摘要：如果你需要一款稳定可靠的高性能企业级KV数据库，不妨试试GaussDB(for Redis)。
每当网络上爆出热点新闻，混迹于各个社交媒体的小伙伴们全都开启了讨论模式。一条消息的产生是如何在群聊中传递的呢？让我们一起来探索即时通讯系统(IM)的原理。
当你在群聊“相亲相爱一家人”中，发送了一条“我找到女朋友了，今天带回家吃饭”，你自然是希望全家人都收到你的喜讯，为你女朋友的到来分头准备。那么正常的流程应该是这样：遍历群成员、查询每个成员的在线状态、如果小伙伴们在线则实时进行推送，如果小伙伴们不在线则暂存至离线库待上线后主动拉取。
这种模式就是传统的IM架构，由于发送成功的消息不会落入离线库，因此聊天记录多端漫游无法实现。如果在线用户推送发生异常，会导致个别人员丢失关键发言，错失重要信息。为了保证消息存储的可靠性，我们对IM系统架构进行了优化，不管成员是否在线都要先把消息和发送对象存储起来，再进行推送。流程变成：遍历群成员、为群聊的每一个人对应的消息队列都存一份消息、查询每个成员的在线状态、对在线成员进行推送。这就是所谓的写扩散模型。
这里显然还存在一个问题，我们向每个小伙伴的消息队列中都存储了相同的“我找到女朋友了，今天带回家吃饭”消息，对磁盘和带宽造成了很大的浪费，这是写扩散的最大弊端。所以我们继续优化，群消息实体存储一份，用户只存消息 ID 索引。流程优化为：遍历群聊的成员、先存一份消息实体、群聊所有人都存一份ID 引用、查询每个成员的在线状态、对在线成员进行推送。这就是所谓的读扩散模型。
简单总结下：
1.读扩散：读取操作很重，写入操作很轻，资源消耗相对小一些。
2.写扩散：读取操作很轻，写入操作很重，资源消耗相对大一些。
接下来，让我们使用GaussDB(for Redis) 来实现一个简单的IM应用。
IM系统有哪些痛点？高斯Redis如何解决这些痛点？
GaussDB(for Redis)采用先进的存算分离架构，在IM系统持续运营的过程中，如果出现突发流量，可以迅速对计算层资源进行秒级扩缩容，快速扛住流量尖峰；历史消息持续增长时，也可以单独对存储层资源大小进行秒级动态调整，最高可扩容至PB级。
GaussDB(for Redis)广泛适用于社交媒体、游戏、电商、推荐系统等领域，在海量并发场景具备极强的高可用能力。如果你需要一款稳定可靠的高性能企业级KV数据库，不妨试试GaussDB(for Redis)。