注：公司分享讲座的一点笔记，不保证准确性。
问题
极致的业务特性
- 流畅的消息收发
- 及时的通知
- 省电
- 省流量
- 瘦客户端
困难的后台-终端同步
- 同步多样数据：账户信息、通讯录、消息、朋友圈等
- 及时通知与同步
- 移动网络下的可靠同步
- 省流量与电量
方案
极简的同步协议
- 后台与终端只需要沟通一个数字，后台即可知道终端缺失的所有数据。
- 变更序列号/版本号：
- 后台对用户数据的每项变更，都赋予一个单调递增的序列号，即用户的每项数据都有一个全局递增序列号。
- 后台每次给终端发送数据都会带上所发送的所有数据的最大序列号。
- 终端每次请求数据时都会带上已经接受到的最大序列号。
高效的通知机制
- ios Apple Push Network Service
- Android等-长连接
- GPRS/EDGE信令风暴优化
- 自适应心跳间隔调节
三层后台架构
统一的RPC框架
- 根据ProtocolBuffer定义生成服务器框架和客户端
- 服务器：开发人员填充接口实现
- 客户端： 应用方本地调用客户端提供的接口函数
- 屏蔽网络细节
- 支持基于TCP/UDP的网络调用
- 支持长短连接
- 丰富的功能
- 基于sharding的SET分布
- 基于一致性哈希的无状态存储
- 服务透明重定向
- 丰富的自动化监控：(1)QPS；(2)响应时间；(3)排队时间；(4)各个接口的调用频率与返回状态码分布；(5)各个服务之间的调用拓扑
高并发的协程RPC
服务器同步的调用模型相较异步模型更容易学习、使用和调错。但一台服务器支撑的进程数和线程数是非常有限的。
基于用户态线程（协程）的RPC
- 单机可以支撑数万甚至十万的用户态线程，仅受CPU和内存约束
- 提高并发性和性能
用户态线程RPC的实现
- 基于makecontext/getcontext/swapcontext
- Hook Network: read/write/epoll
- 用户态线程调度
就近访问
- 就近访问IDC
- 就近网络接入：覆盖各大运营商
- CDN：上传下载图片
- 腾讯自建CDN
- AKAMAI
多IDC分布提升用户体验
- 国内复杂的网络环境
- 超过1亿的海外用户
- 分布在全球
- 更为多样化的网络环境
- 每个IDC都提供完整的功能和所需访问的所有数据
- 每个IDC有共同的数据和独立数据
- 账户信息全球一致
- 用户数据各自独立：(1)一个用户只属于某个IDC；(2)用户属性、关系链、消息；(3)按需共享的SNS数据-照片、评论、红心，减少网络同步带宽消耗
IDC分布数据的高可靠最终一致性保证
- 账户数据和SNS数据主备访问模型
- 用户所在的IDC是主IDC
- 其他IDC相对这个用户所在IDC都是备IDC
- 更新由主扩散到备
- 弱实时性跨IDC更新采用基于Zookeeper仲裁的主备任务队列
- 收拢跨IDC访问接口
- 重做保证跨IDC更新的可靠性
- 数据序列号在重做时保证达到最终一致性
- 关系链跨IDC更新
- 隐私控制要求实时性
- 直接跨IDC网络调用
- 后台批处理重试失败请求
容错和容灾机制
- 单IDC
- 用户按SET分布，各个SET之间独立
- ...
- 高可用的异地容灾
- 每个服务的主IDC都有一个灾备IDC
- 挑战：终端在主备IDC切换时的无缝连接；主备间的数据一致性。