微前端架构如何改变企业的开发模式与效率提升
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2022-10-25
实现web实时消息推送的7种方案
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。
什么是消息推送(push)
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端消息推送和移动端消息推送。
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,应用得也非常广泛。
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和长轮询。
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Nacos和apollo配置中心,消息队列kafka、RocketMQ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
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。
@ControllerAdvicepublic 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。
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