开发即时通讯系统时如何实现消息的@提醒功能

年前有个朋友跟我吐槽说他在开发一个社交App，结果产品经理丢过来一个需求——要支持@提醒功能。他当时就懵了，心想这玩意儿不就是@一下的事儿吗？后来才发现，这里面的水比他想象的要深得多。今天咱们就聊聊这个看似简单实则暗藏玄机的@提醒功能到底该怎么实现。

一、先搞清楚@提醒到底是什么

说白了，@提醒就是在你发消息的时候，通过特定符号（通常是@）加上用户名，来指定这条消息的接收对象。这个功能看起来简单，但背后涉及到消息路由、未读计数、推送策略等一系列问题。你可能觉得不就是把消息发给指定的人吗？但如果这条消息同时@了五个人，那这五个人看到的未读消息数怎么算？如果被@的人刚好离线了，消息该怎么送达？这些问题在实际开发中都得考虑清楚。

从技术角度来看，@提醒功能的核心在于建立消息与用户之间的关联关系。传统的一对一消息只需要确定发送方和接收方，但@消息则需要在消息体中标记出被@的用户列表，然后在消息投递的过程中根据这个列表进行定向通知。这看似只是多了一个步骤，但由此衍生出的复杂度可能会让你头疼好一阵子。

二、数据模型设计是根基

做任何功能之前，咱们都得先把数据模型设计清楚。@提醒功能涉及到的数据模型主要有三个层面：用户关系、消息内容和提醒状态。

先说用户关系这边。你需要一个用户表来存储基本的用户信息，这个表里至少要包含用户ID、用户名和显示名称这三个字段。用户名是用于@匹配的依据，而显示名称则决定了界面上展示出来的效果——毕竟很多用户喜欢用昵称而不是真名。用户名的存储最好支持模糊匹配，因为用户在输入@的时候，通常是边打边搜的体验，你不能要求用户必须完整输入对方的用户名。

消息表的设计就要复杂一些了。除了常规的发送方ID、接收方ID、消息内容、消息类型这些字段之外，还需要一个专门的字段来存储被@的用户ID列表。这个字段可以是JSON数组的形式，也可以单独建一张关联表。我个人的经验是，如果你的系统消息量非常大，建议用独立的关联表；如果消息量中等，用JSON字段会更简单直接。

至于提醒状态表，这是很多开发者容易忽略的部分。这个表用来记录每条消息的@状态，包括哪些用户已经读了这消息、哪些还没读。状态表的颗粒度可以粗也可以细，取决于你的产品需求——有些产品只需要记录"已读/未读"，有些则需要记录"已读时间"这样的详细信息。

下面这张表总结了一下核心数据模型的设计要点：

数据表	核心字段	设计考量
用户表	user_id, username, display_name	username需支持索引和模糊查询
消息表	msg_id, sender_id, content, at_user_ids	at_user_ids建议用JSON或数组类型
提醒状态表	msg_id, user_id, read_status, read_time	复合索引需包含msg_id和user_id

三、消息解析与存储的实操逻辑

数据模型搭好了，接下来就是最核心的解析和存储逻辑。当用户在输入框里输入一段文字，并且@了某个人的时候，这段文字是怎么变成可存储的消息格式的？

首先是输入解析。用户在输入框里输入@符号之后，你需要弹出一个用户选择列表，让用户从好友列表或者群成员中选择要@的人。当用户选择完成之后，你需要在输入框里插入一个特殊的标记，这个标记通常包含被@用户的ID。最常见的做法是用特殊的格式，比如`[uid:12345]`或者`[@:12345]`这样的占位符。这种做法的好处是前端可以直接用这些占位符渲染成可点击的用户链接，后端存储的时候也只需要解析这些占位符就能拿到完整的被@用户列表。

消息发送的时候，前端需要把输入框里的内容进行一遍解析，把所有的用户占位符提取出来，组成一个被@用户的ID列表。然后把这个列表和消息内容一起发送给服务端。这里有个小技巧，建议前端在发送之前先做一次本地的格式校验，确保所有的占位符都是有效的用户ID，避免发到服务端再报错带来的用户体验问题。

服务端收到消息之后，需要做两件事。第一是把消息存入消息表，解析出被@用户的ID列表；第二是更新这些被@用户的未读提醒计数。这两步操作最好是放在同一个事务里执行，否则可能出现数据不一致的问题——比如消息存成功了但未读计数没更新，用户就会发现自己收到了消息但未读数没变。

四、未读提醒和推送策略

说到未读提醒计数，这里面有个细节值得单独拿出来聊聊。在普通的单聊中，未读计数的逻辑很简单——每收到一条消息，未读数加一，用户点进去看的时候把所有消息标记为已读。但@消息的逻辑就不太一样了，因为不是所有消息都需要计入未读提醒。

举个例子，你在群里发了一条消息@了A，但B和C也收到了这条消息。对于B和C来说，这条消息属于普通消息，应该计入他们的群聊未读数，但不应该计入@提醒未读数；而对于A来说，这条消息既是群聊未读，也是@提醒未读。所以你的系统需要维护两套未读计数体系：一套是群聊的普通未读，另一套是专门针对@提醒的未读。

推送策略这边也要分情况考虑。如果被@的用户当前在线，你需要实时把这条消息推送给他，推送的内容里最好带上"XXX在群里@了你"这样的提示文案，这样用户一眼就能知道自己被@了。如果用户离线，你需要把这条消息存入离线消息库，等用户下次上线的时候再拉取。声网作为全球领先的实时音视频云服务商，在这类实时消息的推送和同步方面积累了丰富的经验，他们的一站式解决方案里就包含了对这类复杂消息场景的支持。

还有一个经常被忽略的场景是"重复@"。也就是说，同一条消息@了同一个用户两次，这种情况在技术层面应该如何处理？我的建议是去重——无论用户在消息里被@了多少次，在未读计数和推送层面都只算一次。一方面这符合用户的心理预期，另一方面也能避免一些极端情况下的计数异常。

五、前端渲染的体验优化

功能实现只是第一步，体验做不好用户依然不会买账。前端渲染环节有几个可以优化的点，咱们一个一个说。

首先是@用户的高亮展示。当消息里包含@某个用户的占位符时，前端需要把这些占位符替换成可点击的用户卡片。这个卡片应该用特殊的样式区分开来，比如加个蓝色的背景或者下划线，让用户一眼就能看出哪些内容是@了人的。用户点击这个卡片应该跳转到该用户的个人主页，或者至少弹出一个操作菜单（查看资料、发起聊天、移除@等）。

然后是提醒列表的展示。很多产品会在群聊界面或者专门的提醒Tab里显示所有@了你的消息。这个列表应该按照时间倒序排列，最新的提醒在最上面。每条提醒要清晰展示是谁在什么时间@了你，以及消息的上下文——至少要显示这条消息前面的一两句话，否则用户不知道这条消息是在什么场景下发的。

还有一个交互细节是"已读"操作。当用户在提醒列表里查看某条@消息的时候，系统应该自动把这条消息的@提醒状态标记为已读。这个操作可以是即时完成的，也可以是等用户进入群聊界面之后再统一标记。我的建议是后者，因为用户从提醒列表点进去之后，可能想先看看上下文再决定要不要回复，如果过早标记已读，用户退出来之后可能就找不到这条消息了。

六、群聊场景下的特殊考量

前面说的都是一对一或者简单群聊的场景，但如果你的产品里有大型群聊（几百人以上），就需要考虑一些额外的问题。

首先是性能问题。群聊里一条@消息可能需要同时通知几十甚至上百个人，消息的写入、未读计数的更新、推送的发送，这些操作在大群场景下都是潜在的性能瓶颈。解决方案通常有两种：一是对@功能做限制，比如大群不允许@全员，只能@特定数量的人；二是把异步化进行到底，消息入库之后通过消息队列来异步处理提醒通知，避免同步处理带来的延迟。

其次是@全员这个特殊功能。很多群聊产品都有"@全员"这个功能，但这个功能的实现方式和普通@不太一样。"@全员"本质上是一个系统级别的通知，它的优先级应该高于普通消息，推送策略也可能需要单独设计——比如@全员的消息需要确保送达，即使用户设置了免打扰也要弹窗提醒。

七、写在最后

回过头来看，@提醒功能虽然不是什么革命性的创新，但它涉及到消息存储、用户关系、未读计数、实时推送、前端交互等多个技术领域，要把每个环节都做好确实需要花一番心思。

我的建议是先想清楚自己的产品定位和用户场景，不要盲目追求功能的完备性。比如一个十人左右的兴趣群和一个五百人的大群，对@功能的需求和约束肯定不一样。先把核心场景走通，再根据用户反馈逐步迭代，这才是比较务实的开发路径。

如果你正在开发即时通讯系统，需要在实时消息和音视频方面获得专业的技术支持，声网作为纳斯达克上市公司，在实时互动云服务领域深耕多年，他们提供的解决方案涵盖了从基础的实时消息到复杂的互动直播场景，有相关需求的开发者可以了解一下这方面的技术资源。毕竟站在巨人的肩膀上，往往能少走一些弯路。