?很多業(yè)務都需要考慮消息投遞的順序性：

• 單聊消息投遞，保證發(fā)送方發(fā)送順序與接收方展現(xiàn)順序一致；
• 群聊消息投遞，保證所有接收方展現(xiàn)順序一致；
• 充值支付消息，保證同一個用戶發(fā)起的請求在服務端執(zhí)行序列一致；

消息順序性是分布式系統(tǒng)架構(gòu)設計中非常難的問題，有什么常見優(yōu)化實踐呢？

折衷一：以客戶端或者服務端的時序為準

不管什么情況，都需要一個標尺來衡量時序的先后順序，可以根據(jù)業(yè)務場景，以客戶端或者服務端的時間為準，例如：

(1) 郵件展示順序，其實是以客戶端發(fā)送時間為準的；

畫外音：發(fā)送方只要將郵件協(xié)議里的時間調(diào)整為1970年或者2970年，就可以在接收方收到郵件后一直“置頂”或者“置底”。

(2) 秒殺活動時間判斷，肯定得以服務器的時間為準，不可能讓客戶端修改本地時間，就能夠提前秒殺；

折衷二：服務端生成單調(diào)遞增id作為時序依據(jù)

對于嚴格時序的業(yè)務場景，可以利用單點寫db的seq/auto_inc_id生成單調(diào)遞增的id，來保證順序性。

畫外音：這個生成id的單點容易成為瓶頸。

折衷三：假如業(yè)務能接受誤差不大的趨勢遞增id

消息發(fā)送、帖子發(fā)布時間、甚至秒殺時間都沒有這么精準時序的要求：

• 同1s內(nèi)發(fā)布的聊天消息時序亂了，沒事；
• 同1s內(nèi)發(fā)布的帖子排序不對，沒事；
• 用1s內(nèi)發(fā)起的秒殺，由于服務器多臺之間時間有誤差，落到A服務器的秒殺；成功了，落到B服務器的秒殺還沒開始，業(yè)務上也是可以接受的（用戶感知不到）

所以，大部分業(yè)務，長時間趨勢遞增的時序就能夠滿足業(yè)務需求，非常短時間的時序誤差一定程度上能夠接受。

于是，可以使用分布式id生成算法來生成id，作為時序依據(jù)。

折衷四：利用單點序列化，可以保證多機相同時序

數(shù)據(jù)為了保證高可用，需要做到進行數(shù)據(jù)冗余，同一份數(shù)據(jù)存儲在多個地方，怎么保證這些數(shù)據(jù)的修改消息是一致的呢？

“單點序列化”是可行的：

• 先在一臺機器上序列化操作；
• 再將操作序列分發(fā)到所有的機器，以保證多機的操作序列是一致的，最終數(shù)據(jù)是一致的；

典型場景一：數(shù)據(jù)庫主從同步

數(shù)據(jù)庫的主從架構(gòu)，上游分別發(fā)起了op1,op2,op3三個操作，主庫master來序列化所有的SQL寫操作op3,op1,op2，然后把相同的序列發(fā)送給從庫slave執(zhí)行，以保證所有數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的一致性，就是利用“單點序列化”這個思路。

典型場景二：GFS中文件的一致性

GFS(Google File System)為了保證文件的可用性，一份文件要存儲多份，在多個上游對同一個文件進行寫操作時，也是由一個主chunk-server先序列化寫操作，再將序列化后的操作發(fā)送給其他chunk-server，來保證冗余文件的數(shù)據(jù)一致性的。

單對單聊天，怎么保證發(fā)送順序與接收順序一致呢？

單人聊天的需求，發(fā)送方A依次發(fā)出了msg1，msg2，msg3三個消息給接收方B，這三條消息能否保證顯示時序的一致性（發(fā)送與顯示的順序一致）？

方案設計思路如下：

• 如果利用服務器單點序列化時序，可能出現(xiàn)服務端收到消息的時序為msg3，msg1，msg2，就會與發(fā)出序列不一致。
• 業(yè)務上不需要全局消息一致，只需要對于同一個發(fā)送方A，ta發(fā)給B的消息時序一致，常見優(yōu)化方案，在A往B發(fā)出的消息中，加上發(fā)送方A本地的一個絕對時序，來表示接收方B的展現(xiàn)時序。

msg1{sender:A, seq:10, receiver:B, msg:content1}
msg2{sender:A, seq:20, receiver:B, msg:content2}
msg3{sender:A, seq:30, receiver:B, msg:content3}

可能存在問題是：如果接收方B先收到msg3，msg3會先展現(xiàn)，后收到msg1和msg2后，會展現(xiàn)在msg3的前面。

群聊消息，怎么保證各接收方收到順序一致？

群聊消息的需求，N個群友在一個群里聊，怎么保證所有群友收到的消息顯示時序一致？

方案設計思路如下：

• 假設和單聊消息一樣，利用發(fā)送方的seq來保證時序，因為發(fā)送方不單點，seq無法統(tǒng)一生成，可能存在不一致。
• 于是，可以利用服務器的單點做序列化。

如上圖，此時群聊的發(fā)送流程為：

• sender1發(fā)出msg1，sender2發(fā)出msg2；
• msg1和msg2經(jīng)過接入集群，服務集群；
• service層到底層拿一個唯一seq，來確定接收方展示時序；
• service拿到msg2的seq是20，msg1的seq是30；
• 通過投遞服務將消息給多個群友，群友即使接收到msg1和msg2的時間不同，但可以統(tǒng)一按照seq來展現(xiàn)；

這個方法能實現(xiàn)，所有群友的消息展示時序相同。

缺點是，生成全局遞增序列號的服務很容易成為系統(tǒng)瓶頸。

還有沒有進一步的優(yōu)化方法呢？

群消息其實也不用保證全局消息序列有序，而只要保證一個群內(nèi)的消息有序即可，這樣的話，“id串行化”就成了一個很好的思路。

這個方案中，service層不再需要去一個統(tǒng)一的后端拿全局seq，而是在service連接池層面做細小的改造，保證一個群的消息落在同一個service上，這個service就可以用本地seq來序列化同一個群的所有消息，保證所有群友看到消息的時序是相同的。

此時利用本地時鐘來生成seq就湊效了，是不是很巧妙？

總結(jié)

• 要“有序”，先得有衡量“有序”的標尺，可以是客戶端標尺，可以是服務端標尺；
• 大部分業(yè)務能夠接受大范圍趨勢有序，小范圍誤差；絕對有序的業(yè)務，可以借助服務器絕對時序的能力；
• 單點序列化，是一種常見的保證多機時序統(tǒng)一的方法，典型場景有db主從一致，gfs多文件一致；
• 單對單聊天，只需保證發(fā)出的時序與接收的時序一致，可以利用客戶端seq；
• 群聊，只需保證所有接收方消息時序一致，需要利用服務端seq，方法有兩種，一種單點絕對時序，另一種id串行化；

思路比結(jié)論更重要，希望大家有收獲。