」。很多业务场景需要持久化消息记录，这就涉及到数据库操作。如果数据库设计不合理，或者 SQL 语句写得烂，数据库分分钟成为整个系统的拖油瓶。

第三种是消息分发效率。当一条消息需要发送给几十甚至几百个接收者时，如何高效地完成分发就是个技术活了。简单的循环发送在用户量大的时候会变成灾难。

二、实操突破方法

讲完了瓶颈在哪，接下来我们聊聊怎么突破这些瓶颈。这些方法都是我们在实际项目中验证过的，效果还不错。

2.1 网络层优化：让消息跑得更快

网络层的优化是最基础也是最重要的。我从三个方面说说我的做法。

2.1.1 连接管理要讲究

很多人做 SDK 开发的时候，每发一条消息就新建一个连接，用完就关闭。这种做法在测试环境可能没问题，一到生产环境就傻眼了。频繁地建立和关闭连接不仅开销大，还容易触发服务器的连接数限制。

我的做法是使用长连接加上连接池。SDK 启动的时候先建立几条连接放到池子里，用的时候从池子里取，用完还回去。这样既避免了频繁建连的开销，又能控制总体连接数量。

还有一个细节是心跳机制的设置。长连接如果长时间没有数据，防火墙可能会把它断掉。所以我们需要定期发心跳包来保持连接活跃。但心跳频率要把握好，太频繁浪费资源，太稀疏又起不到作用。我一般建议 30 秒到 60 秒发一次心跳。

2.1.2 协议选择要务实

前面提到过 TCP 和 UDP 的选择问题，这里展开说说我的理解。

TCP 的优势在于可靠传输，不用自己处理丢包重传。但它的劣势也很明显：三次握手建立连接开销大，拥塞控制算法在弱网环境下表现糟糕，头部阻塞问题可能导致消息延迟。

UDP 的优势是建立连接快，没有拥塞控制。但它不保证消息到达，需要应用层自己实现可靠性机制。

我的建议是：高可靠性要求的场景用 TCP 对业务影响不大的场景可以用 UDP+应用层重传。举个例子，语音消息对实时性要求高但偶尔丢一两个包可以接受，用 UDP 就比较合适；而重要的系统通知，还是用 TCP 稳妥。

2.1.3 智能重试与退避

网络请求失败是常态，关键是失败后怎么处理。这里有个坑很多人都会踩：失败后立即重试，而且重试频率不变。这种做法在网络不好的时候会导致大量请求堆积，甚至让服务器更加拥堵。

正确的做法是使用指数退避算法。第一次失败后等 1 秒重试，第二次失败后等 2 秒，第三次等 4 秒，以此类推。这样可以有效避免在网络恢复时产生流量突刺。

另外，要区分错误类型。如果是网络超时，可以重试；如果是服务器明确返回了业务错误，重试也没用。这种情况就别浪费资源了。

2.2 编解码优化：让消息体积更小

编解码优化是个技术活，需要在性能和开发效率之间找平衡。

2.2.1 序列化协议的选择

如果你的消息量很大，我强烈建议放弃 JSON，转而使用二进制序列化协议。ProtoBuf、Thrift 都是不错的选择。

以 ProtoBuf 为例，它有几个明显的优势：

• 序列化后的体积比 JSON 小很多，通常能省 30% 到 50% 的带宽
• 序列化反序列化速度快，CPU 消耗低
• 有完善的 IDL 支持，接口变更可追踪

当然，ProtoBuf 也有缺点，就是调试没有 JSON 方便。我的做法是开发阶段用 JSON 上线前切换到 ProtoBuf，平时调试用个简单的转换工具把 ProtoBuf 转成 JSON 看。

2.2.2 增量更新与压缩

对于频繁变动的消息内容，可以考虑只传输变化的部分，这就是增量更新。比如聊天时用户正在输入的状态，只需要告诉对方"状态变了"，不用每次都把完整状态发一遍。

另外，对于比较长的消息，可以在上层再做一层压缩。gzip、zstd 都是成熟的压缩算法。压缩和解压缩会消耗一点 CPU，但能节省大量带宽，在弱网环境下效果特别明显。

2.3 服务端架构优化：让系统更能抗

服务端架构是整个系统的根基，架构选错了，后面再怎么优化都白搭。

2.3.1 无状态化设计

我见过太多把用户状态存在内存里的设计方式。这样做确实简单，但扩展性极差。用户连接到服务器 A，消息就必须也发到服务器 A，否则状态对不上。

更好的做法是把所有用户状态都存到 Redis 或者其他分布式存储里。服务器本身不存状态，只负责处理消息。这样用户可以连接到任意一台服务器，服务器之间也可以自由扩缩容。

2.3.2 消息队列削峰

流量洪峰来的时候，如果所有消息都直接打到后端服务，很可能把服务打挂。正确的做法是在前端加一层消息队列，用来缓冲流量。

具体来说，接收端先把消息放到队列里，然后慢慢消费。队列的大小可以设置一个上限，超过上限就开始触发限流策略。这样既能保护后端服务，又不会丢失消息。

这里有个细节要注意：队列里的消息要及时持久化，否则服务重启时消息就丢了。建议把队列和持久化存储结合起来使用。

2.3.3 消息分发优化

当一条消息需要分发给大量用户时，简单的循环发送效率太低了。我的做法是使用树形或者图形的订阅关系管理，这样可以批量获取需要接收消息的用户列表，然后批量发送。

还有一种思路是利用消息队列做广播。每个频道对应一个队列，生产者把消息发到队列里，所有订阅这个频道的消费者自己去队列里拿消息。这种解耦的方式扩展性更好。

2.4 客户端优化：让体验更流畅

服务端再强，客户端不给力也是白搭。客户端的优化同样重要。

2.4.1 离线消息处理

用户不可能随时在线，消息来了人不在的情况太常见了。这时候就需要离线消息管理机制。

我的建议是在本地持久化未读消息，而不是都存在服务器上。一方面减轻服务器压力，另一方面用户下次上线时能更快看到消息。实现上可以用 SQLite 或者其他本地存储方案。

同步策略上，建议采用"拉取+推送"结合的方式。客户端上线时先拉取离线消息列表，然后订阅增量推送。这样既保证了消息的完整性，又控制了流量消耗。

2.4.2 消息排序与去重

分布式系统里，消息乱序和重复几乎是不可避免的。客户端要对此有准备。

对于乱序问题，给每条消息加上序列号，收到消息后按序号排序再展示。序列号可以用时间戳+自增ID的方式生成，保证全局唯一且递增。

对于重复问题，在客户端维护一个已处理消息的 ID 集合。收到消息时先查一下这个集合，如果处理过就丢弃，否则处理后加入集合。集合的大小要做限制，防止内存溢出。

2.4.3 耗电与流量优化

移动端对耗电和流量特别敏感，实时消息 SDK 必须在这方面下功夫。

省电的关键是减少网络唤醒次数。把多条小消息合并成一条大消息发送，减少网络交互次数。批量发送的间隔可以根据用户使用习惯动态调整，用户活跃时间隔短一些，不活跃时间隔长一些。

省流量的方法前面提过了，压缩和增量更新都是有效的。另外，合理使用本地缓存，避免重复下载相同的内容。

三、监控与持续优化

优化不是一劳永逸的事情，需要持续监控和改进。

实时的性能监控非常重要。我建议重点关注这几个指标：消息的端到端延迟、送达成功率、SDK 的资源消耗（CPU、内存、流量）、服务端的 QPS 和响应时间。这些指标最好能做到秒级更新，这样能第一时间发现问题。

除了实时监控，日志分析也很重要。把每次消息发送的耗时、网络状况等信息记录下来，定期分析可以发现很多隐藏的问题。比如某些地区的用户延迟特别高，可能就需要在当地增加节点。

最后，压测是必不可少的。上线前一定要用真实流量模型做压测，看看系统能扛多少并发。压测不仅要测正常场景，还要测异常场景，比如某个服务挂掉了会怎样、网络分区了会怎样。

我记得有次上线前没做充分压测，结果用户量一上来服务端就崩了。那次教训让我深刻认识到压测的重要性，后来每次发布前都必做压测，哪怕只是小版本更新。

四、写在最后

实时消息 SDK 的性能优化，说到底就是一场和延迟、丢包、并发作战的持久战。没有什么银弹能一次性解决所有问题，需要根据具体场景一步一步地调优。

我的一点心得是：不要迷信任何一种技术方案，适合自己的才是最好的。有些团队一上来就用最复杂的技术架构，结果维护成本高得吓人。有些团队则过于保守，用很简单的方式硬扛，迟早也会出问题。

找到平衡点，持续迭代，这才是正道。希望这篇文章能给正在做实时消息 SDK 开发的朋友一点启发。如果你有什么好的经验或者踩过的坑，欢迎一起交流。