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前言
在架构篇中我们介绍了现代 IM 消息系统的架构，介绍了 Timeline 的抽象模型以及基于 Timeline 模型构建的一个支持『消息漫游』、『多端同步』和『消息检索』多种高级功能的消息系统的典型架构。架构篇中为了简化读者对 Tablestore Timeline 模型的理解，概要性的对 Timeline 的基本逻辑模型做了介绍，以及对消息系统中消息的多种同步模式、存储和索引的基本概念做了一个科普。
本篇文章是对架构篇的一个补充，会对 Tablestore 的 Timeline 模型做一个非常详尽的解读，让读者能够深入到实现层面了解 Timeline 的基本功能以及核心组件。最后我们还是会基于 IM 消息系统这个场景，来看如何基于 Tablestore Timeline 实现 IM 场景下消息同步、存储和索引等基本功能。
Timeline 模型
Timeline 模型以『简单』为设计目标，核心模块构成比较清晰明了，主要包括：
- Store：Timeline 存储库，类似数据库的表的概念。
- Identifier：用于区分 Timeline 的唯一标识。
- Meta：用于描述 Timeline 的元数据，元数据描述采用 free-schema 结构，可自由包含任意列。
- Queue：一个 Timeline 内所有 Message 存储在 Queue 内。
- Message：Timeline 内传递的消息体，也是一个 free-schema 的结构，可自由包含任意列。
- Index：包含 Meta Index 和 Message Index，可对 Meta 或 Message 内的任意列自定义索引，提供灵活的多条件组合查询和搜索。
Timeline Store
Timeline Store 是 Timeline 的存储库，对应于数据库内表的概念。上图是 Timeline Store 的结构图，Store 内会存储所有的 Timeline 数据。Timeline 是一个面向海量消息的数据模型，同时用于消息存储库和同步库，需要满足多种要求：
- 支撑海量数据存储 ：对于消息存储库来说，如果需要消息永久存储，则随着时间的积累，数据规模会越来越大，需要存储库能应对长时间积累的海量消息数据存储，需要能达到 PB 级容量。
- 低存储成本 ：消息数据的冷热区分是很明显的，大部分查询都会集中在热数据，所以对于冷数据需要有一个比较低成本的存储方式，否则随着时间的积累数据量不断膨胀，存储成本会非常大。
- 数据生命周期管理 ：不管是对于消息数据的存储还是同步，数据都需要定义生命周期。存储库是用于在线存储消息数据本身，通常需要设定一个较长周期的保存时间。而同步库是用于写扩散模式的在线或离线推送，通常设定一个较短的保存时间。
- 极高的写入吞吐 ：各类场景下的消息系统，除了类似微博、头条这种类型的 Feeds 流系统，像绝大部分即时通讯或朋友圈这类消息场景，通常是采用写扩散的消息同步模式，写扩散要求底层存储具备极高的写入吞吐能力，以应对消息洪峰。
- 低延迟的读 ：消息系统通常是应用在在线场景，所以对于查询要求低延迟。
Tablestore Timeline 的底层是基于 LSM 存储引擎的分布式数据库，LSM 的最大优势就是对写入非常友好，天然适合消息写扩散的模式。同时对查询也做了极大优化，例如热数据进缓存、bloom filter 等等。数据表采用 Range Partition 的分区模式，能提供水平扩展的服务能力，以及能自动探测并处理热点分区的负载均衡策略。为了满足同步库和存储库对存储的不同要求，也提供了一些灵活的自定义配置，主要包括：
- Time to live（数据生命周期）：可自定义数据生命周期，例如永久保存，或者保存 N 天。
- Storage type（存储类型）：自定义存储类型，对存储库来说，HDD 是最好的选择，对同步库来说，SSD 是最好的选择。
Timeline Module
Timeline Store 内能存储海量的 Timeline，单个 Timeline 的详细结构图如上，可以看到 Timeline 主要包含了三大部分：
- Timeline Meta：元数据部分，用于描述 Timeline，包括：
Identifier：用于唯一标识 Timeline，可包含多个字段。
- Meta：用于描述 Timeline 的元数据，可包含任意个数任意类型的字段。
- Meta Index：元数据索引，可对元数据内任意属性列建索引，支持多字段条件组合查询和检索。
- Timeline Queue：用于存储和同步消息的队列，队列中元素由两部分组成：
Sequence Id：顺序 ID，队列中用于定位 Message 的位点信息，在队列中顺序 ID 保持递增。
- Message：队列中承载消息的实体，包含了消息的完整内容。
- Timeline Data：Timeline 的数据部分就是 Message，Message 主要包含：
Message：消息实体，其内部也可以包含任意数量任意类型字段。
- Message Index：消息数据索引，可对消息实体内任意列做索引，支持多字段条件组合查询和检索。
IM 消息系统建模
以一个简易版 IM 系统为例，来看如何基于 Tablestore Timeline 模型建模。按照上图中的例子，存在 A、B、C 三个用户，A 与 B 发生单聊，A 与 C 发生单聊，以及 A、B、C 组成一个群聊，来看下在这个场景下消息同步、存储以及读写流程分别如何基于 Tablestore Timeline 建模。
消息同步模型
消息同步选择写扩散模型，能完全利用 Tablestore Timeline 的优势，以及针对 IM 消息场景读多写少的特性，通过写扩散来平衡读写，均衡整个系统的资源。写扩散模型下，每个接收消息的个体均拥有一个收件箱，所有需要同步至该个体的消息需要投递到其收件箱内。图上例子中，A、B、C 三个用户分别拥有收件箱，每个用户不同的设备端，均从同一个收件箱内拉取新消息。
消息同步库
收件箱存储在同步库内，同步库中每个收件箱对应一个 Timeline。根据图上的例子，总共存在 3 个 Timeline 作为收件箱。每个消息接收端保存有本地最新拉取的消息的 SequenceID，每次拉取新消息均是从该 SequenceID 开始拉取消息。对同步库的查询会比较频繁，通常是对最新消息的查询，所以要求热数据尽量缓存在内存中，能提供高并发低延迟的查询。所以对同步库的配置，一般是需要 SSD 存储。消息如果已经同步到了所有的终端，则代表收件箱内的该消息已经被消费完毕，理论上可以清理。但设计上来说不做主动清理，而是给数据定义一个较短的生命周期来自动过期，一般定义为一周或者两周。数据过期之后，如果仍要同步拉取新消息，则需要退化到读扩散的模式，从存储库中拉取消息。
消息存储库
消息存储库中保存有每个会话的消息，每个会话的发件箱对应一个 Timeline。发件箱内的消息支持按会话维度拉取消息，例如浏览某个会话内的历史消息则通过读取发件箱完成。一般来说，新消息通过在线推送或者查询同步库可投递到各个接收端，所以对存储库的查询会相对来说较少。而存储库用于长期存储消息，例如永久存储，相对同步库来说数据量会较大。所以存储库的选择一般是 HDD，数据生命周期根据消息需要保存的时间来定，通常是一个较长的时间。
消息索引库
消息索引库依附于存储库，使用了 Timeline 的 Message Index，可以对存储库内的消息进行索引，例如对文本内容的全文索引、收件人、发件人以及发送时间的索引等，能支持全文检索等高级查询和搜索。
总结
本篇文章主要对 Tablestore Timeline 模型进行了详解，介绍了 Timeline 各模块包括 Store、Meta、Queue、Data 和 Index 等，最后以一个简单的 IM 场景举例如何基于 Timeline 来建模。在下一篇实现篇中，会直接基于 Tablestore Timeline 来实现一个简易版的支持单聊、群聊、元数据管理以及消息检索的 IM 系统，敬请期待。
本文作者：木洛
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