• 我有 7种 实现web实时消息推送的方案,7种!


    技术交流,公众号:程序员小富

    大家好,我是小富~

    我有一个朋友~

    做了一个小破站,现在要实现一个站内信web消息推送的功能,对,就是下图这个小红点,一个很常用的功能。

    不过他还没想好用什么方式做,这里我帮他整理了一下几种方案,并简单做了实现。

    案例下载,记得Star 哦

    什么是消息推送(push)

    推送的场景比较多,比如有人关注我的公众号,这时我就会收到一条推送消息,以此来吸引我点击打开应用。

    消息推送(push)通常是指网站的运营工作等人员,通过某种工具对用户当前网页或移动设备APP进行的主动消息推送。

    消息推送一般又分为web端消息推送移动端消息推送

    上边的这种属于移动端消息推送,web端消息推送常见的诸如站内信、未读邮件数量、监控报警数量等,应用的也非常广泛。

    在具体实现之前,咱们再来分析一下前边的需求,其实功能很简单,只要触发某个事件(主动分享了资源或者后台主动推送消息),web页面的通知小红点就会实时的+1就可以了。

    通常在服务端会有若干张消息推送表,用来记录用户触发不同事件所推送不同类型的消息,前端主动查询(拉)或者被动接收(推)用户所有未读的消息数。

    消息推送无非是推(push)和拉(pull)两种形式,下边我们逐个了解下。

    短轮询

    轮询(polling)应该是实现消息推送方案中最简单的一种,这里我们暂且将轮询分为短轮询长轮询

    短轮询很好理解,指定的时间间隔,由浏览器向服务器发出HTTP请求,服务器实时返回未读消息数据给客户端,浏览器再做渲染显示。

    一个简单的JS定时器就可以搞定,每秒钟请求一次未读消息数接口,返回的数据展示即可。

    setInterval(() => {
      // 方法请求
      messageCount().then((res) => {
          if (res.code === 200) {
              this.messageCount = res.data
          }
      })
    }, 1000);
    

    效果还是可以的,短轮询实现固然简单,缺点也是显而易见,由于推送数据并不会频繁变更,无论后端此时是否有新的消息产生,客户端都会进行请求,势必会对服务端造成很大压力,浪费带宽和服务器资源。

    长轮询

    长轮询是对上边短轮询的一种改进版本,在尽可能减少对服务器资源浪费的同时,保证消息的相对实时性。长轮询在中间件中应用的很广泛,比如Nacosapollo配置中心,消息队列kafkaRocketMQ中都有用到长轮询。

    Nacos配置中心交互模型是push还是pull?一文中我详细介绍过Nacos长轮询的实现原理,感兴趣的小伙伴可以瞅瞅。

    这次我使用apollo配置中心实现长轮询的方式,应用了一个类DeferredResult,它是在servelet3.0后经过Spring封装提供的一种异步请求机制,直意就是延迟结果。

    DeferredResult可以允许容器线程快速释放占用的资源,不阻塞请求线程,以此接受更多的请求提升系统的吞吐量,然后启动异步工作线程处理真正的业务逻辑,处理完成调用DeferredResult.setResult(200)提交响应结果。

    下边我们用长轮询来实现消息推送。

    因为一个ID可能会被多个长轮询请求监听,所以我采用了guava包提供的Multimap结构存放长轮询,一个key可以对应多个value。一旦监听到key发生变化,对应的所有长轮询都会响应。前端得到非请求超时的状态码,知晓数据变更,主动查询未读消息数接口,更新页面数据。

    @Controller
    @RequestMapping("/polling")
    public class PollingController {
    
        // 存放监听某个Id的长轮询集合
        // 线程同步结构
        public static Multimap> watchRequests = Multimaps.synchronizedMultimap(HashMultimap.create());
    
        /**
         * 公众号:程序员小富
         * 设置监听
         */
        @GetMapping(path = "watch/{id}")
        @ResponseBody
        public DeferredResult watch(@PathVariable String id) {
            // 延迟对象设置超时时间
            DeferredResult deferredResult = new DeferredResult<>(TIME_OUT);
            // 异步请求完成时移除 key,防止内存溢出
            deferredResult.onCompletion(() -> {
                watchRequests.remove(id, deferredResult);
            });
            // 注册长轮询请求
            watchRequests.put(id, deferredResult);
            return deferredResult;
        }
    
        /**
         * 公众号:程序员小富
         * 变更数据
         */
        @GetMapping(path = "publish/{id}")
        @ResponseBody
        public String publish(@PathVariable String id) {
            // 数据变更 取出监听ID的所有长轮询请求,并一一响应处理
            if (watchRequests.containsKey(id)) {
                Collection> deferredResults = watchRequests.get(id);
                for (DeferredResult deferredResult : deferredResults) {
                    deferredResult.setResult("我更新了" + new Date());
                }
            }
            return "success";
        }
    
    折叠

    当请求超过设置的超时时间,会抛出AsyncRequestTimeoutException异常,这里直接用@ControllerAdvice全局捕获统一返回即可,前端获取约定好的状态码后再次发起长轮询请求,如此往复调用。

    @ControllerAdvice
    public class AsyncRequestTimeoutHandler {
    
        @ResponseStatus(HttpStatus.NOT_MODIFIED)
        @ResponseBody
        @ExceptionHandler(AsyncRequestTimeoutException.class)
        public String asyncRequestTimeoutHandler(AsyncRequestTimeoutException e) {
            System.out.println("异步请求超时");
            return "304";
        }
    }
    

    我们来测试一下,首先页面发起长轮询请求/polling/watch/10086监听消息更变,请求被挂起,不变更数据直至超时,再次发起了长轮询请求;紧接着手动变更数据/polling/publish/10086,长轮询得到响应,前端处理业务逻辑完成后再次发起请求,如此循环往复。

    长轮询相比于短轮询在性能上提升了很多,但依然会产生较多的请求,这是它的一点不完美的地方。

    iframe流

    iframe流就是在页面中插入一个隐藏的