在视频直播场景中，弹幕交互、与主播的聊天、各种业务指令等，组成了普通用户与主播之间的互动方式。这些实时互动手段，从技术的角度来看，底层逻辑都是实时聊天消息或指令的分发。随着直播形式的普及，超大型直播场景屡见不鲜，甚至出现了人数无上限的场景，面对如此海量实时消息和指令的并发挑战，技术难度日益凸显。本文将深入探讨直播间海量聊天消息的架构设计难点及其实践经验。
一、直播间的主要功能和技术特征
如今的视频直播间早已不单纯是视频流媒体技术问题，它还包含了用户可感知的多类型消息发送和管理、用户管理等任务。典型视频直播间相较于传统直播间，主要包含以下功能特征和技术特征：
丰富的消息类型和进阶功能：
- 可发送文字、语音、图片等传统聊天功能。
- 可实现点赞、礼物等非传统聊天功能的消息类型。
- 可管理内容安全，包括敏感词设置、聊天内容反垃圾处理等。
聊天管理功能：
- 用户管理：包括创建、加入、销毁、禁言、查询、封禁（踢人）等。
- 用户白名单：白名单用户处于被保护状态，不会被自动踢出，且发送消息优先级别最高。
- 消息管理：包括消息优先级、消息分发控制等。
- 实时统计及消息路由等能力。
人数上限和行为特征：
- 人数没有上限：如春晚、国庆大阅兵等大型直播场景，直播间累计观看人数可达上千万人次，同时观看人数也可达数百万。
- 用户进退行为频繁：高热度直播间的人员进出秒并发可能上万。
海量消息并发：
- 消息并发量大：直播聊天室人数没有明显上限，带来了海量并发消息的问题。
- 消息实时性高：服务器需快速处理消息，以避免延时累积效应导致消息与直播视频流在时间线上产生偏差。
二、直播间聊天室系统架构设计
以服务高可用为目标的直播间聊天室系统架构主要分三层：
- 连接层：主要管理服务跟客户端的长链接。
- 存储层：使用Redis作为二级缓存，主要存储聊天室的信息，如人员列表、黑白名单、封禁列表等。服务更新或重启时，可以从Redis中加载出聊天室的备份信息。
业务层：这是整个聊天室的核心，为了实现跨机房容灾，将服务部署在多个可用区，并根据能力和职责，将其分为聊天室服务和消息服务。
- 聊天室服务：主要负责处理管理类请求，如聊天室人员的进出、封禁/禁言、上行消息处理审核等。
- 消息服务：主要缓存本节点需要处理的用户信息以及消息队列信息，并负责聊天室消息的分发。在海量用户高并发场景下，消息分发能力决定着系统的性能。
三、海量聊天消息的架构设计难点及解决方案
高可用与弹性扩缩容
- 高可用：系统需要支持服务故障自动转移、服务精准熔断降级、服务治理、服务限流、服务可回滚等能力。
- 弹性扩缩容：通过压力测试了解单台服务器的瓶颈点，通过对业务数据的监控来判断是否需要进行扩缩容，触发设定的条件后报警并自动进行扩缩容。在扩缩容过程中，需保证整体聊天室业务不受影响。
用户管理
- 聊天室服务管理所有人员的进出，人员的列表变动也会异步存入Redis中。
- 消息服务维护属于自己的聊天室人员，用户在主动加入和退出房间时，需要根据一致性哈希算出落点后同步给对应的消息服务。
消息分发
- 优化思路：将一个聊天室的人员分拆到不同的消息服务上，在聊天室服务收到消息后向消息服务扩散，再由消息服务分发给用户。
- 服务落点选择：在聊天室服务中，聊天室的上行信令是依据聊天室ID使用一致性哈希算法来选择节点的；在消息服务中，依据用户ID使用一致性哈希算法来决定用户具体落在哪个消息服务。
- 消息通知拉取：用户发送消息后，聊天室服务将消息同步到各消息服务节点，消息服务向本节点缓存的所有成员下发通知拉取。
客户端优化
- 消息服务会检测用户的消息拉取情况，在聊天室活跃的情况下，若30秒内人员没有进行拉取或累计30条消息没有拉取，消息服务会判断当前用户已经离线，然后踢出此人，并且同步给聊天室服务对此成员做下线处理。
四、实践挑战与持续优化
在构建直播间海量聊天消息架构的过程中，会面临诸多实践挑战，如如何确保消息的高实时性、如何有效管理海量用户、如何应对突发流量等。为解决这些问题，需要持续优化系统架构，引入新技术，如AI算法进行智能推荐、利用边缘计算降低延迟等。
同时，还需关注系统的可扩展性、容错能力和安全性等方面，确保系统能够应对各种突发情况和技术挑战，为用户提供稳定、高效、安全的直播聊天体验。
五、产品关联：千帆大模型开发与服务平台
在直播间海量聊天消息的架构设计中，千帆大模型开发与服务平台可以发挥重要作用。该平台提供强大的AI模型开发能力，可以帮助开发者快速构建和优化聊天消息处理模型，提高消息分发的效率和准确性。同时，千帆大模型开发与服务平台还支持模型的弹性部署和扩缩容，能够很好地满足直播间聊天系统的高并发和实时性需求。
例如，可以利用千帆大模型开发与服务平台构建智能敏感词过滤模型，对聊天内容进行实时过滤，确保内容的合规性和安全性。此外，还可以利用该平台构建智能推荐模型，根据用户的聊天行为和兴趣偏好，为用户推荐相关的内容和话题，提升用户体验和粘性。
综上所述，直播间海量聊天消息的架构设计是一个复杂而重要的任务。通过深入理解技术挑战、不断优化实践经验，并结合千帆大模型开发与服务平台等先进技术，我们可以构建出满足大规模在线用户需求的实时聊天系统，为直播行业的发展提供有力支撑。