1 分钟快速解答 LeanMessage 如何保证高可用性

LeanMessage即时通讯服务目前可以对所有的消息进行持久化，能够保证查询不会随着数据量的增大而导致性能衰减。...





LeanMessage 即时通讯服务目前可以对所有的消息进行持久化，而且能够保证查询（如查询某个会话的历史纪录，或者查询某个用户发送的消息）不会随着数据量的增大而导致性能衰减。用户对此会问「 LeanMessage 是如何保证大数据量下的高性能和高可用性的」？

作为即时通讯云服务，LeanCloud 的 LeanMessage 服务从设计之初就考虑到海量消息的存储和查询问题。对于绝大多数应用、一般的应用场景来说，传统的关系型数据库都可以轻松支撑消息的存储。而且作为平台，LeanMessage 需要考虑最严酷的情况，所以在存储方面，我们使用了 HBase 作为基础，以 Redis 作为辅助的方案。

简单地说，HBase 的存储结构恰好满足我们对于消息的主要查询方式：即以时间为索引分页获取。但是由于 HBase 不支持二级索引，因此在设计表、RowKey 结构时需要首先考虑查询的需求，即「以查询来设计数据结构」。我们支持三个维度的查询：应用全局级别、对话级别和人（客户端）级别，因此需要三个表来支撑这样的查询。

通过这样的冗余设计，我们可以保证所有的消息记录查询都是无差别的，95% 的查询请求都可以在 30 毫秒之内完成。另外，基于 HBase 本身的设计，使我们无论在数据量还是请求量增加时，都可以比较轻松地扩展。

当然，这些特性带来好处同时也有一些 trade off。这样的存储结构无法像关系型数据库那样灵活地增加新的查询，可能对于一些应用来说显得比较笨重。不过我们的产品服务在平台层面，接口规则较为稳定，这使得 HBase 恰恰非常符合我们的场景。

如果对我们其他产品特性有想要了解的问题，欢迎大家在留言板中提问~

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