消息未读之点不完的小红点实战(Node+Websocket)

程序员成长指北

共 4700字,需浏览 10分钟

 ·

2020-07-10 15:29



前言

https://github.com/hua1995116/webchat

这个项目本来是我学生时代为了找工作的一个练手项目,但是没想到受到了很多的关注,star也快要破K了,这也激励着我不断去完善他,一方面是得对得起关注学习的人,另一方面也是想让自己能过通过慢慢完善一个项目来让自己提高。

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今天给大家带来的是基于Websocket+Node+Redis未读消息功能,可能更加偏向于实战方向,需要对Websocket和Node有一些了解,当然不了解也可以看看效果,效果链接( https://www.qiufengh.com/ )说不定会激起你学习的动力~

下面我通过自己思考的方式来进行讲解,代码可能讲的不多,但是核心逻辑都进行了讲解,上面也有github地址,有兴趣的可以进行详细地查看。自己的idea或多或少会有一些不成熟,但是我还是厚着脸皮出来抛头露脸,如果有什么建议还请大家多多提出,能让我更加完善这个作品。

设计

首先对于消息未读,大家都很熟悉,就是各种聊天的时候,出现的红点点,且是强迫症者必须清理的一个小点点,如?所示。我会带大家实现一个这样的功能。 74735d29d9a94f2bee6c412db6d51cef.webp

由于一对一的方式更加简单,我现在只考虑多对多的情况,也就是在一个房间(也可以称为群组,后面都以房间称呼)中的未读消息,那么设计这样的一个功能,首相我将它分成了3种用户。

  • 离线用户

  • 在线用户

  • 在线用户且进入群组的用户

离线用户

这种场景就相当于我们退出微信,但是别人在房间里发的消息,当我们再次打开的时候依然能够看到房间增长的未读消息。

在线用户

这种场景就是相当我们停留在聊天列表页面,当他人在房间中发送消息,我们能够实时的看到未读消息的条数在增长。

场景示例。 e9a842bc3109528a0d723f8689033cd5.webp

在线用户且在房间的用户

这种场景其实就比较普通了,当别人发送新的消息,我们就能实时看到,此时是不需要标记未读消息的。

场景示例。 b3dff4629ec2900d21fd1d43f6fdcdb7.webp

流程图

主要流程可以简化为三个部分,分别为用户,推送功能,消息队列。

用户可以是消息提供者也可以是消息接受者。以下就是这个过程。 e2296d32ce51041f2dadbf64cec8ba6e.webp

当然在这个过程中涉及比较复杂的消息的存储,如何推送,获取,同步等问题,下面就是对这个过程进行详细的描述

f3ff9bee9733a5923bec4c8d6471f133.webp

图上的流程解释

A. 存储在Node缓存中的房间用户列表(此处信息也可以存在Redis中)

B. 存储在Redis中的未读消息列表

C. 存储在MongoDB中的未读消息列表

  1. 用户1进入首页。

  2. 用户1进入房间,重置用户在房间1的未读消息,触发更新模块去更新B未读消息列表。

  3. 用户1向向房间B中发送了一条消息。

  4. 后端需要去获取房间用户列表,判断用户是否在房间?

  5. 是,因为在房间中的用户已经读取了最新消息,不需要进行计数。

  6. 否,若用户不在房间中,更新其的未读消息计数

  7. 从缓存中获取用户的消息进行分发。

  8. 用户2登录我们的项目,从离线用户变成了在线用户。

  9. 用户2登录时,触发查询模块,去获取其当前在各个房间未读消息情况。

  10. 查询模块去查询Redis中的未读消息,若Redis中没有数据,会继续向数据库中查询,若没有则返回0给用户。

  11. Redis缓存将会每分钟和数据库同步一次,保证数据的持久化。

环境
  • Node: 8.5.0 +

  • Npm: 5.3.0 +

  • MongoDB

  • Redis

为什么是redis ?

介绍

Redis 是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件,它是「Remote Dictionary Service」的首字母缩写,是一个高性能的key-value数据库。具有性能极高,丰富的数据类型,原子,丰富的特性等优势。

redis 具有以下5种数据结构

  • String——字符串

  • Hash——字典

  • List——列表

  • Set——集合

  • Sorted Set——有序集合

想要深入了解这5种存储结构可以查看http://www.runoob.com/w3cnote/redis-use-scene.html

安装

windows

http://www.cnblogs.com/jaign/articles/7920588.html

mac

brew install redis

ubuntu

apt-get install redis

redhat

yum install redis

centos

https://www.cnblogs.com/zuidongfeng/p/8032505.html

运行客户端

redis-cli

可视化工具安装

windows

https://pan.baidu.com/s/1kU8sY3P

mac

https://pan.baidu.com/s/10vpdhw7YfDD7G4yZCGtqQg

源码编译

http://docs.redisdesktop.com/en/latest/install/#build-from-source

项目中的数据结构

在本项目中我们用String 来存储用户的未读消息记录,利用其incr命令来进行自增操作。利用Hash结构 来存储我们websocket连接时用户的socket-id。

上面说了计数利用Redis的Stirng数据结构, 在Redis 我们的计数key-value是这样的。

username-roomid - number

例子: hua1995116-room1 - 1

我们的Socket-id则为Hash结构。

  • socketId

    • username - socketid

例子:

  • socketId

    • hua1995116 

            - En4ilYqDpk-P5_tzAAAG

MongoDB

本项目一开始就使用了MongoDB,Node天然搭配的MongoDB的优势,这里就不再进行讲解,Node操作MongoDB的模块叫做mongoose,具体的参数方法,可以查看官方文档。

https://mongoosejs.com/docs/4.x/index.html

MongoDB下载地址

https://www.mongodb.com/download-center/community

可视化下载地址

https://github.com/mrvautin/adminMongo

websocket + node 实现

下面我们通过一开始的3种用户的场景来具体说明实现的代码。

离线用户变成在线用户

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客户端在登录时会发送一个login事件,以下是后端逻辑。

  1. // 建立连接

  2. socket.on('login',async(user)=>{

  3.    console.log('socket login!');

  4.    const{name}= user;

  5.    if(!name){

  6.      return;

  7.    }

  8.    socket.name = name;

  9.    const roomInfo ={};

  10.    // 初始化socketId

  11.    await updatehCache('socketId', name, socket.id);


  12.    for(let i =0; i < roomList.length; i++){

  13.      const roomid = roomList[i];

  14.      const key =`${name}-${roomid}`;

  15.      // 循环所有房间

  16.      const res =await findOne({username: key});

  17.      const count =await getCacheById(key);


  18.      if(res){

  19.        // 数据库查数据, 若缓存中没有数据,更新缓存

  20.        if(+count ===0){

  21.          updateCache(key, res.roomInfo);

  22.        }

  23.        roomInfo[roomid]= res.roomInfo;

  24.      }else{

  25.        roomInfo[roomid]=+count;

  26.      }

  27.    }

  28.    // 通知自己有多少条未读消息

  29.    socket.emit('count', roomInfo);


  30. });

用户从离线变成在线状态,建立socket连接时候,会发送一个login事件, 服务端就会去查询当前用户的未读消息情况,从MongoDB和Redis分别查询,若Redis中没有数据,则像数据库查询。

在线用户进入房间

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客户端在加入房间说话会发送一个room事件,以下是后端逻辑

  1. // 加入房间

  2. socket.on('room',async(user)=>{

  3.    console.log('socket add room!');

  4.    const{name, roomid}= user;

  5.    if(!name ||!roomid){

  6.      return;

  7.    }

  8.    socket.name = name;

  9.    socket.roomid = roomid;


  10.    if(!users[roomid]){

  11.      users[roomid]={};

  12.    }

  13.    // 初始化user

  14.    users[roomid][name]=Object.assign({},{

  15.      socketid: socket.id

  16.    }, user);


  17.    // 初始化user

  18.    const key =`${name}-${roomid}`;

  19.    await updatehCache('socketId', name, socket.id);


  20.    // 进入房间默认置空,表示全部已读

  21.    await resetCacheById(key);

  22.    // 进行会话

  23.    socket.join(roomid);


  24.    const onlineUsers ={};

  25.    for(let item in users[roomid]){

  26.      onlineUsers[item]={};

  27.      onlineUsers[item].src = users[roomid][item].src;

  28.    }

  29.    io.to(roomid).emit('room', onlineUsers);

  30.    global.logger.info(`${name} 加入了 ${roomid}`);

  31. });

服务端接收到客户端发送的room事件,来重置该用户房间内的未读消息,并且该用户加入房间列表。

在房间中的用户发送消息

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客户端在加入房间说话会发送一个message事件,以下是后端逻辑

  1. socket.on('message',async(msgObj)=>{

  2.    console.log('socket message!');

  3.    //向所有客户端广播发布的消息

  4.    const{username, src, msg, img, roomid, time}= msgObj;

  5.    if(!msg &&!img){

  6.      return;

  7.    }

  8.    ...// 此处为向数据库存入消息

  9.    const usersList =await gethAllCache('socketId');// 所有用户列表

  10.    usersList.map(async item =>{

  11.      if(!users[roomid][item]){  // 判断是否在房间内

  12.        const key =`${item}-${roomid}`

  13.        await inrcCache(key);

  14.        const socketid =await gethCacheById('socketId', item);

  15.        const count =await getCacheById(key);

  16.        const roomInfo ={};

  17.        roomInfo[roomid]= count;

  18.        socket.to(socketid).emit('count', roomInfo);

  19.    }

  20. })

此步骤略微复杂,主要是房间中的用户发送消息,需要经过判断,哪部分用户需要计数,哪部分用户不需要计数,从图中可以看出,不在房间内的用户都需要计数。

接下来还需要推送,那么哪些用户需要实时地推送呢,对的,就是那些在线用户并且不在房间内的用户。因此在这里也需要一个判断。

这样就完美了,能够精确地给用户增加计数,并且精确地推送给需要的用户。

后记

在线演示: https://www.qiufengh.com/

github地址: https://github.com/hua1995116/webchat

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