IM App 是我做过 App 类型里复杂度最高的一类，里面可供深究探讨的技术难点非常之多。这篇文章和大家聊下消息可靠抵达机制。

如何确保 IM 不丢消息是个相对复杂的话题，从客户端发送数据到服务器，再从服务器抵达目标客户端，最终在 UI 成功展示，其间涉及的环节很多，这里只取其中一环「接收端如何确保消息不丢失」来探讨，粗略聊下我接触过的两种设计思路。

说到可靠抵达，第一反应会联想到 TCP 的 reliability。数据可靠抵达是个通用性的问题，无论是网络二进制流数据，还是上层的业务数据，都有可靠性保障问题，TCP 作为网络基础设施协议，其可靠性设计的可靠性是毋庸置疑的，我们就从 TCP 的可靠性说起。

在 TCP 这一层，所有 Sender 发送的数据，每一个 byte 都有标号（Sequence Number），每个 byte 在抵达接收端之后都会被接收端返回一个确认信息（Ack Number）， 二者关系为 Ack = Seq + 1。简单来说，如果 Sender 发送一个 Seq = 1，长度为 100 bytes 的包，那么 receiver 会返回一个 Ack = 101 的包，如果 Sender 收到了这个Ack 包，说明数据确实被 Receiver 收到了，否则 Sender 会采取某种策略重发上面的包。

第一个问题是：现在的 IM App 几乎都是走 TCP 通道，既然 TCP 本身是具备可靠性的，为什么还会出现消息接收端（Receiver）丢失消息的情况，看下图一目了然：

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一句话总结上图的含义：网络层的可靠性不等同于业务层的可靠性。

数据可靠抵达网络层之后，还需要一层层往上移交处理，可能的处理有：安全性校验，binary 解析，model 创建，写 db，存入 cache，UI 展示，以及一些 edge cases（断网，用户 logout，disk full，OOM，crash，关机。。） 等等，项目的 feature 越多，网络层往上的处理出错的可能性就越大。

举个最简单的场景为例子，消息可靠抵达网络层之后，写 db 之前 App crash（不稀奇，是 App 都会 crash），虽然数据在网络层可靠抵达了，但没存进 db，下次用户打开 App 消息自然就丢失了，如果不在业务层再增加可靠性保障，网络层面不会重发，那么意味着这条消息对于 Receiver 永远丢失了。业务层保障可以采取两种方案：

方案一：应用层 Ack 消息

这个方案可以简单理解为，将 TCP 的 Ack 流程再走一遍，在应用层也构建一个 Ack 消息，在应用层可靠性得到确认（一般以存入 db 为准，更准确说是事务提交成功的回调函数）之后再发送这个 Ack 消息，Server 收到应用层 Ack 消息之后才认为 Receiver 已收到，否则也采取某种策略重发消息。

具体到 IM App 当中，接收端接受到 Server 的 Message，将 Message 存入 db，在确认回调里发送 Ack Receive 消息，Server 收到 Ack Receive 即认为消息已经可靠抵达，否则会在某个时机重新推送（比如客户端重连服务器时候 Pull，比如有新消息时 Server Push）。

方案二：应用层 Seq ID

这个方案和上面不同，但也是在应用层操作。我们个每个 Message 分配一个 Seq ID，这个 Seq ID 对于单个用户的接受消息队列来说是连续的，如果 Message A 和 Message B 是相邻的，那么 MsgBSeqID = MsgASeqID + 1。每次存入 db 的时候更新 db 里的 LastReceivedSeqID，LastReceivedSeqID 即为上一条写入数据库消息的 Seq ID。

这么做的好处是，每次从网络层收到消息时，从 db 里取出 LastReceivedSeqID，如果 LastReceivedSeqID = 新消息 Seq ID - 1，那么说明应用层消息时连续的没有发生丢失。还可以对收到的批量消息做预检测，检查消息队列里的 Seq ID 是否为联系的，只要存在任何一种不连续的 Seq ID 情况，就说明发送了丢失，此时接收端可以用 LastReceivedSeqID 从 Server 重新获取准确的接受消息队列。

这么做的好处是避免了每次都需要发送一条 Ack 消息，坏处是应用层逻辑复杂之后，一旦出现 Seq ID 不连续的情况，会过度依赖于 refetch，难以分析问题出现的原因，refetch 一旦过于频繁，其流量损耗极有可能大于 Ack 消息的数据量。

总结

消息的可靠抵达可以抽象为更一般意义上的可靠性问题，工程上总会碰到需要解决各种形式可靠性问题的场景，以经典计算机理论或者实践为基础来分析应用层的工程问题，可以举一反三，药到病除。

在工程上实践可靠性，需要线了解工程的每一个环节以及数据如何在各个环节流动，接下来才是分析每一个环节数据出错的可能性。检验可靠性的标准时「入袋为安」，存入 db 或者以其他方式持久化到 disk 当中，这样才能保证客户端每次都能正确读取到消息。

另外，可靠性可以理解为两方面，一是数据可靠抵达（没有任何中间数据被丢失），二是正确抵达（没有乱序或者数据更改），其实理论上 TCP 也不是 100% 可靠（数据有可能在传输时改变而无法被检测到），而是 100% 工程上可靠（数据改变而不被检测到时个极小概率的事件），这是另外一个有意思的话题。