Коротко: предлагаю многослойную архитектуру — Edge (TLS, L7/L4 LB, авторизация) → WebSocket/long‑polling шлюзы (stateless) → Connection routers/session store (sharded, stateful) → Messaging backbone (durable pub/sub) → Delivery workers → долговременное хранилище истории/метаданных. Ниже — решения по ключевым аспектам и почему.
1) Ожидаемая нагрузка (пример для оценки)
- Пусть пользователей $U\approx 10^6$, доля одновременно онлайн $p$. Число коннектов $C=U\times p$. Например $p=0.1$ даёт $C=10^5$.
- Пропускная способность сообщений: если средняя частота на пользователя $f$ (msg/s), требуемый общий T = $U\times f$. Количество партиций/воркеров выбираем так, чтобы каждая партиция выдерживала $T_p$, то есть требуем партиций $N\ge \lceil T/T_p\rceil$.
2) Балансировка нагрузки (Edge)
- DNS Anycast + глобальные L4/L7 балансировщики (Cloud LB, NGINX/Envoy) для распределения по регионам.
- TLS/HTTP termination на Edge; аутентификация токенов (JWT) для быстрой проверки.
- Причина: снижение времени соединения, DDoS mitigation, гео‑маршрутизация.
3) Управление соединениями и шардирование сессий
- WebSocket/QUIC/HTTP2 gateway — масштабируемые, по возможности stateless: шлюз пересылает соединение на соответствующий connection node/actor.
- Сессии шардируются по user_id или connection_id с помощью consistent hashing (или rendezvous hashing) — гарантирует равномерное распределение и минимальную миграцию при смене нод.
- Для sticky routing можно использовать прокси с consistent hashing или сервис‑меппинг в сервис‑дискавери (etcd/Consul).
- Причина: миллионы долгоживущих соединений требуют шардированных, горизонтально масштабируемых нод.
4) Сообщения и очереди (messaging backbone)
- Durable log-подход: Apache Kafka / Apache Pulsar для основной очереди/журнала сообщений:
- Partitioning по room_id / conversation_id для локального порядка сообщений в комнате.
- Replication factor $r\ge 3$, produce acks=all, min.insync.replicas $\ge 2$ — для стойкости.
- Быстрый ин‑дата‑центрный fan‑out: Redis Cluster / Redis Streams или in‑memory broker для низкой латентности локального фанов‑аута (использовать как кеш/форвардер, не как единственную durable store).
- Для мобильных/IoT — MQTT brokers (EMQX) с bridge в Kafka/Pulsar.
- Причина: Kafka/Pulsar дают упорядоченный durable log и простую репликацию & retention; Redis даёт низкую задержку для фан‑аута.
5) Доставка сообщений и семантика гарантии
- Семантика: использовать at‑least‑once delivery + idempotent handling на клиенте/сервере (message_id, client_msg_id) для де‑дупликации. Для строгого order — single partition per room.
- Подтверждения: клиент ACK при получении; delivery worker подтверждает offset в Kafka только после успешной доставки (или после сохранения оффлайн копии).
- Offline: при недоступности клиента сохранять сообщение в store (Cassandra/Postgres/CockroachDB) и помечать для последующей доставки.
- Для exactly‑once в критичных сценариях использовать produce/consume с транзакциями (Kafka transactions) + idempotent processing, но это дороже.
6) Хранение состояния и истории
- Сессии/маршрут коннектов: Redis Cluster (in‑memory, реплицированный) — быстрый lookup user_id → node_id, presence.
- Присутствие (presence): Redis with TTL, возможна оптимизация через CRDT/Vector clocks для многорегиональности.
- История чатов: колонко‑ориентированная/NoSQL БД с горизонтальным масштабированием (Cassandra, Scylla, DynamoDB, CockroachDB) — для высокого write throughput и хранения большого объёма.
- Метаданные и поиск: ElasticSearch / Opensearch для full‑text, профили — реляционная/новая SQL (если нужны транзакции).
- Причина: Redis — для низкой латентности; Cassandra/Dynamo — для масштабируемого хранения истории и offline delivery.
7) Согласованность и упорядочение
- За упорядочение в комнате отвечает партиция: все сообщения room_id → одна партиция. Это даёт сильный порядок внутри комнаты.
- Мульти‑регион: либо привязывать комнату к региону (single‑master per room) для строгого порядка, либо разрешать multi‑master с конфликтной логикой (CRDTs, последняя запись выигрывает) если допустима eventual consistency.
- Репликация Kafka/Pulsar + quorum write/acks обеспечивают долговечность и согласованность при сбоях.
8) Fan‑out и масштабируемая доставка
- Для больших групп (каналы) использовать hierarchical fan‑out: publish → topic partition → group of delivery workers → per‑region pushers → connected nodes.
- Batch доставки, multiplexing по соединениям, push notifications как fallback для офлайн.
- Для тяжёлых рассылок (каналы с миллионами подписчиков) — специализированные broadcast pipeline с rate limiting и постепенным rollout.
9) Обработка ошибок, backpressure, rate limiting
- Использовать потребительские очереди с контролем lag; если backlog растёт — сигнал авто‑масштабинга.
- Реализовать per‑user и per‑room rate limits; QoS классы для приоритезации.
- Circuit breakers, retry с экспоненциальной задержкой, DLQ для падших сообщений.
10) Геораспределение и репликация
- Edge балансировка по гео; региональные кластеры с репликацией (Pulsar/Kafka MirrorMaker / Pulsar geo‑replication) для кросс‑региональной доставки.
- Для presence — маршрутизация пользователя в «home» регион (минимизация консистентности).
- Причина: минимальная задержка для локальных пользователей, возможность соответствовать требованиям GDPR/региона.
11) Мониторинг, автоскейл, тестирование
- Метрики латентности, lag of consumers, connection count, error rates; трассировка (OpenTelemetry).
- Autoscale для шлюзов, delivery workers, partitions (перепартиционирование Kafka требует планирования).
- Chaos testing для сбалансирования отказов.
12) Безопасность и приватность
- TLS everywhere, short‑lived auth tokens (OAuth2/JWT), replay protection (nonces).
- Data at rest encryption; возможность end‑to‑end шифрования (E2EE) на клиенте для приватных чатов (в этом случае серверам только relay-роле).
- Audit/logging с контролем доступа.
Ключевые практические рекомендации:
- Partition by conversation/room для гарантии порядка.
- Kafka/Pulsar как durable backbone + Redis для реального времени/fan‑out.
- Redis Cluster для сессий/presence; Cassandra/Dynamo для истории.
- At‑least‑once + idempotency (реже exactly‑once из‑за стоимости).
- Гео‑edge + региональные кластеры для латентности и отказоустойчивости.
Если нужно — приведу пример конкретного стека (конкретные продукты/конфигурации и числовой расчёт партиций/нод под ваши целевые $U$, $f$, $p$).