如何保障分布式IM聊天系统的消息有序性（即消息不乱）

本文引用了45岁老架构师尼恩的技术分享，即时通讯网有修订和重新排版。

1、引言

分布式IM聊天系统中，IM消息怎么做到不丢、不重、还按顺序到达？

这个问题，涉及到IM系统的两个核心：

1）消息不能丢（可靠性）：比如用户点了发送，不能因为服务宕机或网络抖动，消息石沉大海。比如地铁隧道、电梯间，网络断了又连，消息不能卡住不动（要确保弱网也能用）。

2）顺序不能乱（有序性）：比如“在吗？” 回成 “吗在？”，群聊时间线错乱，体验直接崩盘。

这二大痛点，是IM聊天系统架构的命门所在。

下面是一张IM消息从发出到接收的关键路径：

2、系列文章

为了更好以进行内容呈现，本文拆分两了上下两篇。

本文是2篇文章中的第 1 篇：

• 《如何保障分布式IM聊天系统的消息有序性（即消息不乱）》（☜ 本文）
• 《如何保障分布式IM聊天系统的消息可靠性（即消息不丢）》（稍后发布..）
  

本篇主要总结和分享分布式IM聊天系统架构中关于消息有序性的设计和实践。

3、传统技术方案的瓶颈，怎么破？

早期做消息有序，很多人第一反应是搞个“全局发号器”——所有消息排一队，挨个编号再发。

理想很丰满，现实很骨感：高并发下一拥而上抢号，发号器直接被打满；更致命的是，它一旦宕机，全链路雪崩。

这就像春运火车站只开一个售票窗——再快也撑不过三分钟。

所以，我们必须换思路：不搞大一统，而是分片独立发号，让每个“窗口”自给自足，互不干扰。

4、痛点拆解：为什么消息会乱？

我们先还原一个真实场景： 想象一下你和朋友聊天：

你说：“1 吃饭了吗？”
他回：“2 刚吃完。”
你又说：“3 吃啥呢？”

结果对方手机上显示成：

“3  吃啥呢？” → “1 吃饭了吗？” → “2 刚吃完。”

这不是 bug，是分布式系统的常态。

三条消息走不同服务节点、经不同网络路径，到达时间完全不可控，最终呈现顺序错乱。

会乱 问题本质是什么？一个要“串行等”，一个想“并发冲”，天然冲突。

这时候有人会说：那我加个全局排序服务不就行了？

可以，但代价太大——一个中心节点最多撑几万 QPS，面对百万群聊、亿级用户，还没上线就已过载。

所以，全局有序不是解，而是枷锁。我们要的不是“天下大同”，而是“各聊各的别乱就行”。

5、最终方案：分而治之 + 局部有序

真正的突破口在于：我们根本不需要全局有序，只需要“会话内有序”。

你和张三的聊天记录不能乱，但你和李四的聊天跟王五的完全无关——何必放一起排序？

这就引出了经典策略：分而治之 + 局部有序。

具体怎么做？两步走稳：

* 第一步 - 业务分区： 哈希分片，锁定归属

用 sessionId 做一致性哈希，确保同一个会话的所有消息始终路由到同一个处理节点。按“会话ID”做哈希，算出该消息该由哪个节点处理。同一会话 → 哈希值一样 → 路由到同一台机器 → 所有消息串行处理，天然避免跨节点乱序。

这样一来，单个会话内的消息在服务端就是串行处理的，天然不会乱。

* 第二步 - 局部序号：独立发号，局部递增

每个会话独立维护一个计数器，每来一条消息就+1，作为它的“官方序号”。每个会话,可以配一个独立计数器（比如 Redis 的 INCR），每来一条消息就+1，生成唯一 SEQ。客户端不管什么时候收到消息，只认这个序号，按序号从小到大排列展示。

这个 SEQ 就是这条消息的“官方身份证号”，客户端只认这个，不看接收时间。这就像电影院检票——你可以早到晚到，但座位按票号定。哪怕后排观众先进场，也不会坐到前排去。

PS：IM消息ID生成相关的文章可详细阅读以下资料：

• 《IM消息ID技术专题(一)：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇）》
• 《IM消息ID技术专题(二)：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（容灾方案篇）》
• 《IM消息ID技术专题(三)：解密融云IM产品的聊天消息ID生成策略》
• 《IM消息ID技术专题(四)：深度解密美团的分布式ID生成算法》
• 《IM消息ID技术专题(五)：开源分布式ID生成器UidGenerator的技术实现》
• 《IM消息ID技术专题(六)：深度解密滴滴的高性能ID生成器(Tinyid)》
• 《IM消息ID技术专题(七)：深度解密vivo的自研分布式ID服务(鲁班)》
  

6、实践落地（核心片段伪代码）

1）服务端分片路由逻辑：

来看关键实现：如何把消息精准投递给“对的人”。

String sessionId = msg.getSessionId();
//这里是伪代码，实际代码以mq 的负载均衡机制为准 
int nodeIndex = Math.abs(sessionId.hashCode()) % clusterNodeCount;
 //这里写个伪代码，代表mq  主从复制
ClusterNode targetNode = clusterNodes.get(nodeIndex);
targetNode.sendMsg(msg);

核心就一句：基于会话 ID 哈希取模，固定路由。

从此，每个会话都有了自己的“专属服务通道”，不再受其他会话影响。

2）服务端序号分配逻辑：

接下来，给每条消息发“通行证”：

long msgSeq = redis.incr("msg_seq_" + sessionId);
msg.setSeq(msgSeq);
msg.setUniqueKey(sessionId + "_" + msgSeq);

这里用了 Redis 的 INCR，保证同一个会话下的 SEQ 绝对递增，且线程安全。同时用 sessionId_seq 作为唯一键，既能幂等去重，也能防止重试导致消息重复入库。

实战提示：

如果你的 Redis 是集群模式，记得确保同一个会话的 key 落在同一 slot，否则 INCR 可能跨节点失效。

3）客户端排序逻辑：

最后一步，客户端收尾：别急着渲染，先排好队。

//这里是伪代码， 先排序
List<Msg> sortedMsgs = msgList.stream()
    .sorted(Comparator.comparingLong(Msg::getSeq))
    .collect(Collectors.toList());
//这里是伪代码， 再渲染
renderMsgList(sortedMsgs);

无论消息以什么顺序到达，统统按 seq 升序排列后再上屏。哪怕第100条先到，第1条后到，也能正确归位。这也是为什么我们强调“客户端必须信任服务端 SEQ”——它是唯一真相源。

7、方案总结：放弃全局有序，换高可用与高性能

总结一下，这套方案的核心思想就一句话：

不要为“假需求”买单——我们不需要全局有序，只需要业务上有意义的有序。

你看微信、钉钉、飞书，哪一个是把全平台消息排成一条队列的？没有。

它们都选择了“会话级隔离 + 局部有序”的设计，这才是工业级系统的通用解法。

背后的分布式哲学也很清晰：


最终换来的是：

• 1）高并发支持（水平扩展）；
• 2）高可用（无单点）；
• 3）强一致体验（用户无感知）。
  

这正是中高级开发者必须掌握的权衡思维：

不是技术做不到，而是要不要做。

有时候，“不做全局有序”，反而是最正确的选择。

8、 IM消息有序性架构的核心流程总结

最后，一张图串起全流程：

从发起到渲染，全程围绕“会话隔离”和“局部发号”展开。每一个环节都在为同一个目标服务：在分布式环境下，低成本实现用户可感知的“顺序正确”。

—— 下篇《如何保障分布式IM聊天系统的消息可靠性（即消息不丢）》稍后发布，敬请期待 ——

9、参考资料

[1] 什么是IM聊天系统的可靠性？
[2] 什么是IM聊天系统的消息时序一致性？
[3] 微信技术分享：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（算法原理篇）
[4] 马蜂窝旅游网的IM系统架构演进之路
[5] 一套亿级用户的IM架构技术干货(下篇)：可靠性、有序性、弱网优化等
[6] 从新手到专家：如何设计一套亿级消息量的分布式IM系统
[7] 企业微信的IM架构设计揭秘：消息模型、万人群、已读回执、消息撤回等
[8] 融云技术分享：全面揭秘亿级IM消息的可靠投递机制
[9] 阿里IM技术分享(四)：闲鱼亿级IM消息系统的可靠投递优化实践
[10] 阿里IM技术分享(八)：深度解密钉钉即时消息服务DTIM的技术设计
[11] 基于实践：一套百万消息量小规模IM系统技术要点总结
[12] 一套分布式IM即时通讯系统的技术选型和架构设计
[13] 转转平台IM系统架构设计与实践(一)：整体架构设计
[14] 移动端弱网优化专题(一)：通俗易懂，理解移动网络的“弱”和“慢”
[15] 移动端弱网优化专题(二)：史上最全移动弱网络优化方法总结
[16] Web端即时通讯实践干货：如何让你的WebSocket断网重连更快速？
[17] 从客户端的角度来谈谈移动端IM的消息可靠性和送达机制
[18] IM消息送达保证机制实现(一)：保证在线实时消息的可靠投递
[19] 移动端IM中大规模群消息的推送如何保证效率、实时性？
[20] 如何保证IM实时消息的“时序性”与“一致性”？
[21] 一个低成本确保IM消息时序的方法探讨