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如何实现支持数亿用户的长连消息系统

1、room实例地址，通过room service下发给长连接 Center Service比较重的工作如全网广播，需要把所有的任务分解成一系列的子任务，分发给所有center，然后在所有的子任务里，分别获取在线和离线的所有用户，再批量推到Room Service。

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2、现在流行的消息推送实现方式，主要为长链接方式实现。

3、基于TCP长连接则能够更好地支持大批量用户，问题是客户端和服务器的实现比较复杂。也有一些改进，比如下行使用MQTT进行服务器通知/消息的下发，上行使用HTTP短连接进行指令和消息的上传。

1、近几年诞生了很多微服务框架，比如JAVA的Spring Cloud、Dubbo；Golang的GoKit和GoMicro以及NodeJs的Seneca。几乎每种主流语言都有其对应的微服务框架。Go在微服务框架中有其独特的优势，至于优势在哪，自行google。

2、Micro的API基于HTTP协议。请求的API接口通过HTTP协议访问，并且路由是基于服务发现机制向下转发的。 Micro API在 go-micro 之上开发，所以它集成了服务发现、负载均衡、编码及基于RPC的通信。

3、micro proxy 其实就是客户端的代理。如果服务运行环境不能直接访问，那么就需要通过代理来访问，micro proxy就是来干这事的，它提供http api，这个api可以把客户端的请求转向那些没有直接暴露给客户端的服务。

4、1）Spring Cloud ，来自Spring，具有Spring 社区的强大支撑，还有Netflix强大的后盾与技术输出。

core/limit/tokenlimit.go 分布式环境下考虑使用 redis 作为桶和令牌的存储容器，采用 lua 脚本实现整个算法流程。

如果要讲究开箱机即用，用这个开源组件去做http限速你只要按着demo稍微配置下。令牌桶这个算法精简版：一个gorontinue定时往里面塞，所有的请求想要被响应必须先去channel取token，没取到的丢弃。

redis 0 以后开始支持扩展模块， redis-cell 是一个用rust语言编写的基于令牌桶算法的的限流模块，提供原子性的限流功能，并允许突发流量，可以很方便的应用于分布式环境中。

circuitBreaker 继承 throttle，实际上这里相当于静态代理，代理模式可以在不改变原有对象的基础上增强功能，后面我们会看到 go-zero 这样做的原因是为了收集熔断器错误数据，也就是为了实现可观测性。

TiDB 是 PingCAP 自主研发的开源分布式关系型数据库，具备商业级数据库的数据可靠性，可用性，安全性等特性，支持在线弹性水平扩展，兼容 MySQL 协议及生态，创新性实现 OLTP 及 OLAP 融合。

Tars框架内嵌了丰富的服务治理功能，包括熔断、限流、负载均衡、认证、加密等。同时，在服务监控、数据采集，以及灰度部署、跨机房部署等方面，都原生支持，集成度高。

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