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一敌人和我探讨他前段时间面试某大公司的一题目：
企业 IM 比方企业微信、钉钉外面的群音讯的有个已读未读的性能，发送者刚收回音讯时，以后群里其余群成员都是未读状态，陆陆续续有人看了这个音讯，这时候音讯的详情变成 x 人已读，y 人未读，如下图所示，有具体的已读未读列表（万恶的性能，看到共事 or 老板的音讯不能伪装没看到了），每条音讯对应一个惟一的 messageid（uint64_t），每个用户对应一个惟一的 userid（uint64_t）, 应该如何保留这个音讯对应的已读未读详情呢？
我第一工夫给出一个很简略粗犷的计划：
对于每一个 messageid，存以后 readids + unreadids，当群成员 A 已读某一条音讯时，把 A userid 从 unreadids 移除写到 readids 上就好了，客户端更新到 messageid 对应的详情列表，就能够展现 m 人已读，n 人未读
显然这么简略粗犷的计划面试官是不会称心的，诘问有没有更好的计划呢？
仔细分析，依照目前的设计，每一条音讯，已读未读详情就要占用 8B * 群成员数的内存，如果一个沉闷的 200 人大群，每发一条音讯，已读未读就要 1600B，如果均匀每天音讯量是 1k，那每个这样的群，每天就要 1.6MB 磁盘空间，对于客户端来说，特地是手机端，占用磁盘空间是用户不能承受的，又不能把工作音讯删了，对于服务器端来说，用户群体如果特地大，那数据库存储这个老本也不小
其实未读已读就是一个 0 / 1 的标记而已，能够保护一个 bitmap 来实现呢？具体应该怎么做呢？
群元信息保留 userid 到自增 mapid 的映射
struct UserInfo
{
uint64_t userid;
uint32_t mapid;
};
struct GroupMetaInfo
{
vector <UserInfo> members;
string name;
uint32_t maxid;
// other info
};这样群成员每退出一个群里，就有 mapid<->usreid 的双向映射了，如果群里有 5 个成员 ABCDE, 那就对应 mapid 1-5，messageid 对应的音讯详情存储就能够设计成
{uint32_t maxid, uint8_t readbit[]}
如下面的案例就是 {5, readbit[0] =bin(0000 0000)}; 就占用了 5B(4+1),A 发消息，D 已读音讯时，就更新成 {5,readbit[0]= bin(0000 1000)}, 其余 4 人都已读音讯时 更新为 {5, readbit[0]=bin(0001 1110)}
这是个粗略的计划，外面还有一些细节值得思考：
- 退出的成员呢？比方 C 退出群，发消息时 maxid 还是 5，已读 + 未读总人数应该是 3(不包含发消息者自己)，目前信息只有 5 个 bit（0/1），辨认不进去谁曾经退出群聊了
- 退出群聊的成员如何解决？从 GruopMetaInfo 外面删除么？退出群聊成员重新加入又如何调配 id 呢？
首先 2 这个点，退出群聊的成员只能标记删除，不能物理删除，不然客户端展现已读未读详情时，通过 mapid 找不到对应的 userid，退出的成员又重新加入群聊这个就好办了，把标记删除改成非标记删除，还是用旧的 mapid
至于 1 呢？我目前想到比拟好的形式就是再加多一个 bitmap，记录成员在音讯发送时是否曾经退出群聊了，退出群聊就置为 1, 所以最终计划就是
群信息减少 userid，自增 mapid 双向映射，退出群聊成员标记删除，messageid 已读未读详情存储 {maxid, readbit[], quitbit[]}
新的计划带来怎么的收益呢？
- 减少自增 mapid 字段，一个群聊保护一份，老本简直能够忽略不计
- 每个成员已读未读由 8B（64bit）优化成 2bit，缩小 62/64, 200 人已读未读旧的计划 1600B, 当初只须要 (200/8) * 2 + 4 = 54，每条音讯节约 95%+
如果 maxid 如果到百万甚至千万级别，那岂不是劫难？个别理论场景，群聊是会限度人数的，就算一直踢人加新人，那 maxid 最多也只能到企业人数。如果 maxid 达到一个特地大数字，已读未读对应的存储能够减少多一个 flag，如果 bitmap 存储老本远超过最后的计划，能够用最后的计划来实现，客户端提前埋好兼容逻辑就能够了
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