我有 7種 實現web實時消息推送的方案,7種!
- 2022 年 7 月 19 日
- 筆記
- springboot
技術交流,公眾號:程式設計師小富
大家好,我是小富~
我有一個朋友~
做了一個小破站,現在要實現一個站內信web消息推送的功能,對,就是下圖這個小紅點,一個很常用的功能。
不過他還沒想好用什麼方式做,這裡我幫他整理了一下幾種方案,並簡單做了實現。
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什麼是消息推送(push)
推送的場景比較多,比如有人關注我的公眾號,這時我就會收到一條推送消息,以此來吸引我點擊打開應用。
消息推送(push
)通常是指網站的運營工作等人員,通過某種工具對用戶當前網頁或移動設備APP進行的主動消息推送。
消息推送一般又分為web端消息推送
和移動端消息推送
。
上邊的這種屬於移動端消息推送,web端消息推送常見的諸如站內信、未讀郵件數量、監控報警數量等,應用的也非常廣泛。
在具體實現之前,咱們再來分析一下前邊的需求,其實功能很簡單,只要觸發某個事件(主動分享了資源或者後台主動推送消息),web頁面的通知小紅點就會實時的+1
就可以了。
通常在服務端會有若干張消息推送表,用來記錄用戶觸發不同事件所推送不同類型的消息,前端主動查詢(拉)或者被動接收(推)用戶所有未讀的消息數。
消息推送無非是推(push
)和拉(pull
)兩種形式,下邊我們逐個了解下。
短輪詢
輪詢(polling
)應該是實現消息推送方案中最簡單的一種,這裡我們暫且將輪詢分為短輪詢
和長輪詢
。
短輪詢很好理解,指定的時間間隔,由瀏覽器向伺服器發出HTTP
請求,伺服器實時返回未讀消息數據給客戶端,瀏覽器再做渲染顯示。
一個簡單的JS定時器就可以搞定,每秒鐘請求一次未讀消息數介面,返回的數據展示即可。
setInterval(() => {
// 方法請求
messageCount().then((res) => {
if (res.code === 200) {
this.messageCount = res.data
}
})
}, 1000);
效果還是可以的,短輪詢實現固然簡單,缺點也是顯而易見,由於推送數據並不會頻繁變更,無論後端此時是否有新的消息產生,客戶端都會進行請求,勢必會對服務端造成很大壓力,浪費頻寬和伺服器資源。
長輪詢
長輪詢是對上邊短輪詢的一種改進版本,在儘可能減少對伺服器資源浪費的同時,保證消息的相對實時性。長輪詢在中間件中應用的很廣泛,比如Nacos
和apollo
配置中心,消息隊列kafka
、RocketMQ
中都有用到長輪詢。
Nacos配置中心交互模型是push還是pull?一文中我詳細介紹過Nacos
長輪詢的實現原理,感興趣的小夥伴可以瞅瞅。
這次我使用apollo
配置中心實現長輪詢的方式,應用了一個類DeferredResult
,它是在servelet3.0
後經過Spring封裝提供的一種非同步請求機制,直意就是延遲結果。
DeferredResult
可以允許容器執行緒快速釋放佔用的資源,不阻塞請求執行緒,以此接受更多的請求提升系統的吞吐量,然後啟動非同步工作執行緒處理真正的業務邏輯,處理完成調用DeferredResult.setResult(200)
提交響應結果。
下邊我們用長輪詢來實現消息推送。
因為一個ID可能會被多個長輪詢請求監聽,所以我採用了guava
包提供的Multimap
結構存放長輪詢,一個key可以對應多個value。一旦監聽到key發生變化,對應的所有長輪詢都會響應。前端得到非請求超時的狀態碼,知曉數據變更,主動查詢未讀消息數介面,更新頁面數據。
@Controller
@RequestMapping("/polling")
public class PollingController {
// 存放監聽某個Id的長輪詢集合
// 執行緒同步結構
public static Multimap<String, DeferredResult<String>> watchRequests = Multimaps.synchronizedMultimap(HashMultimap.create());
/**
* 公眾號:程式設計師小富
* 設置監聽
*/
@GetMapping(path = "watch/{id}")
@ResponseBody
public DeferredResult<String> watch(@PathVariable String id) {
// 延遲對象設置超時時間
DeferredResult<String> deferredResult = new DeferredResult<>(TIME_OUT);
// 非同步請求完成時移除 key,防止記憶體溢出
deferredResult.onCompletion(() -> {
watchRequests.remove(id, deferredResult);
});
// 註冊長輪詢請求
watchRequests.put(id, deferredResult);
return deferredResult;
}
/**
* 公眾號:程式設計師小富
* 變更數據
*/
@GetMapping(path = "publish/{id}")
@ResponseBody
public String publish(@PathVariable String id) {
// 數據變更 取出監聽ID的所有長輪詢請求,並一一響應處理
if (watchRequests.containsKey(id)) {
Collection<DeferredResult<String>> deferredResults = watchRequests.get(id);
for (DeferredResult<String> deferredResult : deferredResults) {
deferredResult.setResult("我更新了" + new Date());
}
}
return "success";
}
當請求超過設置的超時時間,會拋出AsyncRequestTimeoutException
異常,這裡直接用@ControllerAdvice
全局捕獲統一返回即可,前端獲取約定好的狀態碼後再次發起長輪詢請求,如此往複調用。
@ControllerAdvice
public class AsyncRequestTimeoutHandler {
@ResponseStatus(HttpStatus.NOT_MODIFIED)
@ResponseBody
@ExceptionHandler(AsyncRequestTimeoutException.class)
public String asyncRequestTimeoutHandler(AsyncRequestTimeoutException e) {
System.out.println("非同步請求超時");
return "304";
}
}
我們來測試一下,首先頁面發起長輪詢請求/polling/watch/10086
監聽消息更變,請求被掛起,不變更數據直至超時,再次發起了長輪詢請求;緊接著手動變更數據/polling/publish/10086
,長輪詢得到響應,前端處理業務邏輯完成後再次發起請求,如此循環往複。
長輪詢相比於短輪詢在性能上提升了很多,但依然會產生較多的請求,這是它的一點不完美的地方。
iframe流
iframe流就是在頁面中插入一個隱藏的<iframe>
標籤,通過在src
中請求消息數量API介面,由此在服務端和客戶端之間創建一條長連接,服務端持續向iframe
傳輸數據。
傳輸的數據通常是
HTML
、或是內嵌的javascript
腳本,來達到實時更新頁面的效果。
這種方式實現簡單,前端只要一個<iframe>
標籤搞定了
<iframe src="/iframe/message" style="display:none"></iframe>
服務端直接組裝html、js腳本數據向response
寫入就行了
@Controller
@RequestMapping("/iframe")
public class IframeController {
@GetMapping(path = "message")
public void message(HttpServletResponse response) throws IOException, InterruptedException {
while (true) {
response.setHeader("Pragma", "no-cache");
response.setDateHeader("Expires", 0);
response.setHeader("Cache-Control", "no-cache,no-store");
response.setStatus(HttpServletResponse.SC_OK);
response.getWriter().print(" <script type=\"text/javascript\">\n" +
"parent.document.getElementById('clock').innerHTML = \"" + count.get() + "\";" +
"parent.document.getElementById('count').innerHTML = \"" + count.get() + "\";" +
"</script>");
}
}
}
但我個人不推薦,因為它在瀏覽器上會顯示請求未載入完,圖標會不停旋轉,簡直是強迫症殺手。
SSE (我的方式)
很多人可能不知道,服務端向客戶端推送消息,其實除了可以用WebSocket
這種耳熟能詳的機制外,還有一種伺服器發送事件(Server-sent events
),簡稱SSE
。
SSE
它是基於HTTP
協議的,我們知道一般意義上的HTTP協議是無法做到服務端主動向客戶端推送消息的,但SSE是個例外,它變換了一種思路。
SSE在伺服器和客戶端之間打開一個單向通道,服務端響應的不再是一次性的數據包而是text/event-stream
類型的數據流資訊,在有數據變更時從伺服器流式傳輸到客戶端。
整體的實現思路有點類似於在線影片播放,影片流會連續不斷的推送到瀏覽器,你也可以理解成,客戶端在完成一次用時很長(網路不暢)的下載。
SSE
與WebSocket
作用相似,都可以建立服務端與瀏覽器之間的通訊,實現服務端向客戶端推送消息,但還是有些許不同:
- SSE 是基於HTTP協議的,它們不需要特殊的協議或伺服器實現即可工作;
WebSocket
需單獨伺服器來處理協議。 - SSE 單向通訊,只能由服務端向客戶端單向通訊;webSocket全雙工通訊,即通訊的雙方可以同時發送和接受資訊。
- SSE 實現簡單開發成本低,無需引入其他組件;WebSocket傳輸數據需做二次解析,開發門檻高一些。
- SSE 默認支援斷線重連;WebSocket則需要自己實現。
- SSE 只能傳送文本消息,二進位數據需要經過編碼後傳送;WebSocket默認支援傳送二進位數據。
SSE 與 WebSocket 該如何選擇?
技術並沒有好壞之分,只有哪個更合適
SSE好像一直不被大家所熟知,一部分原因是出現了WebSockets,這個提供了更豐富的協議來執行雙向、全雙工通訊。對於遊戲、即時通訊以及需要雙向近乎實時更新的場景,擁有雙向通道更具吸引力。
但是,在某些情況下,不需要從客戶端發送數據。而你只需要一些伺服器操作的更新。比如:站內信、未讀消息數、狀態更新、股票行情、監控數量等場景,SEE
不管是從實現的難易和成本上都更加有優勢。此外,SSE 具有WebSockets
在設計上缺乏的多種功能,例如:自動重新連接
、事件ID
和發送任意事件
的能力。
前端只需進行一次HTTP請求,帶上唯一ID,打開事件流,監聽服務端推送的事件就可以了
<script>
let source = null;
let userId = 7777
if (window.EventSource) {
// 建立連接
source = new EventSource('//localhost:7777/sse/sub/'+userId);
setMessageInnerHTML("連接用戶=" + userId);
/**
* 連接一旦建立,就會觸發open事件
* 另一種寫法:source.onopen = function (event) {}
*/
source.addEventListener('open', function (e) {
setMessageInnerHTML("建立連接。。。");
}, false);
/**
* 客戶端收到伺服器發來的數據
* 另一種寫法:source.onmessage = function (event) {}
*/
source.addEventListener('message', function (e) {
setMessageInnerHTML(e.data);
});
} else {
setMessageInnerHTML("你的瀏覽器不支援SSE");
}
</script>
服務端的實現更簡單,創建一個SseEmitter
對象放入sseEmitterMap
進行管理
private static Map<String, SseEmitter> sseEmitterMap = new ConcurrentHashMap<>();
/**
* 創建連接
*
* @date: 2022/7/12 14:51
* @auther: 公眾號:程式設計師小富
*/
public static SseEmitter connect(String userId) {
try {
// 設置超時時間,0表示不過期。默認30秒
SseEmitter sseEmitter = new SseEmitter(0L);
// 註冊回調
sseEmitter.onCompletion(completionCallBack(userId));
sseEmitter.onError(errorCallBack(userId));
sseEmitter.onTimeout(timeoutCallBack(userId));
sseEmitterMap.put(userId, sseEmitter);
count.getAndIncrement();
return sseEmitter;
} catch (Exception e) {
log.info("創建新的sse連接異常,當前用戶:{}", userId);
}
return null;
}
/**
* 給指定用戶發送消息
*
* @date: 2022/7/12 14:51
* @auther: 公眾號:程式設計師小富
*/
public static void sendMessage(String userId, String message) {
if (sseEmitterMap.containsKey(userId)) {
try {
sseEmitterMap.get(userId).send(message);
} catch (IOException e) {
log.error("用戶[{}]推送異常:{}", userId, e.getMessage());
removeUser(userId);
}
}
}
我們模擬服務端推送消息,看下客戶端收到了消息,和我們預期的效果一致。
注意: SSE不支援IE
瀏覽器,對其他主流瀏覽器兼容性做的還不錯。
MQTT
什麼是 MQTT協議?
MQTT
全稱(Message Queue Telemetry Transport):一種基於發布/訂閱(publish
/subscribe
)模式的輕量級
通訊協議,通過訂閱相應的主題來獲取消息,是物聯網(Internet of Thing
)中的一個標準傳輸協議。
該協議將消息的發布者(publisher
)與訂閱者(subscriber
)進行分離,因此可以在不可靠的網路環境中,為遠程連接的設備提供可靠的消息服務,使用方式與傳統的MQ有點類似。
TCP
協議位於傳輸層,MQTT
協議位於應用層,MQTT
協議構建於TCP/IP
協議上,也就是說只要支援TCP/IP
協議棧的地方,都可以使用MQTT
協議。
為什麼要用 MQTT協議?
MQTT
協議為什麼在物聯網(IOT)中如此受偏愛?而不是其它協議,比如我們更為熟悉的 HTTP
協議呢?
-
首先
HTTP
協議它是一種同步協議,客戶端請求後需要等待伺服器的響應。而在物聯網(IOT)環境中,設備會很受制於環境的影響,比如頻寬低、網路延遲高、網路通訊不穩定等,顯然非同步消息協議更為適合IOT
應用程式。 -
HTTP
是單向的,如果要獲取消息客戶端必須發起連接,而在物聯網(IOT)應用程式中,設備或感測器往往都是客戶端,這意味著它們無法被動地接收來自網路的命令。 -
通常需要將一條命令或者消息,發送到網路上的所有設備上。
HTTP
要實現這樣的功能不但很困難,而且成本極高。
具體的MQTT協議介紹和實踐,這裡我就不再贅述了,大家可以參考我之前的兩篇文章,裡邊寫的也都很詳細了。
MQTT協議的介紹
我也沒想到 springboot + rabbitmq 做智慧家居,會這麼簡單
MQTT實現消息推送
未讀消息(小紅點),前端 與 RabbitMQ 實時消息推送實踐,賊簡單~
Websocket
websocket
應該是大家都比較熟悉的一種實現消息推送的方式,上邊我們在講SSE的時候也和websocket進行過比較。
WebSocket是一種在TCP
連接上進行全雙工通訊的協議,建立客戶端和伺服器之間的通訊渠道。瀏覽器和伺服器僅需一次握手,兩者之間就直接可以創建持久性的連接,並進行雙向數據傳輸。
springboot整合websocket,先引入websocket
相關的工具包,和SSE相比額外的開發成本。
<!-- 引入websocket -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId>
</dependency>
服務端使用@ServerEndpoint
註解標註當前類為一個websocket伺服器,客戶端可以通過ws://localhost:7777/webSocket/10086
來連接到WebSocket伺服器端。
@Component
@Slf4j
@ServerEndpoint("/websocket/{userId}")
public class WebSocketServer {
//與某個客戶端的連接會話,需要通過它來給客戶端發送數據
private Session session;
private static final CopyOnWriteArraySet<WebSocketServer> webSockets = new CopyOnWriteArraySet<>();
// 用來存在線連接數
private static final Map<String, Session> sessionPool = new HashMap<String, Session>();
/**
* 公眾號:程式設計師小富
* 鏈接成功調用的方法
*/
@OnOpen
public void onOpen(Session session, @PathParam(value = "userId") String userId) {
try {
this.session = session;
webSockets.add(this);
sessionPool.put(userId, session);
log.info("websocket消息: 有新的連接,總數為:" + webSockets.size());
} catch (Exception e) {
}
}
/**
* 公眾號:程式設計師小富
* 收到客戶端消息後調用的方法
*/
@OnMessage
public void onMessage(String message) {
log.info("websocket消息: 收到客戶端消息:" + message);
}
/**
* 公眾號:程式設計師小富
* 此為單點消息
*/
public void sendOneMessage(String userId, String message) {
Session session = sessionPool.get(userId);
if (session != null && session.isOpen()) {
try {
log.info("websocket消: 單點消息:" + message);
session.getAsyncRemote().sendText(message);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
前端初始化打開WebSocket連接,並監聽連接狀態,接收服務端數據或向服務端發送數據。
<script>
var ws = new WebSocket('ws://localhost:7777/webSocket/10086');
// 獲取連接狀態
console.log('ws連接狀態:' + ws.readyState);
//監聽是否連接成功
ws.onopen = function () {
console.log('ws連接狀態:' + ws.readyState);
//連接成功則發送一個數據
ws.send('test1');
}
// 接聽伺服器發回的資訊並處理展示
ws.onmessage = function (data) {
console.log('接收到來自伺服器的消息:');
console.log(data);
//完成通訊後關閉WebSocket連接
ws.close();
}
// 監聽連接關閉事件
ws.onclose = function () {
// 監聽整個過程中websocket的狀態
console.log('ws連接狀態:' + ws.readyState);
}
// 監聽並處理error事件
ws.onerror = function (error) {
console.log(error);
}
function sendMessage() {
var content = $("#message").val();
$.ajax({
url: '/socket/publish?userId=10086&message=' + content,
type: 'GET',
data: { "id": "7777", "content": content },
success: function (data) {
console.log(data)
}
})
}
</script>
頁面初始化建立websocket連接,之後就可以進行雙向通訊了,效果還不錯
自定義推送
上邊我們給我出了6種方案的原理和程式碼實現,但在實際業務開發過程中,不能盲目的直接拿過來用,還是要結合自身系統業務的特點和實際場景來選擇合適的方案。
推送最直接的方式就是使用第三推送平台,畢竟錢能解決的需求都不是問題,無需複雜的開發運維,直接可以使用,省時、省力、省心,像goEasy、極光推送都是很不錯的三方服務商。
一般大型公司都有自研的消息推送平台,像我們本次實現的web站內信只是平台上的一個觸點而已,簡訊、郵件、微信公眾號、小程式凡是可以觸達到用戶的渠道都可以接入進來。
消息推送系統內部是相當複雜的,諸如消息內容的維護審核、圈定推送人群、觸達過濾攔截(推送的規則頻次、時段、數量、黑白名單、關鍵詞等等)、推送失敗補償非常多的模組,技術上涉及到大數據量、高並發的場景也很多。所以我們今天的實現方式在這個龐大的系統面前只是小打小鬧。
Github地址
文中所提到的案例我都一一的做了實現,整理放在了Github
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