开发即时通讯系统时如何处理消息的重复推送问题
做过即时通讯开发的朋友应该都有过这样的经历：用户突然跑来反馈，说同一条消息收到了好几遍，问我是不是系统出Bug了。说实话，这种情况在实际项目中确实挺常见的，尤其是网络环境不太稳定的时候。刚入行那会儿，我也为这个问题头疼过好一阵子，查日志、对代码、反复测试，就是找不到根本原因。后来慢慢踩坑多了，才算把这事儿给琢磨明白。今天就把我这些年积累的经验分享出来，希望能帮到正在做类似开发的朋友们。
重复推送到底是怎么回事
要解决问题，首先得搞清楚问题是怎么产生的。消息重复推送看着是个小问题，但背后的原因其实挺复杂的，我总结了一下，大概有这几个场景会出现这种情况。
首先是网络抖动导致的超时重传。这个是最常见的原因了。想象一下这个场景：客户端发送了一条消息给服务器，服务器也成功处理了，但在返回确认响应（ACK）的时候，网络突然卡了一下，客户端没收到这个确认，于是判定消息发送失败，自动重发了一条。你看，服务器那边其实已经处理过这条消息了，现在又来一条，可不就得重复了吗。
其次是分布式系统中的状态同步问题。现在稍微大一点的即时通讯系统，后端基本上都是分布式部署的。假设用户A的消息发到了服务器节点1，节点1正要写数据库，这时候数据库主从切换了一下，写入失败，节点1判定需要重试。但与此同时，负载均衡把用户A的另一条请求转到了节点2，节点2又去处理同一条消息。这边数据库恢复后，节点1又重试了一遍，好家伙，一条消息被处理了三次。
还有就是客户端的重试逻辑设计得不合理。有些开发为了确保消息一定能发出去，把重试次数设得比较多，重试间隔又比较短。网络稍微有点波动，客户端就开始疯狂重发，这种情况下重复消息不多才怪。
从协议层面解决重复问题
知道了原因，接下来就是怎么解决。我个人比较推崇在协议层面就做好防重复设计，因为这是最根本的方案，效率也最高。
消息唯一标识（Message ID）是整个方案的核心。每一条消息在创建的时候，就应该生成一个全局唯一的ID。这个ID不能只是简单的自增数字，因为在分布式环境下，不同节点生成的自增数字可能会有冲突。比较好的做法是结合时间戳、节点ID和随机数，比如采用UUID的变体，或者基于雪花算法（Snowflake）来生成。我建议在消息ID里带上时间信息，这样不仅能保证唯一性，还方便后续做消息去重和时间排序。
有了唯一的Message ID，服务器在收到消息后就可以做去重判断了。最简单的方案是在Redis里维护一个消息ID的集合，设置一个合理的过期时间，比如7天。每次收到新消息，先查一下这个集合里有没有对应的ID，如果有就直接丢弃，如果没有就处理并加入集合。这种方案实现起来简单，效果也不错，适合大多数场景。
服务端处理策略
协议层面的设计是第一步，但光有这一步还不够，服务端在处理消息流转的时候也得做好防重复设计。
我建议采用幂等性设计来处理消息。所谓的幂等性，就是不管你调用一次还是调用多次，对系统产生的影响都是一样的。对于消息系统来说，就是要确保同一条消息无论被处理多少次，最终结果都是唯一的。比如在写数据库的时候，可以使用"INSERT IGNORE"或者"INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE"这样的语句，配合唯一索引来防止重复写入。在更新用户消息计数的时候，也要先查询再判断，避免重复累加。
另外，序号机制（Sequence Number）也很重要。给每个用户的消息分配一个严格递增的序号，客户端根据序号来判断哪些消息是新的、哪些是重复的。服务器在推送消息的时候，也带上序号信息。客户端收到消息后，如果发现序号比已收到的最大序号还小，或者是已经存在的数据包，那就直接丢弃。这个机制还有一个好处是可以检测消息丢失问题，如果发现序号不连续，就知道中间丢消息了。
ACK确认机制的设计要点
ACK确认机制这块我想单独拿出来说说，因为这里面的坑还挺多的。很多系统的重复推送问题，其实都是ACK机制设计不当导致的。
首先是ACK的时机选择。服务器应该在什么时刻返回ACK？我个人的经验是，消息应该存储到可靠的存储介质（比如Redis或者数据库）之后再返回ACK，而不仅仅是接收到了就返回。这样即使服务器重启，消息也不会丢。当然，这样会稍微增加一点延迟，但相比可靠性来说，这个牺牲是值得的。
其次是ACK丢失的处理。客户端长时间没收到ACK，就应该触发重试。但重试的时候要注意，同一条消息的重试应该使用相同的Message ID，这样服务器才能识别出来是重试而不是新消息。另外，重试间隔建议采用指数退避策略，比如第一次等1秒，第二次等2秒，第三次等4秒，这样可以避免在网络拥堵时产生更多的重复消息。
客户端侧的防护措施
服务端要做好防重复，客户端这边也不能闲着。毕竟客户端是消息的入口，如果在这里就能过滤掉重复消息，既能减轻服务器压力，也能提升用户体验。
客户端在发送消息的时候，应该维护一个本地的"已发送消息"列表，记录每条消息的ID和发送状态。收到服务器的ACK之后，把对应的消息状态标记为已确认。如果超时没收到ACK，再进行重发。在收到服务器推送消息的时候，也要先检查一下这条消息是否已经在本地存在了（比如是从其他设备同步过来的），避免重复展示给用户。
不同业务场景的策略选择
其实不同类型的产品，对消息重复的容忍度是不一样的，需要采取的策略也会有所差异。
| 业务场景 | 容忍度 | 推荐策略 |
| 即时聊天（1v1/群聊） | 低容忍，必须严格去重 | 端到端严格去重，ACK机制完善，消息ID全程追踪 |
| 直播互动（弹幕、礼物） | 中等容忍，偶尔重复可接受 | 服务端去重即可，客户端可放宽限制，保证实时性优先 |
| 消息推送（通知、公告） | 低容忍，但允许短暂延迟 | 强幂等设计，多重去重机制，确保不漏不重 |
举个例子，像声网服务的客户中，做1V1社交和秀场直播的场景就明显不一样。1V1社交对消息的准确性要求非常高，用户在视频通话过程中发的每一条文字消息都不能有重复，否则体验会很差。而秀场直播里的弹幕消息，实时性更重要，偶尔收到一两条重复弹幕用户可能根本察觉不到，这时候就应该把更多资源放在保证流畅性上。
实战中的经验总结
说完了理论，我再分享几个实战中特别容易踩的坑。
第一个坑是重试时的状态处理。有些系统在消息发送失败后，直接把消息状态改成"发送中"，然后重新放入发送队列。如果这时候服务器返回了ACK，而客户端刚好在重试，就会出现"服务端已确认但客户端还在重发"的情况。我的做法是在重试之前，先查询一下服务器的状态，确认消息是否真的没收到再决定是否重发。
第二个坑是多设备登录时的消息同步。现在很多用户都是手机、电脑、平板同时登录，消息要在多个设备间同步。如果同步逻辑设计不好，同一条消息可能在不同设备上重复出现。建议在消息ID的基础上，再加上设备ID和用户ID的组合标识，确保即使不同设备同时发送相同的消息内容，也能被正确识别为同一条消息。
第三个坑是分布式环境下的并发写入。两个请求同时到达服务器，都要去写同一条消息，如果没有任何保护措施，很可能两条都写进去了。我的建议是在数据库层面建立唯一索引，或者使用分布式锁来保护关键操作。虽然会带来一定的性能开销，但相比数据出错来说，这个代价是值得的。
还有一点我想特别强调一下，就是监控和告警。再好的防重复机制，也可能因为各种意想不到的原因失效。所以一定要做好监控，实时统计重复消息的数量和比例。一旦发现异常上涨，马上排查原因。可以设置一个阈值，比如重复率超过0.5%就触发告警，让运维同学及时介入。
写在最后
处理消息重复推送这个问题，说到底就是要做好"识别"和"过滤"两件事。识别靠的是唯一的Message ID和严格的序号机制，过滤靠的是服务端和客户端的配合，再加上幂等性设计来兜底。
技术方案再好，也得结合实际业务场景来调整。有时候过度设计反而不好，比如为了追求绝对的准确性，把系统设计得过于复杂，反而会影响性能和开发效率。我建议大家在实际项目中，先用简单的方案跑起来，在线上跑一段时间看看效果，根据真实的流量数据和用户反馈再逐步优化。
做即时通讯系统就是这样，看着功能挺简单，就是发消息收消息，但要把每一个细节都做好，做到极致，确实需要花不少心思。希望这篇文章能给大家带来一点启发，如果有什么问题或者更好的经验，也欢迎一起交流讨论。
