简介

现有项目中存在需要针对百万门店同时推送消息的需求，需要设计一个消息推送中心的系统进行专门的消息推送

需求

• 对百万门店进行消息推送
• 支持坐席侧websocket实时推送消息通知客服需要注意的事项
• 挑战设计成通用的消息推送平台，支持其余业务线的消息推送

设计实现

设计方案

准备推送素材

• 导入消息接收人的数据
• 选择条件去各个业务线拉取消息接受者的数据

第一点：导入消息接收人的数据可以支持excel导入，然后去各个业务线去拉取完整的用户id即可，导入的数据需要分页提交给服务或者分页落库
第二点：选择条件去各个业务线拉取消息接收者数据，先将该任务以及任务的信息进行落库，去业务线同步拉取上百万的门店会有困难，经过设计采用顺序消息的方式进行投递mq进行自产自销。

设计顺序消费mq来消费客服筛选条件的方式拉取门店数据

本系统采用rocketmq的天然支持方式来保证顺序投递（messageQueueSelector)，其中原理可以参考这篇文章。

限制消费的线程数来保证大数据量消费的情况下服务的自我保护

使用这种方式会导致mq的性能下降，如果有大数据量高并发进行消费的情况下，mq服务的吞吐量会下降，所以为了防止将mq服务拉垮并且本身这样的数据也不是很多，可以限制该topic的消费线程数。

消费mq消息开始拉取门店数据

通过mq投递过来的任务信息，拉取用户选择的条件去各个业务线拉取需要发送的消息接收者的数据（现阶段就只需要拉取门店）。拉取完门店数据就准备好了所有的推送素材，这个时候用户就可以点击开始发送或者预约发送了。

拉取门店数据在线上出现的问题

由于消息推送中心存的条件是用户筛选的条件，并且这些条件都是一些枚举值，所以去获取门店数据的时候是没办法走到索引，通过这些条件如果去查并且符合这些条件的数据量很少会导致全表扫描并且调用接口超时，在线上达到8秒。

解决方案

各个业务线可以每次通过游标的方式去数据库拉取数据再放到redis去根据条件筛选符合的数据，然后返回，这样就可以解决接口超时的问题。

推送消息

需要支持两种推送策略，mq推送以及多线程推送

多线程推送

使用多线程进行推送，通过从数据库分页拉取接受人的数据，根据提交任务给线程池进行执行发送消息的任务，消息发送完毕返回发送数量，使用future的方式阻塞获取线程异步执行结果。

mq进行推送

将所有消息接收者推送到mq自产自销，消费到mq就对该接受人进行推送消息

总结

该推送平台已经实现了大数据量的推送功能，在后来的规划中还会设计websocket的推送，以及其他的推送方式。