设计高可用的实时通讯系统就像在钢丝上跳舞——平衡性、稳定性和性能一个都不能差。最近在帮一个在线教育平台优化他们的IM系统时，我们遇到个有趣的状况：高峰期7万用户同时在线时，消息延迟突然飙升到15秒以上，这可不是简单地加服务器就能解决的问题。
连接管理这个”老好人”其实最不好当
说真的，很多人低估了连接管理的重要性。我们曾监测到某金融客户的长连接莫名其妙地”集体消失”，最后发现是Nginx的worker_connections突破了上限。后来我们做了这几件事：把单机连接数控制在8K以内（超过就水平扩展）、引入连接预热机制（避免瞬间冲击）、优化TCP参数（特别是TIME_WAIT状态的回收）。有意思的是，简单的net.ipv4.tcp_tw_reuse=1设置就让连接建立时间缩短了40%。
消息投递这件事，重复比丢失更可怕
你一定见过某些聊天软件出现重复消息的尴尬情况吧？我们采用了一套相当严格的幂等控制：客户端生成唯一的message_id（时间戳+随机数+设备指纹），服务端用Redis做去重校验。但有个坑你可能没想到——当Redis集群发生主从切换时，短暂的时间窗口可能导致重复判断失效。所以我们又加了层本地Bloom filter作为补充防线。
离线消息处理也是个技术活。早期我们用MongoDB存离线消息，结果用户历史消息查询直接拖垮数据库。后来改成分层存储：热数据放Redis（最近3天）、温数据放Cassandra（3-30天）、冷数据归档到对象存储。说实话，这套方案实施后，存储成本直接降了60%，但开发团队可是加班了两周才调通所有适配逻辑。
扩容不是万能药，有时反而是毒药
去年双十一我们犯过个低级错误：看到监控面板CPU跑满就狂加服务器，结果消息乱序更严重了。后来发现是Kafka分区数没跟着调整，导致消息分区热点问题。现在的做法是预先做好压力测试，建立完善的扩容检查清单：包括但不限于负载均衡策略、服务发现更新延迟、数据库连接池大小等23个检查项。
说到这里，不得不提我们那个经典的”过载保护”机制。当系统负载达到阈值时，会智能降级非核心功能——比如先暂停消息已读回执同步，但确保消息本身能正常收发。这个策略曾经在一次突发流量激增时救了我们，当时虽然部分用户体验受影响，但至少没发生全站雪崩。
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