阿里IM技术分享(六)：闲鱼亿级IM消息系统的离线推送到达率优化

本文由阿里闲鱼技术团队逸昂分享，原题“消息链路优化之弱感知链路优化”，有修订和改动，感谢作者的分享。

1、引言

闲鱼的IM消息系统作为买家与卖家的沟通工具，增进理解、促进信任，对闲鱼的商品成交有重要的价值，是提升用户体验最关键的环节。

然而，随着业务体量的快速增长，当前这套消息系统正面临着诸多急待解决的问题。

以下几个问题典型最为典型：

1）在线消息的体验提升；
2）离线推送的到达率；
3）消息玩法与消息底层系统的耦合过强。

经过评估，我们认为现阶段离线推送的到达率问题最为关键，对用户体验影响较大。

本文将要分享的是闲鱼IM消息在解决离线推送的到达率方面的技术实践，内容包括问题分析和技术优化思路等，希望能带给你启发。

学习交流：

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（本文已同步发布于：http://www.52im.net/thread-3748-1-1.html ）

2、系列文章

本文是系列文章的第6篇，总目录如下：

3、通信链路类型的划分

从数据通信链接的技术角度，我们根据闲鱼客户端是否在线，将整体消息链路大致分为强感知链路和弱感知链路。

强感知链路由以下子系统或模块：

1）发送方客户端；
2）idleapi-message（闲鱼的消息网关）；
3）heracles（闲鱼的消息底层服务）；
4）accs（阿里自研的长连接通道）；
5）接收方客户端组成。

整条链路的核心指标在于端到端延迟和消息到达率。

强感知链路中的双方都是在线的，消息到达客户端就可以保证接收方感知到。强感知链路的主要痛点在消息的端到端延迟。

弱感知链路与强感知链路的主要不同在于：弱感知链路的接收方是离线的，需要依赖离线推送这样的方式送达。

因此弱感知链路的用户感知度不强，其核心指标在于消息的到达率，而非延迟。

所以当前阶段，优化弱感知链路的重点也就是提升离线消息的到达率。换句话说，提升离线消息到达率问题，也就是优化弱感知链路本身。

4、消息系统架构概览

下图一张整个IM消息系统的架构图，感受下整体链路：

如上图所示，各主要组件和子系统分工如下：

1）HSF是一个远程服务框架，是dubbo的内部版本；
2）tair是阿里自研的分布式缓存框架，支持 memcached、Redis、LevelDB 等不同存储引擎；
3）agoo是阿里的离线推送中台，负责整合不同厂商的离线推送通道，向集团用户提供一个统一的离线推送服务；
4）accs是阿里自研的长连接通道，为客户端、服务端的实时双向交互提供便利；
5）lindorm是阿里自研的NoSQL产品，与HBase有异曲同工之妙；
6）域环是闲鱼消息优化性能的核心结构，用来存储用户最新的若干条消息。

强感知链路和弱感知链路在通道选择上是不同的：

1）强感知链路使用accs这个在线通道；
2）弱感知链路使用agoo这个离线通道。

5、弱感知链路到底怎么定义

通俗了说，弱感知链路指的就是离线消息推送系统。

相比较于在线消息和端内推送（也就是上面说的强感知链路），离线推送难以确保被用户感知到。

典型的情况包括：

1）未发送到用户设备：即推送未送达用户设备，这种情况可以从通道的返回分析；
2）发送到用户设备但没有展示到系统通知栏：闲鱼曾遇到通道返回成功，但是用户未看到推送的案例；
3）展示到通知栏，并被系统折叠：不同安卓厂商对推送的折叠策略不同，被折叠后，需用户主动展开才能看到内容，触达效果明显变差；
4）展示到通知栏，并被用户忽略：离线推送的点击率相比于在线推送更低。

针对“1）未发送到用户设备”，原因有：

1）离线通道的token失效；
2）参数错误；
3）用户关闭应用通知；
4）用户已卸载等。

针对“3）展示到通知栏，并被系统折叠”，原因有：

1）通知的点击率；
2）应用在厂商处的权重；
3）推送的数量等。

针对“4）展示到通知栏，并被用户忽略”，原因有：

1）用户不愿意查看推送；
2）用户看到了推送，但是对内容不感兴趣；
3）用户在忙别的事，无暇处理。

总之：以上这些离线消息推送场景，对于用户来说感知度不高，我们也便称之为弱感知链路。

6、弱感知链路的逻辑构成

我们的弱感知链路分为3部分，即：

1）系统；
2）通道；
3）用户。

共包含了Hermes、agoo、厂商、设备、用户、承接页这几个环节。具体如下图所示。

从推送的产生到用户最终进入APP，共分为如下几个步骤：

步骤1：Hermes是闲鱼的用户触达系统，负责人群管理、内容管理、时机把控，是整个弱感知链路的起点。；
步骤2：agoo是阿里内部承接离线推送的中台，是闲鱼离线推送能力的基础；
步骤3：agoo实现离线推送依靠的是厂商的推送通道（如：苹果的apns通道、Google的fcm通道、及国内各厂商的自建通道。；
步骤4：通过厂商的通道，推送最终出现在用户的设备上，这是用户能感知到推送的前提条件；
步骤5：如果用户刚巧看到这条推送，推送的内容也很有趣，在用户的主动点击下会唤起APP，打开承接页，进而给用户展示个性化的商品。

经过以上5个步骤，至此弱感知链路就完成了使命。

7、弱感知链路面临的具体问题

弱感知链路的核心问题在于：

1）推送的消息是否投递给了用户；
2）已投递到的消息用户是否有感知。

这对应推送的两个阶段：

1）推送消息是否已到达设备；
2）用户是否查看推送并点击。

其中：到达设备这个阶段是最基础的，也是本次优化的核心。

我们可以将每一步的消息处理量依次平铺，展开为一张漏斗图，从而直观的查看链路的瓶颈。

漏斗图斜率最大的地方是优化的重点，差异小的地方不需要优化：

通过分析以上漏斗图，弱感知链路的优化重点在三个方面：

1）agoo受理率：是指我们发送推送请到的数量到可以通过agoo（阿里承接离线推送的中台）转发到厂商通道的数量之间的漏斗；
2）厂商受理率：是指agoo中台受理的量到厂商返回成功的量之间的漏斗；
3）Push点击率：也就通过以上通道最终已送到到用户终端的消息，是否最终转化为用户的主动“点击”。

有了优化方向，我们来看看优化手段吧。

8、我们的技术优化手段

跟随推送的视角，顺着链路看一下我们是如何进行优化的。

8.1 agoo受理率优化

用户的推送，从 Hermes 站点搭乘“班车”，驶向下一站： agoo。

这是推送经历的第一站。到站一看，傻眼了，只有不到一半的推送到站下车了。这是咋回事嘞？

这就要先说说 agoo 了，调用 agoo 有两种方式：

1）指定设备和客户端，agoo直接将推送投递到相应的设备；
2）指定用户和客户端，agoo根据内部的转换表，找到用户对应的设备，再进行投递。

我们的系统不保存用户的设备信息。因此，是按照用户来调用agoo的。

同时：由于没有用户的设备信息，并不知道用户是 iOS 客户端还是 Android 客户端。工程侧不得不向 iOS 和 Android 都发送一遍推送。虽然保证了到达，但是，一半的调用都是无效的。

为了解这个问题：我们使用了agoo的设备信息。将用户转换设备这一阶段提前到了调用 agoo 之前，先明确用户对应的设备，再指定设备调用 agoo，从而避免无效调用。

agoo调用方式优化后，立刻剔除了无效调用，agoo受理率有了明显提升。

至此：我们总算能对 agoo 受理失败的真正原因做一个高大上的分析了。

根据统计：推送被 agoo 拒绝的主要原因是——用户关闭了通知权限。同时，我们对 agoo 调用数据的进一步分析发现——有部分用户找不到对应的设备。优化到此，我们猛然发现多了两个问题。

那就继续优化呗：

1）通知体验优化，引导打开通知权限；
2）与agoo共建设备库，解决设备转换失败的问题。

这两个优化方向又是一片新天地，我们择日再聊。

8.2 厂商推送通道受理率优化

推送到达 agoo ，分机型搭乘厂商“专列”，驶向下一站：用户设备。

这是推送经历的第二站。出站查票，发现竟然超员了。

于是乎：我们每天有大量推送因为超过厂商设定的限额被拦截。

为什么会这样呢？

实际上：提供推送通道的厂商（没错，各手机厂商的自家推送通道良莠不齐），为了保证用户体验，会对每个应用能够推送的消息总量进行限制。

对于厂商而言，这个限制会根据推送的类型和应用的用户规模设定——推送主要分为产品类的推送和营销类的推送。

厂商推送通道对于不同类型消息的限制是：

1）对于产品类推送，厂商会保证到达；
2）对于营销类推送，厂商会进行额度限制；
3）未标记的推送，默认作为营销类推送对待。

我们刚好没有对推送进行标记，因此触发了厂商的推送限制。

这对我们的用户来说，会带来困扰。闲鱼的交易，很依赖买卖家之间的消息互动。这部分消息是需要确保到达的。

同样：订单类的消息、用户的关注，也需要保证推送给用户。

根据主流厂商的接口协议，我们将推送的消息分为以下几类，并进行相应标记：

1）即时通讯消息；
2）订单状态变化；
3）用户关注内容；
4）营销消息这几类。

同时，在业务上，我们也进行了推送的治理——将用户关注度不高的消息，取消推送，避免打扰。

经过这些优化，因为超过厂商限额而被拦截的推送实现了清零。

8.3 Push点击率优化

通过优化agoo受理率、厂商受理率，我们解决了推送到达量的瓶颈。但即使消息被最终送达，用户到底点击了没有？这才是消息推送的根本意义所在。

于是，在日常的开发测试过程中，我们发现了推送的两个体验问题：

1）用户点击Push有开屏广告；
2）营销Push也有权限校验，更换用户登陆后无法点击。

对于开屏广告功能，我们增加了Push点击跳过广告的能力。

针对Push的权限校验功能，闲鱼根据场景做了细分：

1）涉及个人隐私的推送，保持权限校验不变；
2）营销类的推送，放开权限校验。

以上是点击体验的优化，我们还需要考虑用户的点击意愿。

用户点击量与推送的曝光量、推送素材的有趣程度相关。推送的曝光量又和推送的到达量、推送的到达时机有关。

具体的优化手段是：

1）在推送内容上：我们需要优化的是推送的时机和相应的素材；
2）在推送时机上：算法会根据用户的偏好和个性化行为数据，计算每个用户的个性化推送时间，在用户空闲的时间推送（避免在不合适的时间打扰用户，同时也能提升用户看到推送的可能性）。
3）在推送素材上：算法会根据素材的实时点击反馈，对素材做实时赛马。只发用户感兴趣的素材，提高用户点击意愿。