开发即时通讯软件时如何实现消息的标签分类
前几天和一个做社交APP的朋友聊天，他跟我吐槽说他们的产品最近遇到了一个挺头疼的问题。用户量上去之后，消息量也跟着暴涨，结果用户抱怨说想找个重要的消息翻半天都找不到，重要的信息全被聊天记录淹没了。这让我想起了当年我们团队在做即时通讯功能时踩过的那些坑，今天就想着把这些经验整理一下，分享给同样在开发这类产品的朋友们。
消息标签分类这个问题，说大不大，说小也不小。很多团队在产品初期可能觉得随便搞个文件夹功能就行了，但真正等到用户数据和消息量上来之后，才发现这个功能的设计远比想象中复杂得多。这篇文章我会从实际开发的角度出发，聊聊怎么把这件事情做好。
为什么消息标签分类这么重要
先说个很现实的场景吧。假设你是一个社交APP的重度用户，假设你同时在几十个群聊里，每天收到几百条消息，这里面可能有朋友闲聊、有工作通知、有系统提醒、有红包信息、有订阅的公众号内容。如果你没有任何分类手段，想要在这么多消息里找到前天领导发的那个重要通知，难度可想而知。
从产品的角度来看，标签分类解决的其实就是信息筛选和快速定位的问题。但这个问题往深了想，会发现它涉及到用户体验的多个层面。首先是信息架构的合理性，消息应该怎么组织，用户才能最直观地理解和使用。其次是分类的准确性，一条消息打上什么标签最合适，会不会出现用户预期和系统判断不一致的情况。还有就是扩展性问题，当产品功能越来越多，需要的标签类型也越来越多的时候，原有的体系能不能平滑地演进。
我记得之前看到过一份关于即时通讯产品的调研报告，里面提到用户对消息管理功能的需求排名里，"消息分类和筛选"一直排在前三位。这说明什么问题？说明这真的不是一个小需求，而是很多用户的真实痛点。特别是对于那些把即时通讯软件作为工作工具的用户来说，消息分类的好坏直接影响工作效率。
标签体系的设计思路
说到标签体系的设计，这部分可能要分几个层次来讲。首先你得想清楚你的产品面向的是什么用户群体，他们主要用产品来做什么，因为这会直接决定你需要哪些类型的标签。
举几个例子。如果是偏向社交属性的产品，那么标签可能需要涵盖普通消息、红包消息、表情消息、点赞评论消息这些。如果是偏工作属性的产品，那可能还需要增加文档消息、任务消息、会议消息、审批消息这样的类别。如果是内容平台类的产品，那可能要考虑订阅消息、推送消息、互动消息这样的划分方式。
所以你看，标签体系的设计不是凭空想出来的，而是要根据实际业务场景来规划的。我的建议是先梳理清楚你的产品中有哪些类型的消息流，然后基于这些消息流来设计你的标签体系。
标签分类的基本维度
一般来说，消息标签可以从以下几个维度来进行划分。
第一个维度是消息来源，也就是这条消息是从哪里来的。常见的划分包括单聊消息、群聊消息、系统消息、公众号消息、机器人消息等等。这个维度是最基础的，用户也很好理解。
第二个维度是消息内容类型，这个主要是看消息里面包含了什么。文本消息、图片消息、语音消息、视频消息、文件消息、位置消息、卡片消息这些都属于这个维度。不同的内容类型可能需要不同的处理和展示方式。
第三个维度是消息重要程度，这个通常需要结合用户行为或者系统规则来判断。比如用户设置为特别关注的人发来的消息、或者被多人回复的重要消息、或者包含特定关键词的消息，都可能被标记为重要消息。
第四个维度是消息功能属性，比如通知消息、提醒消息、交易消息、营销消息这些。这类标签主要帮助用户快速识别消息的用途和目的。
标签层级的设计
聊完维度，我们再来看看标签的层级设计。我看到过一些产品把标签设计成了平铺的结构，所有标签都罗列在一起，用户自己看着办。这种做法在产品初期可能还行得通，但随着标签数量增加，就会变得很难用。
比较合理的做法是设计成两层甚至三层的层级结构。比如第一层是大的分类，像"社交"、"工作"、"系统"这样；第二层是在每个大类下面的具体标签，比如"工作"下面可以有"项目群"、"通知"、"审批"、"文档"等等。这样用户在使用的时候，可以先选大类再选具体标签，逻辑上更清晰。
还有一点需要注意的是标签的互斥性和包含关系。尽量让每个消息在同一个维度上只对应一个标签，避免出现一条消息既是"工作"又是"社交"的情况。如果确实有跨类别的需求，可以考虑用"组合标签"的方式来实现。
技术实现的核心要点
标签体系设计好了之后，接下来就是技术实现了。这部分我要讲的可能稍微硬核一点，但都是实打实的经验之谈。
数据结构的设计
首先说数据结构。消息的标签信息存在哪里？存在消息本体里还是存在索引里？这两个方案各有优缺点。
如果存在消息本体里，优点是数据一致性有保障，读取消息的时候一定能拿到标签信息。但缺点是每次查询标签都需要去读消息表，如果消息表数据量很大的话，查询效率可能不太高。特别是如果你需要根据标签来筛选消息，那就更难受了。
如果存在单独的索引表里，优点是查询效率高，可以针对标签建立专门的索引，支持快速筛选。但缺点是需要维护额外的数据一致性，比如消息更新标签的时候，索引表也要跟着更新。
我的建议是两种结合着用。消息本体里保留标签信息用于展示，同时在索引表里建立标签索引用于查询。对于消息量特别大的产品，索引表的设计还要考虑分表策略，避免单表数据量过大影响性能。
| 存储方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
| 消息本体存储 | 数据一致性好，展示查询合一 | 大数量级下查询效率低 | 消息量较小，标签主要用于展示 |
| 独立索引存储 | 查询效率高，支持复杂筛选 | 需要维护额外的一致性 | 消息量大，需要按标签高效筛选 |
| 混合存储 | 兼顾一致性和查询效率 | 实现复杂度较高 | 大规模生产环境推荐 |
自动标签的实现逻辑
说完存储，我们来聊聊自动标签是怎么实现的。很多产品都希望系统能自动给消息打标签，减少用户的手动操作负担。
最基础的方式是规则引擎。比如收到红包消息的时候，系统会自动给它打上"红包"的标签；收到包含"会议"、"时间"、"地点"这些关键词的消息，可能会被自动标记为"日程相关"。规则引擎的优点是实现简单、可控性强，缺点是规则写多了之后维护成本会很高，而且有些场景规则很难覆盖全面。
进阶一点的方式是用机器学习模型。通过分析消息的文本内容、图片内容、甚至发送者的行为特征，来预测这条消息应该打什么标签。比如如果检测到消息里有文档附件，可能就会打上"文档"的标签；如果检测到是某个特定的机器人发送的，可能就会打上"机器人消息"的标签。机器学习的优点是可以处理更复杂的场景，缺点是需要训练数据，而且模型可能需要定期更新。
还有一种思路是结合用户行为来动态调整标签。比如某个群聊里的消息总是被用户标记为"重要"，系统就会学习到这个群的优先级可能比较高，以后这个群的新消息自动标记为重要的概率就高一些。这种方式需要比较完善的行为数据积累，但效果往往比较好，因为标签策略会更贴合用户的真实习惯。
标签同步与一致性保障
在分布式系统里，标签的同步和一致性是个容易被忽视但又很重要的问题。假设一个用户有多台设备，他在手机上给某条消息打了一个标签，这个变更需要实时同步到他的平板、电脑等其他设备上。如果同步不及时或者出现了数据冲突，用户的体验就会很糟糕。
解决方案通常是采用最终一致性的策略，配合消息队列来实现标签变更的异步同步。每当用户的标签操作产生变更，就往消息队列里发一条变更事件，然后各个端去消费这个事件，更新本地的数据。为了处理可能的冲突，可以给每条标签记录加上版本号或者时间戳，冲突的时候以最新的那次操作为准。
另外，标签的元数据（比如标签的名称、颜色、排序）也需要保持同步。这些数据通常存储在后端，前端在启动的时候去拉取最新的标签配置，然后缓存在本地。如果后端的标签配置更新了，也要通过长连接或者轮询的方式通知前端刷新缓存。
实际开发中的常见问题
在开发消息标签分类功能的过程中，团队可能会遇到一些棘手的问题。我把之前踩过的一些坑和解决方案分享出来，供大家参考。
标签膨胀的问题
产品上线一段时间之后，你可能会发现标签越来越多，越来越杂。原因是各个业务方都在提需求，要求增加新的标签类型，结果就是标签体系越来越臃肿，用户也搞不清楚什么时候该用什么标签。
解决这个问题需要在产品层面建立标签的治理机制。比如定期review现有的标签使用数据，把使用率很低的标签下架或者合并；比如建立标签申请流程，新标签的添加需要经过评审；比如给用户开放自定义标签的能力，让用户自己决定需要哪些分类方式，而不是系统强行定义一堆标签让用户去适应。
分类不准确的问题
p>用户抱怨最多的一个问题就是分类不准确。比如系统自动把一条重要的工作通知归到了"普通消息"里，或者把用户的闲聊消息误判为"广告"。这种问题很大程度上是因为自动分类的规则或者模型不够完善。解决方案一方面是持续优化分类规则和模型，比如引入更多的特征维度、收集用户的反馈数据来迭代模型；另一方面是要给用户提供便捷的纠错能力，当系统分类错误的时候，用户应该能非常方便地重新打标签，而这个纠错行为本身也要反馈到系统中，成为模型学习的样本。
还有一个思路是提供"模糊分类"的能力。如果系统对某条消息的分类不是特别有把握，可以先不急着打标签，而是提示用户这条消息可能属于什么类型，让用户来确认或者修改。这样既避免了错误分类，又能让系统通过用户的确认行为来学习。
性能与体验的平衡
标签分类功能本身是要消耗计算资源的，特别是自动分类的场景下，文本分析、模型推理这些操作都很耗性能。但如果每次收到消息都要做这些处理，用户那边可能就会有延迟感，影响实时通讯的体验。
比较合理的做法是采用异步处理的策略。消息先正常送达，标签分类的操作在后台慢慢处理，处理完之后再更新消息的标签信息。对于实时性要求比较高的场景，也可以考虑只做基础分类，复杂的深度分类放在用户主动触发的时候再进行。
另外，前端层面也可以做一些优化。比如消息列表里先显示默认的分类图标，等后台分类结果回来了再更新显示；对于用户可见的标签分类，可以做预加载和缓存，避免每次展开分类都要去请求后端。
结合声网技术的实现思路
说到即时通讯的技术实现，我想提一下声网在这方面提供的能力。作为全球领先的实时互动云服务商，声网在即时通讯、实时音视频领域积累了很多成熟的技术方案。
对于消息标签分类这个需求，声网的实时消息服务提供了高并发、高可靠的消息传输能力，在这个基础之上，你可以比较方便地实现消息的分类和筛选功能。具体来说，声网的SDK支持消息的自定义扩展字段，你可以利用这个字段来存储标签信息；同时，声网的消息查询接口也支持按条件筛选，帮你快速定位特定类型的消息。
另外，声网的解决方案里还包含了对话式AI的能力。如果你希望在消息分类里加入一些智能化的元素，比如自动识别消息意图、提取关键信息，完全可以基于声网的对话式AI引擎来实现。这种方案的优势在于你不需要从零开始搭建AI能力，而是可以直接利用现成的技术底座，把精力集中在产品功能的实现上。
对于有出海需求的产品来说，声网在全球多个区域都有节点覆盖，网络的稳定性和延迟表现都比较有保障。这对于消息同步、标签变更同步这些需要实时性的操作来说，是很重要的基础保障。毕竟如果因为网络问题导致标签同步延迟，用户体验还是会打折扣的。
写在最后
回过头来看，消息标签分类这个功能看似简单，真正要做好其实需要考虑很多细节。从标签体系的设计到技术架构的选择，从自动分类的算法到用户体验的优化，每个环节都有坑，也都有值得深入研究的空间。
我的建议是不要一开始就追求完美，先把基础的框架搭起来，让功能能够运转起来，然后再根据用户的反馈和数据的表现一步步迭代优化。毕竟产品是在实践中不断打磨出来的，不是在设计稿里想出来的。
如果你正在开发即时通讯相关的功能，不妨先想清楚你的用户到底需要什么样的消息分类方式，然后再针对性地去设计和实现。有时候，少即是多，与其做一堆用户用不上的复杂功能，不如把最核心的几个场景打磨到极致。
好了，就聊到这里。如果这篇文章对你有所帮助，欢迎在评论区交流心得。
