即时通讯 SDK 的并发用户数上限是如何设定的

记得我第一次接触即时通讯开发的时候，心里有个很大的疑问：为什么有些 SDK 能同时支撑几十万人聊天，有些几千人就卡得不行？这个"并发用户数上限"到底是谁定的？怎么定的？这里面门道挺多的，今天咱们就掰开了、揉碎了聊清楚。

先搞懂，什么是并发用户数

别看这个词挺专业，其实道理很简单。想象一个热闹的咖啡厅，假设座位有限，同时能容纳多少客人坐下来聊天，这个数字就是"并发容量"。放到即时通讯 SDK 里，就是同一时刻能同时在线、互相收发消息的用户数量。

但有个容易混淆的概念得说清楚——"同时在线"和"同时活跃"是两码事。一个人挂着账号但五分钟没说话，这在技术层面还占着系统资源，得算在并发用户数里。而"同时活跃"通常指的是每秒都在发消息或者接消息的用户，这部分用户的资源消耗可比挂机的要高得多。

服务器资源：最硬性的门槛

说到并发上限，服务器资源肯定是第一个要考虑的因素。这就像盖房子，地基决定了楼层高度。

CPU 算力是最直接的瓶颈。每一条消息从发送到接收，中间要经过编码、传输、解码、渲染这么些步骤。别看一条文字消息就几十个字节，处理起来可不含糊——身份验证、消息路由、协议转换、风险检测，样样都得 CPU 干活。如果是语音或者视频消息，那 CPU 的压力就更大了，一个高清视频帧的编解码运算量是文字消息的几十万倍。

内存大小决定了能同时缓存多少用户数据和消息队列。一个用户连接进来，系统得记住他的身份信息、当前状态、最近消息记录等等。十万用户同时在线，光这些元数据就得吃掉不少内存。更别说还有消息的缓冲区、临时缓存这些消耗大户。

网络带宽则是信息传输的管道。十万用户同时在线，哪怕每个人每秒只发一条一KB的消息，那也是每秒100MB的数据流量进进出出。实际场景中，直播间的弹幕、群聊里的图片视频，带宽消耗往往比这个数还要大好几倍。

架构设计：撑起天花板的骨架

服务器资源是砖瓦，架构设计才是决定能盖多高的骨架。这里面的学问就深了。

单体架构和分布式架构的并发能力能差出几个数量级来。早期的即时通讯系统很多是单体架构，所有功能挤在一台服务器上，并发用户数到了几万基本就见顶了。现在的成熟方案都是分布式架构，把用户接入、消息路由、存储服务、逻辑处理拆分开来，每一层都能单独扩展。

以声网的服务为例，他们用的是全球分布式架构，服务器节点铺满了主要国家和地区。用户就近接入，延迟低是一方面，更重要的是抗并发能力强——某个节点的压力大了，可以把用户流量分担到其他节点去。这种架构设计直接决定了并发上限的天花板比传统方案高出一大截。

负载均衡策略也很关键。同样是十台服务器，分配策略不同，最终能承载的并发量可能差一倍都不止。优秀的负载均衡会根据每台服务器的实时负载情况动态分配连接请求，避免出现某些机器忙死、某些机器闲死的尴尬局面。

通信协议：小协议大讲究

你可能没想到，用什么协议传消息也会影响并发上限。

传统的 XMPP 协议是基于 XML 的，消息体量大，解析也慢。早年的飞信、QQ 大规模版本用的就是类似方案，并发高了之后服务器压力特别大。后来慢慢都换成了二进制协议，比如 MQTT、TCP 长连接自研协议这些，消息体小得多，解析也快，同样的服务器资源能支撑更多并发用户。

WebSocket 和 HTTP轮询 更是两种完全不同的并发量级。HTTP 轮询是客户端一遍遍问服务器"有没有新消息"，十万用户每两秒问一次，服务器光处理这些空查询就够呛。WebSocket 则是服务器主动推送，有消息再通知，服务器的资源利用率完全不是一个Level。

还有心跳机制的设置也很微妙。心跳包太频繁，服务器光处理心跳就忙不过来；太稀疏的话，连接断开不能及时发现，用户体验又受影响。这里有个平衡点，各家 SDK 的实现策略不太一样，也是体现技术功力的地方。

业务场景：需求决定上限

说了这么多技术因素，其实业务场景对并发上限的影响同样不容忽视。

一对一私聊和群组聊天的并发压力完全不同。一对一聊天，消息只需要推送给特定的两个人；可如果是五百人的大群聊，一条消息得复制五百份推给所有人同样的内容。这个复制操作带来的压力是指数级增长的。所以很多 SDK 会给群人数设置上限，超过一定人数就得换方案。

实时互动场景比如直播弹幕、在线课堂，消息量会呈现明显的脉冲式增长。主播发个互动话题，几秒钟内可能涌进来几万条消息，服务器瞬间压力飙升。这种场景下不但要高并发，还得抗住瞬时高并发，对技术要求又上了一个台阶。

音视频通话场景的并发压力又不一样了。除了消息通道，还得维护音视频流。每个用户的音视频流要编码、上传、服务器转发、再下载、解码、渲染给接收方。这一路的资源消耗可比纯文字消息高几个数量级。所以音视频 SDK 的并发上限通常比纯文字IM要低不少。

消息可靠性：鱼与熊掌的抉择

有些场景要求消息绝对可靠送达，不能丢不能重复；有些场景则对实时性要求更高，偶尔丢条消息也能接受。这两种策略对应的并发上限也差挺多。

要保证消息可靠送达，服务器就得维护消息队列、记录每条消息的状态、处理确认重试机制。这一套下来，每个连接占用的资源明显增加了。声网在一些场景里用的是QUIC协议，相比传统TCP在弱网环境下表现更好，但协议栈本身也更复杂一些。

而那些追求极致实时的场景，比如游戏语音、直播互动，可能会选择适当降低可靠性要求，换取更高的并发容量。这不是技术优劣的问题，而是不同场景的取舍。

实际应用中的数字大概是多少

说了这么多原理，可能你更关心实际数字。不同技术层次的 SDK，并发上限能差出几个数量级来。

主流的商业 SDK，基础版本通常能做到单频道十万级并发，这个数字已经能满足大多数社交、直播场景的需求。再往上走，百万级并发需要专门的技术架构和资源配置，不是标准产品能覆盖的范围。

以声网的服务来说，他们在全球部署了大量的边缘节点，单个频道的并发承载能力相当可观。而且他们支持灵活的扩展策略——当单个频道接近上限时，可以自动或者手动启用多频道分流，确保业务不受影响。

如何评估自己需要多少并发

选 SDK 的时候，厂商给的并发数字固然重要，但更关键的是得算清楚自己实际需要多少。

首先得估算峰值并发用户数。最好看看历史数据，或者参考同类产品的经验值。比如一个直播 APP，高峰期同时在线用户大概是多少？活跃用户比例有多高？这些数字直接决定了需要多大的并发容量。

然后要算消息量。平均每个用户每秒发几条消息？峰值时段呢？消息里文字、图片、视频各占多少比例？这些因素都会影响实际消耗。

还得考虑增长空间。业务发展是动态的，今天一万并发够用，说不定三个月后就得十万。选择 SDK 的时候得留出余量，避免业务刚有起色就遇到性能瓶颈。

写在最后

并发用户数上限这件事，看起来是个技术指标，背后其实是资源、架构、协议、业务场景等多重因素综合博弈的结果。没有绝对的好与坏，只有合适不合适。

选 SDK 的时候，别光看厂商宣传的并发数字有多漂亮，那可能是在最优环境下跑出来的。得结合自己的实际场景、预算、技术能力综合考量。适合自己的，才是最好的。

如果你的业务确实有高并发需求，建议直接找技术团队做个压测，用真实数据说话。毕竟纸上谈兵不如实际操作，数据才是检验真理的唯一标准。