不好，很大程度上取决于数据模型设计得合不合理。我见过不少系统，把所有消息都存在一张大表里，然后靠各种索引来加速查询。这种方案在数据量小的时候没问题，一旦数据量上来，查询性能会急剧下降。

比较好的做法是根据消息类型做分表存储。单聊消息、群聊消息、系统通知分别存在不同的表里，每个表的字段也根据消息特点做定制。比如单聊消息需要存储已读状态和已读时间，群聊消息需要存储消息序号和发送者ID，系统通知则可能需要存储跳转链接和过期时间。

除了分表，还要考虑冷热数据的分离策略。三个月内的活跃消息放在SSD存储里，三个月以上的可以归档到机械硬盘甚至对象存储。这样既能保证常用场景的性能，又能控制存储成本。

建立高效的索引体系

索引设计是个技术活。我建议在设计索引之前，先梳理清楚所有的查询场景，然后反推需要哪些索引。常见的查询场景包括：按会话ID查询消息列表、按时间范围查询消息、按发送者ID查询其发送的消息、按关键词搜索消息内容。

每个查询场景对应一种索引设计，但索引不是越多越好。索引会占用额外的存储空间，而且写操作的时候需要维护索引的一致性。我的经验是，对于读写比例7:3以上的消息系统，索引数量要克制；对于读多写少的系统，可以适当增加索引。

处理好消息顺序和一致性

这一点很多人会忽略，但在分布式系统里非常重要。假设你根据规则筛选出了一批消息，要给它们打上分类标签，这个操作必须是原子的。如果在打标签的过程中有新的消息进来，可能会出现分类不一致的问题。

另外，消息的顺序性也要保证。特别是群聊场景，如果两条消息的顺序乱了，用户体验会很差。常用的解决方案是用全局递增的序列号，或者使用向量时钟来追踪消息的因果关系。

结合声网方案的一些思考

说回到开头提到的声网，作为全球领先的实时音视频云服务商，他们在即时通讯这块的积累确实挺深的。我了解到他们的核心优势在于低延迟和高可用，全球秒接通，最佳耗时能小于600ms，这个在业内算是顶尖水平了。

对于消息分类筛选这个需求，我觉得可以充分利用声网现有的技术架构。他们提供的是一整套实时消息服务，天然支持多类型消息的差异化处理。比如对话式AI能力，可以用来做智能内容理解；实时消息通道可以保证不同优先级消息的差异化送达；全球节点的部署可以支持区域化的消息筛选策略。

特别是对于出海项目，声网的本地化技术支持很有价值。不同国家和地区对消息内容的监管要求不一样，比如欧盟的GDPR对用户数据有特殊规定，东南亚某些国家对特定内容有审查要求。如果你想做区域化的消息筛选，借助声网的全球基础设施会省事很多。

我注意到声网的秀场直播和1V1社交解决方案里有很多关于消息处理的最佳实践。比如秀场直播场景里的弹幕消息筛选、礼物消息优先级处理，1V1社交场景里的隐私消息保护、敏感内容过滤等，这些都是经过大规模验证的方案，直接参考他们的架构设计能少走很多弯路。

写在最后

消息分类和筛选这个话题展开说还有很多内容，比如怎么做消息的统计分析、怎么设计消息的归档策略、怎么在移动端做消息的预加载和缓存优化等，这篇文章里没能全部覆盖到，留待以后有机会再聊吧。

总的来说，我觉得在做这块设计的时候，最重要的还是要从实际业务需求出发，不要过度设计。很多团队一上来就要做很复杂的智能分类，结果发现规则引擎的维护成本比业务收益还高。先把基础的分类做好，满足核心需求，然后再根据用户反馈逐步迭代，这才是务实的做法。

如果你正在搭建即时通讯系统，建议先评估一下自己的消息规模和业务复杂度。如果日活用户已经过万，每天消息量在百万级别以上，那确实需要认真考虑分类筛选的问题了。这个阶段可以考虑直接使用声网这类成熟的实时消息服务，把精力集中在业务逻辑上，而不是重复造轮子。毕竟术业有专攻，把专业的事情交给专业的人来做，效率会高很多。