鼎力推荐github6。7kstar开源IM项目OpenIM

　　本报告主要分为两部分，性能测试和消息可靠性测试。前者主要关注吞吐，延时，同时在线用户等，即通常所说的性能指标。后者主要模拟真实环境（比如离线，在线，弱网）消息通道的可靠性。
　　先说结论，对于容量和性能：性能及容量总结
　　服务器资源：8核16G内存，6个机械磁盘，每个磁盘100G，用于mongo分片，10MB带宽。
　　容量：用户容量10万以上，消息条数10亿条。
　　性能评估：同时在线用户10万，每秒钟发送消息900条，消息延时1秒（从发送者发出消息到接收到消息）可靠性总结
　　启动sdk，模拟50个用户在线、离线情况，消息可靠性100。
　　发送10万消息，有3条失败，其他消息都能被对方精确收到，并成功落地本地db。对于失败的3条消息，接收方确实没有收到，系统消息是一致的。项目介绍
　　OpenIM是由前微信技术专家打造的开源的即时通讯组件。OpenIM包括IM服务端和客户端SDK，是一套整体的解决方案，代码开源，一切可控，
　　OpenIM可以实现全平台支持，目前支持Android，iOS，Flutter，Uniapp，reactnative，JSSDK等。
　　OpenIM可以应用在企业内部办公，dating交友，在线客服等项目，也可以用于元宇宙。
　　github地址：https：github。comOpenIMSDKOpenIMServer
　　开发者中心：https：doc。rentsoft。cn
　　性能测试
　　在单机的情况下，模拟线上用户发消息流程，在线用户量和消息量达到一定量级后，系统CPU、内存、磁盘占用、以及消息时延情况。以确定用户群体达到一定量级后，对服务器资源的预先评估。本次测试并不极限测试，一是因为生产环境本来都会有用户量和消息量的限制，二是因为OpenIM的消息模型，消息发送首先都会通过websocket入库kafka，理论上发送消息的写入性能是两者的组合，而消息发送的真正瓶颈实际在mongodb的随机读写。测试过程
　　服务器资源：腾讯云主机（香港）1台：linuxUbuntu18。04。4系统，4核8G内存，单块机械硬盘。5Mb带宽。
　　测试条件：去掉消息入库mysql（因mysql仅用于管理后台，不影响线上用户服务）。日志级别调整为4或更低。kafka设置2个分区，msgtransfer2个。
　　测试流程：1个客户端（成都，windowpc，4核16G内存）启动1万个协程，模拟用户与服务器建立websocket长连接，间隔时间为随机50100秒之间。两个客户端共模拟2万用户同时在线，发送消息，观察消息流转各个模块的处理能力，共计2500万条消息，观察系统内存、磁盘资源使用情况。测试结论和分析
　　关注指标
　　测试结果
　　同时在线人数
　　20000个
　　网关接收消息速度
　　150条s（因为瓶颈不在此，故意控制发送速度，以确保kafka能被快速消费入mongodb）
　　mongodb处理写入
　　300条s（收件箱模型，导致消息一拆为二）
　　CPU使用率
　　约50
　　内存使用率
　　约4G（mongo内存限制2G，由于每个文档存储5k条消息，实际实际索引量很小。redis只存了用户seq映射关系，基本不占内存）
　　发送消息响应时长
　　平均70毫秒
　　发送过程时延
　　平约1秒
　　磁盘空间
　　mongo中5000万条消息占用10G磁盘，由于一拆为二的缘故，mongo的50000万条消息，实际为2500万条消息。
　　mongodb数据情况
　　redis数据情况
　　磁盘状态
　　资源占用分析
　　（1）redis内存消耗极小，一个用户一条数据（包括token和seq），和用户量成正比，3万用户占用几十M内存。
　　（2）mongodb如果去掉cache，内存消耗极小，每个document存放5000条消息，与用户量和消息量成正比，3万用户，2500万消息，索引才950K（更好的方式查看mongo消耗cache之外的内存）
　　（3）2500万消息，磁盘空间占用10G。
　　（4）每秒钟150条消息，cpu整体占用50，即2核。
　　性能分析
　　（1）性能瓶颈在mongodb写入操作，1条消息，需要按照发送者和接收者拆分2次，mongodb写入2次，未来可以针对mongodb读写进一步优化。
　　（2）对于cpu消耗较大的模块，未来做一次整体优化。
　　（3）性能很平稳，不会随着数据量增加而降低。机械磁盘iops达到200基本达到了设备的极限单机性能预估
　　服务器资源：8核16G内存，6个磁盘，每个磁盘100G，用于mongo分片，10MB带宽。
　　性能评估：同时在线用户10万，每秒钟发送消息900条，消息延时1秒（从发送者发出消息到接收到消息）
　　模块
　　性能情况
　　说明
　　msggateway
　　部署多个
　　，同时在线5万210万
　　mongodb
　　6分片，每个磁盘对应一个分片
　　1800条每秒消息入库
　　CPU使用率
　　约100
　　需要优化模块减少cpu消耗
　　内存使用率
　　小于8G（mongo内存限制2G）
　　如果内存富余可以增加mongodb的cache大小
　　发送消息响应时长
　　平均70ms
　　发送过程时延
　　平约1s
　　从发送者到接收者
　　10亿条消息，磁盘空间
　　占用40100G磁盘，每个磁盘大概占用70G空间
　　对于群聊属于扩散写，磁盘消耗较大。整体要考虑磁盘空间富余未来工作优化
　　（1）mongo集群部署，支持上亿用户同时在线，千亿级消息；
　　（2）简化集群部署；
　　（3）数据备份、恢复工具；
　　以上主要对服务端性能做了一个大致测试，但一套完整的IM解决方案，不仅仅是服务端的工作。实际上，客户端重要性毋庸置疑，具体包括如何利用seq和服务端同步消息，如果保证消息收发的时序，如何回调客户端（会话改变、新增，新消息），消息落地本地db，seq同步，消息推拉如何结合以确保消息收发可靠性。消息可达率（可靠性）测试
　　相比于性能测试，实际上，消息的可达性（可靠性）更为重要。所以，我们在做性能测试的同时，也要对消息的可达性（可靠性）进行测试，如果不能保证消息收发的正确性，再高的性能也是徒劳。本文重点总结关于OpenIM对于消息可达性测试的方案、过程以及结果。先说结论，OpenIM消息可达率100，大家可以放心使用在生产环境中。seq对齐和同步机制，保证了OpenIM的消息可达性是业界领先的。消息可达性（可靠性）的定义
　　IM消息系统的可靠性，通常就是指消息投递的可靠性，即我们经常听到的消息必达，通常用消息的不丢失和不重复两个技术指标来表示。确保消息被发送后，能被接收者收到。由于网络环境的复杂性，以及用户在线的不确定性，消息的可靠性（不丢失、不重复）无疑是IM系统的核心指标，也是IM系统实现中的难点之一。总体来说，IM系统的消息可靠性，通常就是指聊天消息投递的可靠性（准确的说，这个消息是广义的，因为还存用户看不见的各种指令和通知，包括但不限于进群退群通知、好友添加通知等，为了方便描述，统称消息）。
　　从消息发送者和接收者用户行为来讲，消息可靠性应该分为以下几种情况：
　　（1）发送失败，对于这种情况IM系统必须要感知到，明确反馈发送方。如果此消息没有发送成功，发送方可以选择重试或者稍后再试。
　　（2）发送成功，如果接收方处在在线状态，应该立即收到此消息。如果接收方处在离线状态不能收到消息，一旦上线则立刻收到消息。
　　（3）消息不能重复，用数学术语表示：有且仅有这条消息，如果重复了，可能表达的意思就变了。总之，一个商用IM系统，必须包含消息可靠性逻辑，才能谈基本可用，这是IM系统最基本也是最核心的逻辑。模拟场景测试方案
　　互联网真实场景复杂，但客户端大体可以分为两种情况：（1）发送消息时，接收方在线，能收到消息；（2）发送消息时接收方不在线，登录后能收到离线消息。我们用测试程序模拟互联网客户端各种场景，按照登录、发送消息、接收消息的情况，把测试客户端分为以下2种类型：
　　（1）启动测试时离线，随机sleep060秒后登录，发送消息，且接收消息
　　（2）启动测试时离线，随机sleep060秒后登录，不发送消息，只接收消息test。ReliabilityTest（oneClientSendMsgNum，intervalSleepMs，imIP，randSleepMaxSecond，testClientNum）
　　在实际测试中共计50个客户端，约25个（50概率）客户端不发送只接收消息，约25个（50概率）客户端发送且接收消息。
　　发送模式：每个客户端随机选择其他客户端作为消息接收者；
　　测试预期：每一条发送成功的MsgID，都能在接收的消息列表中找到，同样，每一条接收到的MsgID，都能在发送成功的消息列表中找到。
　　具体做法：（1）消息发送成功后，通过OnSuccess回调，记录MsgID；收到新消息后回调OnRecvNewMessage，记录MsgID；（2）周期性对比两个消息列表，确认是否完全一致；测试结果
　　发送消息客户端
　　接收消息客户端
　　预设发送消息总量
　　发送成功条数
　　发送失败条数
　　接收消息条数
　　25个
　　50个
　　100000条
　　99997hr3hr99997hr发送数据100000条，其中失败3条，9999997条成功，接收方成功接收9999997条消息（接收方成功接收到消息，写入本地db，并能触发消息回调）
　　每一条发送成功的消息，对方都能准确接收到，无论接收方在消息发送时的登录状态是在线还是离线。
　　每一条发送失败的消息，对方都不会收到。测试程序mainmain。gointervalSleepMs：1randSleepMaxSecond：30imIP：127。0。0。1OpenIMiponeClientSendMsgNum：4000每个客户端发送的消息条数testClientNum：50同时启动压测客户端数量funcmain（）｛reliabilityTest（）｝
　　注意事项：
　　（1）控制压力，因为sdk需要写本地db，客户端会成为压力瓶颈。
　　（2）压测客户端日志会影响测试性能。成本对比
　　此表格是某IM云平台的价格，如果按照10万月活，存储三年消息来算，大概每年需要支付15万。而采用OpenIM只需要采购云主机，每年成本约0。8万。