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imo班聊研发团队解析: 企业级IM移动端系统优化
关键字：其他
　　文章主要描述了在级IM移动端实践过程对消息可靠性，时序，海量组织架构，以及语音等的优化和技术架构关键点。(关键词：IM，消息，组织架构，优先级FIFO)
　　前言：
　　时代，用户对于移动应用的各种功能的要求正变得越来越高，而企业级IM就是其中之一，尤其在移动端相对恶劣的运行环境下加上企业级IM的特殊性(高及时性，量)，对于系统优化提出更高的要求。imo作为中国最大的沟通协同工作平台，不仅在pc端im领域有很强的积累，同时在做移动端方面有诸多的经验。本文重点介绍我们曾经遇到的一些问题以及相应的处理经验，希望对大家有帮助。
　　我们曾经遇到的问题：
　　1.消息收发，会出现丢消息，消息收取不及时，消息乱序等情况。
　　2.巨型组织架构的更新缓慢，失败率高
　　3.语音消息上传，下载失败率高，体验差
　　4.内嵌web应用的速度比较慢，体验比较差
　　针对以上我们我们进行了逐一分析定位，重新梳理架构，流程，问题全部得到了解决，移动端IM的可靠性体验基本达到微信级别。
　　一、移动端消息机制优化---&mobile环境下消息收发机制(消息传递可靠性，时序保证)
　　1.传统pc端解决方案
　　2.Mobile环境下优化架构
　　参考上面两张图，传统的PC IM架构中，由Server端从发送端ClientA收到消息后，主动将消息推接收端clientB，这种方式在PC环境下行之有效，推送成功率可以达到90%，推送失败的记录离线消息，客户端会在重登录时去取离线消息。在这里的整个流程里面，server端一直处于主动角色，客户端则处于被动角色，业务逻辑有server端根据情况进行判定和处理。
　　但当我们把场景切换到移动端时，一切都发生了变化，我们发现，主动push成功率极低，因为在服务器push时，移动客户端很少处于tcp稳定连接状态，可能处于网络不稳定，app在后台，打电话等各种场景下。针对这种情况，我们思考，如何解决解决这么多种情况，难道要针对每种情况做判断处理?这样做的话，基本是个无底洞。深入分析后，我们发现，问题的症结在于，我们应该设法从架构上规避这些场景的特殊性处理，如何做呢?我们借助有关文档，参考的ActiveSync机制，将消息机制从服务端push改为了客户端pull，在这种模式下，server只需要将消息高效的保存下来，客户端可以选择在任何时间点，拉取任何数量的消息，这样，我们从根本逻辑上排除了丢消息的可能性。同时，我们将心跳和notify结合起来，告知客户端在服务器上是否有新消息，也解决了消息及时性的问题。
　　在上面优化的基础上，我们对消息进行全局编号，全局的且有序的消息id既作为上面Sync机制的同步基准，同时也作为消息去重，以及消息排序的依据，排除了消息重复以及乱序的可能性。
　　至此，在新的消息机制的支持下，我们的移动端IM做到了100%的消息可靠性，健壮性和可用性得到了本质的提高。
　　二、海量组织架构同步(1W以上) --- 通过足够细的UC版本控制，差量数据发送，以聚沙成塔，小粒度蚂蚁搬家的方式逐步拉到需要的数据
　　这个环节是企业IM独有的特殊场景。
　　根据统计，99%的人的通讯录联系人数量在500人一下，在这个量级下，常见的个人端产品在这块并不需要花太大的。而企业IM环境下，1000人只是个起点，大的企业需要能支持1万人以上，甚至10万人以上的组织架构，在这个量级下，传统的解决方法基本无解。另外，这个问题我们基本没有同类产品的解决方法可以参考，只能自己探索。
　　我们面临的主要问题是，巨型组织架构的更新缓慢，失败率高。通过具体分析，我们发现，核心的问题是组织架构中少量信息的变化，会引起全局的变动，从而导致海量的更新数据检查，而在移动环境下，基本不会有充足的带宽和运行时间，去完成这个流程，所以，导致更新很难成功。
　　思路：
　　针对这种情况，我们发现，类似的场景其实在SVN管理大型代码库时同样会遇到，但svn却很好的解决了问题。所以，我们分析了svn的解决方法，参考它的思路，在Server保留所有版本(3个月内)的，各个粒度的版本diff结果。客户端只拉取特定粒度的diff数据，并进行数据合并。
　　具体流程如下：
　　服务器为每个(Dept)部门节点在后台维护整个版本列表，每次对部门节点的修改(增删子部门和部门成员)后的数据提交，都会导致部门原先的数据被保存为一个历史版本，并且该版本对应于修改前的
　　当客户端用本地保存的某部门uc向服务器同步该部门数据时, 服务器比较客户端传上来的uc和该部门当前最新的uc, 如果uc不同，则计算两个版本之间的差量数据，并把这些差量数据传回给客户端;客户端收到后，将差量数据和原先保存的该部门数据一起进行计算，得出该部门最新数据，更新本地数据和界面;
　　客户端可以选择性的更新特定dept，不同dept之间没有强依赖。
　　通过上面的方法，无论组织架构有多大，无论什么样的更新，我们的移动客户端几乎顺利的完成更新，基本解决了企业IM环境下海量组织架构带来的问题。
　　三、语音优化
　　经典im的解决方法，把语音作为2进制文件处理，先录音，存为文件，再通过http上传。
　　第一版按这个做的，语音上传失败率高，尤其在进行连续语音发送时, 经过分析我们定位到下面一些点：
　　1. 语音采用系统内置的amr编码，对于voice message 而言，码率过高，我们的一分钟语音的数据量偏大。
　　2. 连续语音发送时，存在多个上行通道，对带宽抢占过大
　　3. http上传，在移动端，ios，提供的http库不能对http长连接进行可靠的保持，大多数情况下，http请求都要新建tcp连接。
　　4. 单次tcp连接建立代价高
　　5. 用户发完语音后会很快退出界面或者将应用切入后台，app的可执行时间偏短
　　针对上面的点，我们分别从编解码，流程，传输通道三个方面进行了优化：
　　a.编解码：经过测试，对比，综合音质和数据量的考虑，选用了iLBC作为跨平台语音编码，iLBC为通话语音做了专门的优化，非常适合窄带环境(移动端)语音，的超级语音的编解码就是以这个为基础的，在webrtc里面对iLBC编码做了开源。iLBC使我们的语音能在相对保证音质的情况下实现较小的数据量。
　　b.流程：原有流程会出现多通道抢占带宽，这个情况类似高速公路，大家一起抢着跑的结果是大家都跑不了。移动端的带宽在gprs仅有几K，这样的带宽仅能勉强撑起一路的上传。针对这个情况，我们设计了一个带优先级任务队列，在同一时刻保证只有一个任务在上传，按照FIFO原则进入队列，同时提供优先级插队能力。如上面的流程图，这样基本解决了通道阻塞情况，只要有网络，上传任务迟早都能完成。
　　c.通道：在GPRS环境下一次TCP连接建立的平均时间是5s，这样的代价我们无法承受，但我们同时发现，我们进行IM信令通讯的的TCP长连接通道非常稳定。鉴于此，我们尝试将上传任务通过IM的TCP、长连接来执行，同时采取边录边传的方式。通过AB Test，我们发现这种优化非常有效，语音任务的单次完成率有了很大的提升。同时，语音的数据量相对并不大，所以，也没有对我们的信令通道产生大的影响。另外，考虑到一些特殊情况，我们仍然保留了http通道，由TaskHandler根据实际的业务场景来进行选择。
　　结束语：
　　除了上面的几个方面之外，在具体实践过程中，还做了很多细节的优化，限于篇幅，这里就不一一赘述。移动端的技术日星月异，林林总总的坑也无数，希望上面的优化经验能对大家有所帮助。
[ 责任编辑：ran ]
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建网站不能光看价格，不同级别的网站建设价格分析
作者：西安网站建设 | 原创 来源： | 时间：日| 点击:0次 |
很多要的客户问，建网站到底需要多少钱？其实，任何服务都会有不同的特色与级别，有人花费数十万去建网站，有人花几千十万甚至只有几百元就能拥有一个网站。那么到底有哪些不同级别的网站建设类型呢？
最简单的网站建设方式：买一个主机空间，得到一个既定的程序，然后买一个合适的域名，花费这些费用就能拥有一个最简单的网站。
复杂的网站建设方式：包括买一个虚拟空间或VPS托管虚拟服务器；获得了既定的程序，且需要花费一定精力略作修改；再购买一个域名；买几套精细的广告制作软件即可。
入门级商业网站建设：成本包括购买服务器托管；聘用程序员；聘请客户服务；程序要针对性的建设一个进程，并购买一些网上广告。在这种情况下，剩下的工作基本上就是相应开展产品业务，做适当宣传与文稿编辑。
普通级商业网站建设：费用包括购买一台服务器托管，服务器要求能够同时解析CDN或做智能分析，招聘程序员、美工、编辑人员与客户服务人员。建立一个有针对性的程序方案网站，并购买合适的网络推广广告，按照商业规则运作。
委托专业网站建设公司：这样的网络公司基本上可以负责建设网站的一切事物，从网站建设技术到页面艺术处理(包括网站程序，空间，域名，电子邮件，技术维护，网站外包模板和功能等)，企业只需要负责对网站内容的定期维护和操作。　【全文完】
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锐达科技谈企业网站如何做好优化数据分析
　　SEO最好的方法就是用科学可控制的SEO，从实际数据出发，良多seoer会忽略其中的数据。举个例子，当你优化一个企业网站的时候你只是根据你之前的经验来判定一个目标枢纽词什么时候能做到首页，多久能到前五，这样的情况究竟有点不靠谱，有时候碰到点困难好比被K了就会对自己的判定质疑。下面就来说说企业网站如何根据数据来分析。
　　一、收拾整顿和收集数据
　　首先要明确天天要收拾整顿收集哪些数据，有网站的收录情况、反向链接数目、网页快照、虚拟主机的不乱性等等。如果一个SEO公司目前有100个客户的网站，这么多网站都需要做好SEO监控，观察天天数据的变化，好比：哪个站被K了，哪些站排名上升了等等，当然手工去查很不切实际，也会铺张大量的时间。所以我们必需有个SEO工具或软件来辅助，之前笔者也尝试过用火车头采集器采集网站的domain数据、site数据、快照数据等，个人感觉效果还不错。现在百度也推出了自己的站长外链查询工具，我们要做的就是收集和收拾整顿这些数据，不外需要开发一些程序或软件来辅助完成，收集到的数据可以天生图表，这样以便于分析，这也不是什么复杂的程序。
　　二、数据的归类和统计
　　企业站涉及到各行各业，因此我们最好把这些网站进行分类，例如：所有机械行业的企业站数据放在一起，这样便于对比某个行业的SEO数据。可以分析百度算法详细对某个行业的影响，当然这样的数据要多才能看出端倪。百度算法不计其数，对待某些类型、某个行业都有差距。还可以统计一年中每个月的SEO数据，如用最近一个月外链的作用和之前几个月的外链效果作比较，当然这些外链资源的质量和数目都是差别不大的。
　　三、数据的对比和排除
　　假如你手上有一堆的数据，那该如何去分析呢?最常用的方法就是对比，但对比的条件是保证其他因素相同，举个例子：我们要比较8月份K站的是由于内容仍是其他因素，这看起来比较难题，由于网站被K的原因良多，有服务器的题目、有使用的黑帽技术等等各种原因。但我们自己负责的网站自己最清晰，可以通过排除法刷选掉那些不可能的因素。再对比最有可能被K的因素，比方说网站的内容。通过对SEO数据的分析也能够看出百度最近是否正常，当很多企业站的SEO数据都变化很大，甚至是被降权，这种情况基本上可以确定为百度抽风，不必恐慌，当真做好天天的工作即可。
　　所以，&提醒您，在以前来说，对于企业站只要猛做外链就能获得好的排名，但现在确实不行了，需要更好的内容，更好的用户体验，我们要搞懂现在的百度。做SEO更要有计划的进行，对SEO数据的分析尤为重要，由于这才是SEO的根本和基础。&
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