微信开发中 ACCESS TOKEN 过期失效的解决方案详解
2860
2022-12-23
flutter开源im（flutter开源ui组件）
本篇文章给大家谈谈flutter开源im，以及flutter开源ui组件对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
今天给各位分享flutter开源im的知识，其中也会对flutter开源ui组件进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
## 初始化及登录
初始化并登录成功回调，是正常使用OpenIM 服务的前提
| SDK | 描述 |
| :--------------- | :----------------------------------------------------------- |
| [Login] | 登录，如果登录成功，必须退出登录才能再次执行登录操作 |
| [Logout] | 退出登录 |
| [GetLoginStatus] | 获取登录状态， 101：登录成功， 102：登陆中， 103：登录失败， 201：退出登录 |
| [GetLoginUser] | 获取当前登录用户UserID，此时用户登录状态未知 |
| [initSDK] | 初始化 SDK，整个生命周期执行一次，登录相关监听介绍如下： |
OpenIM和调用方利用监听回调机制，和调用方信息互通，把登录状态通过异步回调方式即时传递给调用方，确保信息及时传达而不阻塞其主线程。
## 监听说明
| 登录相关监听 | 回调描述 |
| :------------------- | :----------------------------------------------------------- |
| [OnConnecting] | 连接中，在连接后台时（包括重连）回调 |
| [OnConnectSuccess] | 连接成功 |
| [OnConnectFailed] | 连接失败，如果因网络连接失败会重连，其他情况不重连 |
| [OnKickedOffline] | 被踢下线，可能由于多端登录策略所致，或后台管理员强制其退出登录 |
| [OnUserTokenExpired] | 检测token过期回调 |
## 调用流程
OpenIM调用流程分为如下几步：
（1）初始化：在整个生命周期执行一次
（2）设置监听：包括群组监听，好友监听，用户监听，消息及会话监听，这些监听会在其他章节中描述
（3）登录：登录回调成功后再执行其他操作，否则可能出现资源加载未完成的错误
（4）收发消息等操作；
## 好友管理相关接口
OpenIM提供好友关系托管，比如好友申请，同意，以及好友获取等，OpenIM在客户端本地存储好友关系，并结合消息通知机制，按需调用后台接口，确保本地和服务端数据一致。同时利用监听机制，把数据变化通过异步回调传达调用方。OpenIM在收发消息时，默认不检查好友关系，您可以在配置文件中自行修改。OpenIM好友关系是双向关系，A添加B为好友后，则A在B的好友列表中，B也在A的好友列表中，A删除B，仅仅只是删除A的好友列表，而B的好友列表不受影响。同样，黑名单也类似。
| SDK | 描述 |
| :----------------------------- | :------------------------------------------------------- |
| [GetDesignatedFriendsInfo] | 获取指定好友的信息 |
| [GetFriendList] | 获取所有的好友列表 |
| [SearchFriends] | 通过关键词搜索好友 |
| [CheckFriend] | 检查是否好友关系 |
| [AddFriend] | 发起添加好友请求 |
| [SetFriendRemark] | 设置好友备注 |
| [DeleteFriend] | 删除好友（单向删除） |
| [GetRecvFriendApplicationList] | 获取我收到的添加好友申请列表 |
| [GetSendFriendApplicationList] | 获取我发起的的添加好友申请列表 |
| [AcceptFriendApplication] | 同意好友申请 |
| [RefuseFriendApplication] | 拒绝好友申请 |
| [SetFriendListener] | 设置好友、黑名单相关监听，用于UI层实时感知数据变化并刷新 |
## 监听说明
好友-的作用：调用方设置好友监听，好友关系的变化会通过OpenIM消息机制实时同步到需要感知的在线用户，包括用户的其他端，调用方根据回调事件做相关的数据处理。
比如用户B在Android端添加用户A为好友，用户A（所有在线的终端）收到B的好友申请，则A调用GetRecvFriendApplicationList获取收到的好友申请列表，刷新界面。同时，用户B在线其他的终端比如PC端也会收到通知，B调用GetSendFriendApplicationList获取发起的好友申请列表，刷新B发出的好友申请列表。
当然也可以利用回调的参数信息，做增量处理，而不用获取全量的好友申请列表。
以用户B申请添加用户A为例
| 好友及黑名单监听 | 描述 |
| :---------------------------- | :--------------------------------------------------- |
| [OnFriendApplicationAdded] | 好友申请列表增加，主动发起者和被动添加者会收到 |
| [OnFriendApplicationDeleted] | 好友申请列表删除，主动删除者会收到 |
| [OnFriendApplicationAccepted] | 好友申请被同意，主动发起者和被动添加者会收到 |
| [OnFriendApplicationRejected] | 好友申请被拒绝，主动发起者和被动添加者会收到 |
| [OnFriendAdded] | 好友增加，用户好友增加时会收到 |
| [OnFriendDeleted] | 好友删除，用户好友减少时会收到 |
| [OnFriendInfoChanged] | 好友信息改变，用户好友信息（比如昵称等）改变时会收到 |
| [OnBlackAdded] | 黑名单增加，用户黑名单增加时会收到 |
| [OnBlackDeleted] | 黑名单移除，用户黑名单减少时会收到 |
## 项目介绍
OpenIM继续领跑开源IM领域，在广大开发者的支持下，目前github star突破9k。在数据泄露、信息外泄、隐私滥用的时代，IM私有化部署需求旺盛。其中，政企协同办公对IM需求猛增，随着信息化技术的迭代升级以及信创产业加速落地和实践，协同办公软件的发展潜力将进一步被释放。“安全可控“逐步成为第一要素。对于社区交友领域，暴露出的隐私安全问题越来越多，私有化部署确保用户数据不泄露。
OpenIM从服务端到客户端SDK开源即时通讯（IM）整体解决方案，可以轻松替代第三方IM云服务，打造具备聊天、社交、办公功能的app。
github地址： https://github.com/OpenIMSDK/Open-IM-Server
开发者中心：https://doc.rentsoft-/#/
## OpenIM团队
创始团队来自资深IM技术团队，我们致力于用开源技术创造服务价值，打造轻量级、高可用的IM架构，开发者只需简单调用 SDK，即可在应用内构建多种即时通讯及实时音视频互动场景。OpenIM优势：开源，安全，可靠，低成本。对于信息安全重视的电子政务，企业协同办公，OpenIM都是非常好的选择。
从公司成立之初就将“开源”作为核心战略来推进，开源充分体现了自由、平等、分享的互联网精神。
OpenIM邀请全球技术极客参与技术优化，让开发者轻松集成，让每一个应用都具备IM功能，同时考虑企业的接入成本、服务器资源以及最重要的数据安全性和私密性。
先附上项目地址： https://github.com/xiaotianzhen/openEYE
项目api会在后面的参考链接里，或者直接项目内查看。
项目地址： https://github.com/xiaotianzhen/openEYE
更新：6/30 项目新增下拉刷新，上拉加载功能
kotlin版本开眼短视频开发中，敬请期待...
总结：在此感谢参考的伙伴的文章，写的也很好，然后我将这个项目改写成了flutter，当中也学习到了很多flutter相关的知识，后续还有继续巩固，不断学习。
参考链接（包含本项目的api）
https://www.jianshu.com/p/1f6b0cfd4606
服务器资源： 8核16G内存， 6个机械磁盘，每个磁盘100G， 用于mongo分片，10MB带宽。
容量：用户容量10万以上，消息条数10亿条。
性能评估：同时在线用户10万，每秒钟发送消息900条，消息延时1秒（从发送者发出消息到接收到消息）
启动sdk，模拟50个用户在线、离线情况，消息可靠性100%。
发送10万消息，有3条失败，其他消息都能被对方精确收到，并成功落地本地db。对于失败的3条消息，接收方确实没有收到，系统消息是一致的。
OpenIM是由前微信技术专家打造的开源的即时通讯组件。Open-IM包括IM服务端和客户端SDK，是一套整体的解决方案，代码开源，一切可控，
OpenIM可以实现全平台支持，目前支持Android，iOS，Flutter，Uni-app，react-native, JSSDK等。
OpenIM可以应用在企业内部办公，dating交友，在线客服等项目，也可以用于元宇宙。
github地址：https://github.com/OpenIMSDK/Open-IM-Server
开发者中心: https://doc.rentsoft-/#/
在单机的情况下，模拟线上用户发消息流程，在线用户量和消息量达到一定量级后，系统CPU、内存、磁盘占用、以及消息时延情况。以确定用户群体达到一定量级后，对服务器资源的预先评估。本次测试并不极限测试，一是因为生产环境本来都会有用户量和消息量的限制，二是因为OpenIM的消息模型，消息发送首先都会通过websocket入库kafka，理论上发送消息的写入性能是两者的组合，而消息发送的真正瓶颈实际在mongodb的随机读写。
服务器资源： 腾讯云主机（香港）1台：linux Ubuntu 18.04.4系统，4核8G内存，单块机械硬盘。5Mb带宽。
测试条件：去掉消息入库mysql（因mysql仅用于管理后台，不影响线上用户服务）。日志级别调整为4或更低。kafka设置2个分区，msg_transfer 2个。
测试流程：1个客户端（成都，window pc，4核16G内存）启动1万个协程，模拟用户与服务器建立websocket长连接，间隔时间为随机50-100秒之间。两个客户端共模拟2万用户同时在线，发送消息，观察消息流转各个模块的处理能力，共计2500万条消息，观察系统内存、磁盘资源使用情况。
mongodb数据情况
redis数据情况
磁盘状态
资源占用分析
（1）redis内存消耗极小，一个用户一条数据（包括token和seq），和用户量成正比，3万用户占用几十M内存。
（2）mongodb如果去掉cache，内存消耗极小，每个document存放5000条消息，与用户量和消息量成正比，3万用户，2500万消息，索引才950K（更好的方式查看mongo消耗cache之外的内存）
（3）2500万消息，磁盘空间占用10G。
（4）每秒钟150条消息，cpu整体占用50%，即2核。
性能分析
（1）性能瓶颈在mongodb写入操作，1条消息，需要按照发送者和接收者拆分2次，mongodb写入2次，未来可以针对mongodb读写进一步优化。
（2）对于cpu消耗较大的模块，未来做一次整体优化。
（3）性能很平稳，不会随着数据量增加而降低。机械磁盘iops 达到200基本达到了设备的极限
服务器资源： 8核16G内存， 6个磁盘，每个磁盘100G， 用于mongo分片，10MB带宽。
性能评估：同时在线用户10万，每秒钟发送消息900条，消息延时1秒（从发送者发出消息到接收到消息）
（1）mongo集群部署，支持上亿用户同时在线，千亿级消息；
（2）简化集群部署；
（3）数据备份、恢复工具；
以上主要对服务端性能做了一个大致测试，但一套完整的IM解决方案，不仅仅是服务端的工作。实际上，客户端重要性毋庸置疑，具体包括如何利用seq和服务端同步消息，如果保证消息收发的时序，如何回调客户端（会话改变、新增，新消息），消息落地本地db，seq同步，消息推拉如何结合以确保消息收发可靠性。
相比于性能测试，实际上，消息的可达性（可靠性）更为重要。所以，我们在做性能测试的同时，也要对消息的可达性（可靠性）进行测试，如果不能保证消息收发的正确性，再高的性能也是徒劳。本文重点总结关于OpenIM对于消息可达性测试的方案、过程以及结果。先说结论，OpenIM消息可达率100%，大家可以放心使用在生产环境中。seq对齐和同步机制，保证了OpenIM的消息可达性是业界领先的。
IM消息系统的可靠性，通常就是指消息投递的可靠性，即我们经常听到的“消息必达”，通常用消息的不丢失和不重复两个技术指标来表示。确保消息被发送后，能被接收者收到。由于网络环境的复杂性，以及用户在线的不确定性，消息的可靠性（不丢失、不重复）无疑是IM系统的核心指标，也是IM系统实现中的难点之一。总体来说，IM系统的消息“可靠性”，通常就是指聊天消息投递的可靠性（准确的说，这个“消息”是广义的，因为还存用户看不见的各种指令和通知，包括但不限于进群退群通知、好友添加通知等，为了方便描述，统称“消息”）。
从消息发送者和接收者用户行为来讲，消息“可靠性”应该分为以下几种情况：
（1）发送失败，对于这种情况IM系统必须要感知到，明确反馈发送方。如果此消息没有发送成功，发送方可以选择重试或者稍后再试。
（2）发送成功，如果接收方处在“在线”状态，应该立即收到此消息。如果接收方处在“离线”状态不能收到消息，一旦上线则立刻收到消息。
（3）消息不能重复，用数学术语表示：“有且仅有这条消息”，如果重复了，可能表达的意思就变了。 总之，一个商用 IM系统，必须包含消息“可靠性”逻辑，才能谈基本可用，这是IM系统最基本也是最核心的逻辑。
互联网真实场景复杂，但客户端大体可以分为两种情况：（1）发送消息时，接收方在线，能收到消息；（2）发送消息时接收方不在线，登录后能收到离线消息。我们用测试程序模拟互联网客户端各种场景，按照登录、发送消息、接收消息的情况，把测试客户端分为以下2种类型：
（1）启动测试时离线，随机sleep 0-60 秒后登录，发送消息，且接收消息
（2）启动测试时离线，随机sleep 0-60 秒后登录，不发送消息，只接收消息
在实际测试中共计50个客户端，约25个（50%概率）客户端不发送只接收消息，约25个（50%概率）客户端发送且接收消息 。
发送模式：每个客户端随机选择其他客户端作为消息接收者；
测试预期： 每一条发送成功的MsgID，都能在接收的消息列表中找到，同样，每一条接收到的MsgID，都能在发送成功的消息列表中找到。
具体做法：（1）消息发送成功后，通过OnSuccess回调，记录MsgID； 收到新消息后回调OnRecvNewMessage，记录MsgID；（2）周期性对比两个消息列表，确认是否完全一致；
发送数据100000条，其中失败3条，9999997条成功，接收方成功接收9999997条消息（接收方成功接收到消息，写入本地db，并能触发消息回调）
每一条发送成功的消息，对方都能准确接收到，无论接收方在消息发送时的登录状态是在线还是离线。
每一条发送失败的消息，对方都不会收到。
注意事项：
（1）控制压力，因为sdk需要写本地db，客户端会成为压力瓶颈。
（2）压测客户端日志会影响测试性能。
此表格是某IM云平台的价格，如果按照10万月活，存储三年消息来算，大概每年需要支付15万。而采用OpenIM只需要采购云主机，每年成本约0.8万。
项目描述：Widgets for creating Hero-like animations between two widgets within the same screen.
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项目描述：a pure dart flutter ocr project.inlude picture corper and invoke api from baidu to ocr.
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本文目录一览：
- 1、补齐短板-开源IM项目OpenIM关于初始化/登录/好友接口文档介绍
- 2、Flutter开源app---开眼短视频
- 3、鼎力推荐github 6.7k star开源IM项目OpenIM性能及消息可靠性测试
- 4、做混合的话Uniapp和Flutter我应该学哪个啊？
- 5、2018.11月Flutter优质开源项目
- 6、Flutter开源项目 - appFlowy 真的是 Notion 的替代品? 一周暴涨 star 9k 多!
补齐短板-开源IM项目OpenIM关于初始化/登录/好友接口文档介绍
OpenIM文档方面的建设一直远远落后于开发， 也经常被开发者诟病，在接下来一周的时间里，我们重点补齐文档，让开发者更轻松接入。由于app sdk底层都是go来实现，所以本文先写一个模板和框架，在接下来的时间里，会有iOS、Android、Flutter、Uniapp、jssdk同事补充具体的细节，并更新到官网
## 初始化及登录
初始化并登录成功回调，是正常使用OpenIM 服务的前提
| SDK | 描述 |
| :--------------- | :----------------------------------------------------------- |
| [Login] | 登录，如果登录成功，必须退出登录才能再次执行登录操作 |
| [Logout] | 退出登录 |
| [GetLoginStatus] | 获取登录状态， 101：登录成功， 102：登陆中， 103：登录失败， 201：退出登录 |
| [GetLoginUser] | 获取当前登录用户UserID，此时用户登录状态未知 |
| [initSDK] | 初始化 SDK，整个生命周期执行一次，登录相关监听介绍如下： |
OpenIM和调用方利用监听回调机制，和调用方信息互通，把登录状态通过异步回调方式即时传递给调用方，确保信息及时传达而不阻塞其主线程。
## 监听说明
| 登录相关监听 | 回调描述 |
| :------------------- | :----------------------------------------------------------- |
| [OnConnecting] | 连接中，在连接后台时（包括重连）回调 |
| [OnConnectSuccess] | 连接成功 |
| [OnConnectFailed] | 连接失败，如果因网络连接失败会重连，其他情况不重连 |
| [OnKickedOffline] | 被踢下线，可能由于多端登录策略所致，或后台管理员强制其退出登录 |
| [OnUserTokenExpired] | 检测token过期回调 |
## 调用流程
OpenIM调用流程分为如下几步：
（1）初始化：在整个生命周期执行一次
（2）设置监听：包括群组监听，好友监听，用户监听，消息及会话监听，这些监听会在其他章节中描述
（3）登录：登录回调成功后再执行其他操作，否则可能出现资源加载未完成的错误
（4）收发消息等操作；
## 好友管理相关接口
OpenIM提供好友关系托管，比如好友申请，同意，以及好友获取等，OpenIM在客户端本地存储好友关系，并结合消息通知机制，按需调用后台接口，确保本地和服务端数据一致。同时利用监听机制，把数据变化通过异步回调传达调用方。OpenIM在收发消息时，默认不检查好友关系，您可以在配置文件中自行修改。OpenIM好友关系是双向关系，A添加B为好友后，则A在B的好友列表中，B也在A的好友列表中，A删除B，仅仅只是删除A的好友列表，而B的好友列表不受影响。同样，黑名单也类似。
| SDK | 描述 |
| :----------------------------- | :------------------------------------------------------- |
| [GetDesignatedFriendsInfo] | 获取指定好友的信息 |
| [GetFriendList] | 获取所有的好友列表 |
| [SearchFriends] | 通过关键词搜索好友 |
| [CheckFriend] | 检查是否好友关系 |
| [AddFriend] | 发起添加好友请求 |
| [SetFriendRemark] | 设置好友备注 |
| [DeleteFriend] | 删除好友（单向删除） |
| [GetRecvFriendApplicationList] | 获取我收到的添加好友申请列表 |
| [GetSendFriendApplicationList] | 获取我发起的的添加好友申请列表 |
| [AcceptFriendApplication] | 同意好友申请 |
| [RefuseFriendApplication] | 拒绝好友申请 |
| [SetFriendListener] | 设置好友、黑名单相关监听，用于UI层实时感知数据变化并刷新 |
## 监听说明
好友-的作用：调用方设置好友监听，好友关系的变化会通过OpenIM消息机制实时同步到需要感知的在线用户，包括用户的其他端，调用方根据回调事件做相关的数据处理。
比如用户B在Android端添加用户A为好友，用户A（所有在线的终端）收到B的好友申请，则A调用GetRecvFriendApplicationList获取收到的好友申请列表，刷新界面。同时，用户B在线其他的终端比如PC端也会收到通知，B调用GetSendFriendApplicationList获取发起的好友申请列表，刷新B发出的好友申请列表。
当然也可以利用回调的参数信息，做增量处理，而不用获取全量的好友申请列表。
以用户B申请添加用户A为例
| 好友及黑名单监听 | 描述 |
| :---------------------------- | :--------------------------------------------------- |
| [OnFriendApplicationAdded] | 好友申请列表增加，主动发起者和被动添加者会收到 |
| [OnFriendApplicationDeleted] | 好友申请列表删除，主动删除者会收到 |
| [OnFriendApplicationAccepted] | 好友申请被同意，主动发起者和被动添加者会收到 |
| [OnFriendApplicationRejected] | 好友申请被拒绝，主动发起者和被动添加者会收到 |
| [OnFriendAdded] | 好友增加，用户好友增加时会收到 |
| [OnFriendDeleted] | 好友删除，用户好友减少时会收到 |
| [OnFriendInfoChanged] | 好友信息改变，用户好友信息（比如昵称等）改变时会收到 |
| [OnBlackAdded] | 黑名单增加，用户黑名单增加时会收到 |
| [OnBlackDeleted] | 黑名单移除，用户黑名单减少时会收到 |
## 项目介绍
OpenIM继续领跑开源IM领域，在广大开发者的支持下，目前github star突破9k。在数据泄露、信息外泄、隐私滥用的时代，IM私有化部署需求旺盛。其中，政企协同办公对IM需求猛增，随着信息化技术的迭代升级以及信创产业加速落地和实践，协同办公软件的发展潜力将进一步被释放。“安全可控“逐步成为第一要素。对于社区交友领域，暴露出的隐私安全问题越来越多，私有化部署确保用户数据不泄露。
OpenIM从服务端到客户端SDK开源即时通讯（IM）整体解决方案，可以轻松替代第三方IM云服务，打造具备聊天、社交、办公功能的app。
github地址： https://github.com/OpenIMSDK/Open-IM-Server
开发者中心：https://doc.rentsoft-/#/
## OpenIM团队
创始团队来自资深IM技术团队，我们致力于用开源技术创造服务价值，打造轻量级、高可用的IM架构，开发者只需简单调用 SDK，即可在应用内构建多种即时通讯及实时音视频互动场景。OpenIM优势：开源，安全，可靠，低成本。对于信息安全重视的电子政务，企业协同办公，OpenIM都是非常好的选择。
从公司成立之初就将“开源”作为核心战略来推进，开源充分体现了自由、平等、分享的互联网精神。
OpenIM邀请全球技术极客参与技术优化，让开发者轻松集成，让每一个应用都具备IM功能，同时考虑企业的接入成本、服务器资源以及最重要的数据安全性和私密性。
Flutter开源app---开眼短视频
在玩安卓上有款组件化开源app的项目，一款模仿 Eyepetizer | 开眼视频的 开源app,这款app设计风格特别喜欢的，比较简洁，美观，然后最近又在学flutter的知识，于是就写了一款flutter版本的开源短视频，效果也是听不错的，废话不多说，先上效果图。先附上项目地址： https://github.com/xiaotianzhen/openEYE
项目api会在后面的参考链接里，或者直接项目内查看。
项目地址： https://github.com/xiaotianzhen/openEYE
更新：6/30 项目新增下拉刷新，上拉加载功能
kotlin版本开眼短视频开发中，敬请期待...
总结：在此感谢参考的伙伴的文章，写的也很好，然后我将这个项目改写成了flutter，当中也学习到了很多flutter相关的知识，后续还有继续巩固，不断学习。
参考链接（包含本项目的api）
https://www.jianshu.com/p/1f6b0cfd4606
鼎力推荐github 6.7k star开源IM项目OpenIM性能及消息可靠性测试
先说结论，对于容量和性能：服务器资源： 8核16G内存， 6个机械磁盘，每个磁盘100G， 用于mongo分片，10MB带宽。
容量：用户容量10万以上，消息条数10亿条。
性能评估：同时在线用户10万，每秒钟发送消息900条，消息延时1秒（从发送者发出消息到接收到消息）
启动sdk，模拟50个用户在线、离线情况，消息可靠性100%。
发送10万消息，有3条失败，其他消息都能被对方精确收到，并成功落地本地db。对于失败的3条消息，接收方确实没有收到，系统消息是一致的。
OpenIM是由前微信技术专家打造的开源的即时通讯组件。Open-IM包括IM服务端和客户端SDK，是一套整体的解决方案，代码开源，一切可控，
OpenIM可以实现全平台支持，目前支持Android，iOS，Flutter，Uni-app，react-native, JSSDK等。
OpenIM可以应用在企业内部办公，dating交友，在线客服等项目，也可以用于元宇宙。
github地址：https://github.com/OpenIMSDK/Open-IM-Server
开发者中心: https://doc.rentsoft-/#/
在单机的情况下，模拟线上用户发消息流程，在线用户量和消息量达到一定量级后，系统CPU、内存、磁盘占用、以及消息时延情况。以确定用户群体达到一定量级后，对服务器资源的预先评估。本次测试并不极限测试，一是因为生产环境本来都会有用户量和消息量的限制，二是因为OpenIM的消息模型，消息发送首先都会通过websocket入库kafka，理论上发送消息的写入性能是两者的组合，而消息发送的真正瓶颈实际在mongodb的随机读写。
服务器资源： 腾讯云主机（香港）1台：linux Ubuntu 18.04.4系统，4核8G内存，单块机械硬盘。5Mb带宽。
测试条件：去掉消息入库mysql（因mysql仅用于管理后台，不影响线上用户服务）。日志级别调整为4或更低。kafka设置2个分区，msg_transfer 2个。
测试流程：1个客户端（成都，window pc，4核16G内存）启动1万个协程，模拟用户与服务器建立websocket长连接，间隔时间为随机50-100秒之间。两个客户端共模拟2万用户同时在线，发送消息，观察消息流转各个模块的处理能力，共计2500万条消息，观察系统内存、磁盘资源使用情况。
mongodb数据情况
redis数据情况
磁盘状态
资源占用分析
（1）redis内存消耗极小，一个用户一条数据（包括token和seq），和用户量成正比，3万用户占用几十M内存。
（2）mongodb如果去掉cache，内存消耗极小，每个document存放5000条消息，与用户量和消息量成正比，3万用户，2500万消息，索引才950K（更好的方式查看mongo消耗cache之外的内存）
（3）2500万消息，磁盘空间占用10G。
（4）每秒钟150条消息，cpu整体占用50%，即2核。
性能分析
（1）性能瓶颈在mongodb写入操作，1条消息，需要按照发送者和接收者拆分2次，mongodb写入2次，未来可以针对mongodb读写进一步优化。
（2）对于cpu消耗较大的模块，未来做一次整体优化。
（3）性能很平稳，不会随着数据量增加而降低。机械磁盘iops 达到200基本达到了设备的极限
服务器资源： 8核16G内存， 6个磁盘，每个磁盘100G， 用于mongo分片，10MB带宽。
性能评估：同时在线用户10万，每秒钟发送消息900条，消息延时1秒（从发送者发出消息到接收到消息）
（1）mongo集群部署，支持上亿用户同时在线，千亿级消息；
（2）简化集群部署；
（3）数据备份、恢复工具；
以上主要对服务端性能做了一个大致测试，但一套完整的IM解决方案，不仅仅是服务端的工作。实际上，客户端重要性毋庸置疑，具体包括如何利用seq和服务端同步消息，如果保证消息收发的时序，如何回调客户端（会话改变、新增，新消息），消息落地本地db，seq同步，消息推拉如何结合以确保消息收发可靠性。
相比于性能测试，实际上，消息的可达性（可靠性）更为重要。所以，我们在做性能测试的同时，也要对消息的可达性（可靠性）进行测试，如果不能保证消息收发的正确性，再高的性能也是徒劳。本文重点总结关于OpenIM对于消息可达性测试的方案、过程以及结果。先说结论，OpenIM消息可达率100%，大家可以放心使用在生产环境中。seq对齐和同步机制，保证了OpenIM的消息可达性是业界领先的。
IM消息系统的可靠性，通常就是指消息投递的可靠性，即我们经常听到的“消息必达”，通常用消息的不丢失和不重复两个技术指标来表示。确保消息被发送后，能被接收者收到。由于网络环境的复杂性，以及用户在线的不确定性，消息的可靠性（不丢失、不重复）无疑是IM系统的核心指标，也是IM系统实现中的难点之一。总体来说，IM系统的消息“可靠性”，通常就是指聊天消息投递的可靠性（准确的说，这个“消息”是广义的，因为还存用户看不见的各种指令和通知，包括但不限于进群退群通知、好友添加通知等，为了方便描述，统称“消息”）。
从消息发送者和接收者用户行为来讲，消息“可靠性”应该分为以下几种情况：
（1）发送失败，对于这种情况IM系统必须要感知到，明确反馈发送方。如果此消息没有发送成功，发送方可以选择重试或者稍后再试。
（2）发送成功，如果接收方处在“在线”状态，应该立即收到此消息。如果接收方处在“离线”状态不能收到消息，一旦上线则立刻收到消息。
（3）消息不能重复，用数学术语表示：“有且仅有这条消息”，如果重复了，可能表达的意思就变了。 总之，一个商用 IM系统，必须包含消息“可靠性”逻辑，才能谈基本可用，这是IM系统最基本也是最核心的逻辑。
互联网真实场景复杂，但客户端大体可以分为两种情况：（1）发送消息时，接收方在线，能收到消息；（2）发送消息时接收方不在线，登录后能收到离线消息。我们用测试程序模拟互联网客户端各种场景，按照登录、发送消息、接收消息的情况，把测试客户端分为以下2种类型：
（1）启动测试时离线，随机sleep 0-60 秒后登录，发送消息，且接收消息
（2）启动测试时离线，随机sleep 0-60 秒后登录，不发送消息，只接收消息
在实际测试中共计50个客户端，约25个（50%概率）客户端不发送只接收消息，约25个（50%概率）客户端发送且接收消息 。
发送模式：每个客户端随机选择其他客户端作为消息接收者；
测试预期： 每一条发送成功的MsgID，都能在接收的消息列表中找到，同样，每一条接收到的MsgID，都能在发送成功的消息列表中找到。
具体做法：（1）消息发送成功后，通过OnSuccess回调，记录MsgID； 收到新消息后回调OnRecvNewMessage，记录MsgID；（2）周期性对比两个消息列表，确认是否完全一致；
发送数据100000条，其中失败3条，9999997条成功，接收方成功接收9999997条消息（接收方成功接收到消息，写入本地db，并能触发消息回调）
每一条发送成功的消息，对方都能准确接收到，无论接收方在消息发送时的登录状态是在线还是离线。
每一条发送失败的消息，对方都不会收到。
注意事项：
（1）控制压力，因为sdk需要写本地db，客户端会成为压力瓶颈。
（2）压测客户端日志会影响测试性能。
此表格是某IM云平台的价格，如果按照10万月活，存储三年消息来算，大概每年需要支付15万。而采用OpenIM只需要采购云主机，每年成本约0.8万。
做混合的话Uniapp和Flutter我应该学哪个啊？
Uniapp目前比较成熟，而且用的是Vue语法，学习成本比较低，而且行业里面用的也比较广泛，而Flutter的话，学习成本略高，因为要学习新的语言，还有就是目前生态不是特别完备，等他再发展发展吧。黑马程序员官网有成套免费视频哦，有什么不懂的可以直接过去学习。您的采纳是对我成长的鞭策2018.11月Flutter优质开源项目
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Flutter开源项目 - appFlowy 真的是 Notion 的替代品? 一周暴涨 star 9k 多!
https://www.appflowy.io/
https://github.com/AppFlowy-IO/appflowy
Here are the event flow:
The event flow will be discussed in two parts: the frontend implemented in flutter and the FlowySDK implemented in Rust.
Presentation Layer :
Application Layer :
Domain Layer :
Infrastructure Layer :
https://trello.com/b/NCyXCXXh/appflowy-roadmap
https://github.com/singerdmx/flutter-quill
富文本编辑器
https://pub.flutter-io-/packages/freezed
数据 model 生成器，支持注解方式
https://pub.flutter-io-/packages/flutter_colorpicker
颜色选取工具
https://pub.flutter-io-/packages/styled_widget
简化小组件定义
https://pub.flutter-io-/packages/get_it
全局访问你的业务对象，你可以拆分业务和 UI
© 猫哥
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