实时消息SDK的设备离线消息缓存策略
作为一个开发者，当你第一次设计实时消息系统的时候，可能很容易忽略一个看起来不那么起眼但实际非常关键的问题：用户离线了怎么办？
这个问题看起来简单，但仔细想想其实挺麻烦的。想象一下这样的场景：你的用户在地铁里手机没信号了，这时候有人给他发了几条消息。等他出地铁之后，他当然希望能收到这些消息，而不是看着聊天界面一脸困惑地问"哎，我是不是错过了什么"。
声网作为全球领先的实时音视频云服务商，在服务超过60%泛娱乐APP的过程中，积累了大量关于消息缓存的实践经验。今天这篇文章，我想用一种更接地气的方式，跟大家聊聊离线消息缓存策略到底是怎么回事，怎么设计才能既保证消息不丢失，又不会把系统搞得太复杂。
为什么离线消息是个值得认真对待的问题
在说具体策略之前，我们先来理解一下问题的本质。实时消息SDK的核心目标是让消息能够实时送达，但网络环境从来都不是理想的。用户可能因为走进电梯、切换飞行模式、或者跑到网络覆盖不好的地方而短暂离线。在这种状态下，如果系统没有妥善的缓存策略，消息就会丢失，用户的体验就会打折扣。
从技术角度来看，离线消息需要解决几个核心问题。首先是消息存储的问题——离线期间的消息存在哪里？其次是消息同步的问题——用户重新上线后，如何高效地把这些消息推送给他？最后是消息顺序的问题——如果用户在离线期间既接收了消息，自己也发送了消息，重新上线后如何保证消息的顺序是正确的？
这三个问题听起来简单，但每个问题背后都有不少值得深挖的地方。声网在对接众多社交、直播、1V1视频等场景的客户时发现，不同的业务场景对离线消息的要求其实是有差异的。比如在1V1社交场景中，用户对消息的实时性期望非常高，而在某些异步通讯场景中，用户可能对延迟有更高的容忍度。因此，离线消息的策略设计需要有一定的灵活性。
本地缓存：消息的第一道防线
说到离线消息缓存，最直接的思路就是在本地存储消息。当设备检测到网络断开时，新收到的消息不应该只是简单地丢弃，而是要暂存在本地存储里面。
在设计本地缓存的时候，你需要考虑几个关键点。第一个是存储介质的选择。移动端通常有SQLite、Realm这些数据库可以选择，也有人喜欢用简单的文件存储。声网的建议是，对于消息这种结构化的数据，还是用数据库比较合适，因为查询和更新的效率更高，也更容易管理。
第二个问题是存储内容的设计。本地缓存不仅仅要存储消息本身，还需要存储一些元信息。比如消息的发送者ID、发送时间、消息类型、消息状态（已发送、已送达、已读）、以及这条消息在服务器端的唯一标识。这些信息在后续同步的时候都会用到。
还有一个容易被忽视的问题是存储空间的限制。用户的手机存储空间是有限的，如果一直往里面塞消息，迟早会把存储撑爆。所以你需要设计一套淘汰策略，比如只保留最近30天的消息，或者给本地缓存设置一个上限（比如100MB），超过之后就清理旧消息。这个策略可以根据业务需求灵活调整，但一定要有。
服务器端的消息持久化
本地缓存虽然能解决一部分问题，但它有个致命的缺陷——如果用户换了一部手机，或者把应用卸载重装，本地缓存就没了。所以纯粹依赖本地存储是不够的，服务器端必须有一个可靠的消息持久化机制。
服务器端的存储策略通常是这样的：每一条消息在发送成功之后，都会被持久化存储，并且标记为"待投递"状态。只有当服务器确认客户端已经收到并确认了这条消息之后，才会把它标记为"已送达"。这种机制保证了消息不会因为网络波动而丢失。
这里涉及到一个很重要的概念：离线消息队列。服务器需要为每个用户维护一个离线消息队列，当检测到用户离线时，发给这个用户的消息就会被放进这个队列里面。用户重新上线之后，服务器再从这个队列里面取出消息，依次推送给他。
队列的长度也需要控制。理论上来说，队列可以很长，但如果一个用户离线了一个月，服务器上积累了成千上万条消息，一次性推送过去显然是不现实的。所以大部分系统会做一些限制，比如只保留最近若干条离线消息，或者限制离线消息的总数量。当新消息到来而队列已满时，最老的未读消息就会被丢弃。这是一种权衡，在消息不丢失和系统可维护性之间找一个平衡点。
重新上线后的同步策略
当用户重新上线之后，SDK需要做一个"补课"的动作——把离线期间错过的消息补回来。这个过程看起来简单，但里面的门道不少。
首先是同步时机的问题。用户刚上线的时候，可能正处于网络恢复的敏感期，如果这时候一次性拉取大量消息，可能会对网络造成冲击。比较好的做法是采用渐进式的同步策略：先拉取最近的若干条消息（比如最近20条），让用户能够快速看到最新的对话。如果用户有进一步的需求（比如往上翻历史），再按需拉取更早的消息。
其次是增量同步的问题。如果用户离线时间很长，期间积累了大量消息，一次性全量同步既浪费带宽又影响体验。声网的实践做法是采用时间戳或者序列号机制，只拉取上次同步时间点之后的新消息。这种增量同步的方式可以大大减少不必要的数据传输。
还有一点需要考虑：用户自己在离线期间可能也发送了一些消息。这些消息需要跟服务器确认，看看是否发送成功，有没有冲突。所以同步过程其实是一个双向的过程——既要接收别人发来的消息，也要确认自己发出去的消息的状态。
消息冲突的处理
冲突处理是离线消息策略中最复杂也最容易出问题的部分。什么情况下会产生冲突？举个例子，用户在离线期间修改了自己的头像或者昵称，同时也有其他人给他发送了消息。当他重新上线时，这些修改需要在服务器端正确地合并。
更复杂的情况是时序冲突。假设用户A给用户B发了一条消息，同时用户B在离线期间也给用户A发了一条消息。这两条消息的发送时间可能非常接近，谁能保证它们到达服务器的顺序跟发送顺序一致呢？如果不一致，就可能出现消息乱序的问题。
解决这个问题的常用方法是给每条消息分配一个全局唯一且递增的序列号。服务器按照序列号的顺序来处理消息，保证最终展示给用户的消息顺序是正确的。声网在设计实时消息系统时，就采用了这种基于序列号的机制，配合合理的时间窗口判断，可以很好地处理各种边界情况。
不同场景下的策略调整
前面说的都是一些通用的策略，但实际上，不同的业务场景对离线消息的需求是有差异的。声网服务的客户涵盖了智能助手、虚拟陪伴、语聊房、1V1视频等多种场景，每个场景的要求都不太一样。
我们来做几个简单的对比：
| 场景类型 | 消息特征 | 离线策略重点 |
| 1V1社交 | 消息短小、实时性要求极高 | 低延迟同步，容忍少量丢失 |
| 语聊房 | 消息频率高、可丢弃性强 | 简化同步，强调最新状态 |
| 智能客服 | 消息较长、语义完整 | 完整持久化，保证不丢失 |
| 消息与互动强关联 | 状态同步优先，消息可降级 |
这个表格只是想说明一个道理：离线消息策略不是一成不变的，你需要根据自己业务的特点来做调整。比如在1V1社交场景中，用户对实时性的期望非常高，略微延迟个几百毫秒用户可能就会有感知，所以同步策略要尽可能轻量快速。而在智能客服场景中，消息的完整性更重要，哪怕多等一会儿也不能丢失关键信息。
开发中的几个实用建议
聊了这么多理论，最后说几点实操层面的建议吧。
关于网络状态的检测，很多开发者会简单地用网络是否连接来判断是否离线，但这种做法其实不够准确。更可靠的做法是结合心跳机制和消息送达确认来综合判断。比如，即使网络是连通的，但如果连续几次心跳都没有响应，或者消息发送后长时间没有收到确认，也应该认为处于"弱网"或"疑似离线"状态。这时候提前做好本地缓存，可以减少消息丢失的风险。
关于存储加密，这个经常被忽略但其实很重要。离线消息是存在本地的，如果用户设备丢失或者被root，这些消息可能会被窃取。所以对于敏感度较高的消息，存储时最好做加密处理。声网提供的实时消息SDK支持端到端加密，可以在很大程度上解决这个问题。
还有一点是关于用户体验的。离线期间收到的消息，在用户重新上线后，不应该突然"弹"出来吓人。比较友好的做法是有一个渐进式的加载过程，优先加载最新的消息，旧的离线消息在后台慢慢同步。这样用户可以快速进入使用状态，不需要等待所有历史消息都加载完毕。
写在最后
离线消息缓存这个话题，说大不大，说小不小。往深了挖，里面有无数的技术细节和边界情况需要考虑；往浅了看，它就是一个"离线存、上线发"的基本逻辑。
但恰恰是这种看似简单的问题，最能体现一个SDK的设计功力。声网在全球服务了那么多开发者，见过各种各样奇怪的bug和边界情况，最后沉淀下来的，就是一套套经过验证的策略和最佳实践。
如果你正在开发自己的实时消息系统，希望这篇文章能给你一些启发。离线消息处理这件事，没有银弹，只有在理解了原理之后，根据自己的业务场景做合适的权衡和取舍，才能找到一个最优解。
