Telegram（非正式简称TG）是跨平台的即时通信软件，其客户端是自由及开放源代码软件，但服务端是专有软件。用户可以相互交换加密与自毁消息、发送照片、视频等所有类型文件。官方提供手机版（Android、iOS、Windows Phone）、桌面版（Windows、macOS、Linux）和网页版等多种平台客户端；同时官方开放应用程序接口（API），因此拥有许多第三方的客户端可供选择。
2020年4月，全球活跃用户突破4亿人次。2021年1月，创办人公布每月活跃用户数目突破5亿。
Telegram的特色功能
秘密聊天
秘密聊天是专为那些比一般人希望获得更高安全性的人们所设计的功能。秘密聊天的内容全部都是以直接的端到端加密来传输。这代表只有你与秘密聊天的对方，才能读取到这些聊天消息 ， 没有任何其他人可以破解它们，包含Telegram团队本身。此外，秘密聊天消息也无法被转寄。而你也可借由设置在对方读取消息后的特定时间，自动销毁消息内容，这样一来不论你或者对方设备上的该消息就会永久消失。秘密和一般聊天之间的最后一个区别就是，秘密聊天的内容不会存储在云端服务器。你只能从秘密聊天双方的设备中访问这些消息。
机器人
在2015年6月，Telegram开放了机器人API，在2017年5月支持了付款功能。机器人是Telegram上以程序运作的账号，可以回复人类的指令、消息，视开发者设置而异。另一种功能称为内联机器人，支持快速发送相关的GIF动图、图片，其来自网络、YouTube视频、维基百科的文章，等等。
语音通话
2017年3月，Telegram 官方应用程序新增了语音通话功能。这采用了跟秘密聊天相同的端到端加密技术，在网络环境许可的情况下，会采用端对端传输，否则会经由最近的服务器连线。
即时查看
在2017年5月时推出的新功能，并同时引导为期一个月的竞赛，提供总额250,000美元的奖金，完善了对两千多个主要网站的支持。
频道
频道为单向传递消息予大量订阅用户的功能。可订阅频道的人数没有上限，但订阅者不能在频道中留言。另外，频道中的消息下方有已观看次数。
翻译平台
用户可以通过翻译平台（页面存档备份，存于互联网档案馆）安装官方未支持的语言及参与翻译。
飞秋
大名鼎鼎的oicq啊，pidgen（可能拼的不准）啊
先说结论，对于容量和性能：
服务器资源： 8核16G内存， 6个机械磁盘，每个磁盘100G， 用于mongo分片，10MB带宽。
容量：用户容量10万以上，消息条数10亿条。
性能评估：同时在线用户10万，每秒钟发送消息900条，消息延时1秒（从发送者发出消息到接收到消息）
启动sdk，模拟50个用户在线、离线情况，消息可靠性100%。
发送10万消息，有3条失败，其他消息都能被对方精确收到，并成功落地本地db。对于失败的3条消息，接收方确实没有收到，系统消息是一致的。
OpenIM是由前微信技术专家打造的开源的即时通讯组件。Open-IM包括IM服务端和客户端SDK，是一套整体的解决方案，代码开源，一切可控，
OpenIM可以实现全平台支持，目前支持Android，iOS，Flutter，Uni-app，react-native, JSSDK等。
OpenIM可以应用在企业内部办公，dating交友，在线客服等项目，也可以用于元宇宙。
github地址：https://github.com/OpenIMSDK/Open-IM-Server
开发者中心: https://doc.rentsoft.cn/#/
在单机的情况下，模拟线上用户发消息流程，在线用户量和消息量达到一定量级后，系统CPU、内存、磁盘占用、以及消息时延情况。以确定用户群体达到一定量级后，对服务器资源的预先评估。本次测试并不极限测试，一是因为生产环境本来都会有用户量和消息量的限制，二是因为OpenIM的消息模型，消息发送首先都会通过websocket入库kafka，理论上发送消息的写入性能是两者的组合，而消息发送的真正瓶颈实际在mongodb的随机读写。
服务器资源： 腾讯云主机（香港）1台：linux Ubuntu 18.04.4系统，4核8G内存，单块机械硬盘。5Mb带宽。
测试条件：去掉消息入库mysql（因mysql仅用于管理后台，不影响线上用户服务）。日志级别调整为4或更低。kafka设置2个分区，msg_transfer 2个。
测试流程：1个客户端（成都，window pc，4核16G内存）启动1万个协程，模拟用户与服务器建立websocket长连接，间隔时间为随机50-100秒之间。两个客户端共模拟2万用户同时在线，发送消息，观察消息流转各个模块的处理能力，共计2500万条消息，观察系统内存、磁盘资源使用情况。
mongodb数据情况
redis数据情况
磁盘状态
资源占用分析
（1）redis内存消耗极小，一个用户一条数据（包括token和seq），和用户量成正比，3万用户占用几十M内存。
（2）mongodb如果去掉cache，内存消耗极小，每个document存放5000条消息，与用户量和消息量成正比，3万用户，2500万消息，索引才950K（更好的方式查看mongo消耗cache之外的内存）
（3）2500万消息，磁盘空间占用10G。
（4）每秒钟150条消息，cpu整体占用50%，即2核。
性能分析
（1）性能瓶颈在mongodb写入操作，1条消息，需要按照发送者和接收者拆分2次，mongodb写入2次，未来可以针对mongodb读写进一步优化。
（2）对于cpu消耗较大的模块，未来做一次整体优化。
（3）性能很平稳，不会随着数据量增加而降低。机械磁盘iops 达到200基本达到了设备的极限
服务器资源： 8核16G内存， 6个磁盘，每个磁盘100G， 用于mongo分片，10MB带宽。
性能评估：同时在线用户10万，每秒钟发送消息900条，消息延时1秒（从发送者发出消息到接收到消息）
（1）mongo集群部署，支持上亿用户同时在线，千亿级消息；
（2）简化集群部署；
（3）数据备份、恢复工具；
以上主要对服务端性能做了一个大致测试，但一套完整的IM解决方案，不仅仅是服务端的工作。实际上，客户端重要性毋庸置疑，具体包括如何利用seq和服务端同步消息，如果保证消息收发的时序，如何回调客户端（会话改变、新增，新消息），消息落地本地db，seq同步，消息推拉如何结合以确保消息收发可靠性。
相比于性能测试，实际上，消息的可达性（可靠性）更为重要。所以，我们在做性能测试的同时，也要对消息的可达性（可靠性）进行测试，如果不能保证消息收发的正确性，再高的性能也是徒劳。本文重点总结关于OpenIM对于消息可达性测试的方案、过程以及结果。先说结论，OpenIM消息可达率100%，大家可以放心使用在生产环境中。seq对齐和同步机制，保证了OpenIM的消息可达性是业界领先的。
IM消息系统的可靠性，通常就是指消息投递的可靠性，即我们经常听到的“消息必达”，通常用消息的不丢失和不重复两个技术指标来表示。确保消息被发送后，能被接收者收到。由于网络环境的复杂性，以及用户在线的不确定性，消息的可靠性（不丢失、不重复）无疑是IM系统的核心指标，也是IM系统实现中的难点之一。总体来说，IM系统的消息“可靠性”，通常就是指聊天消息投递的可靠性（准确的说，这个“消息”是广义的，因为还存用户看不见的各种指令和通知，包括但不限于进群退群通知、好友添加通知等，为了方便描述，统称“消息”）。
从消息发送者和接收者用户行为来讲，消息“可靠性”应该分为以下几种情况：
（1）发送失败，对于这种情况IM系统必须要感知到，明确反馈发送方。如果此消息没有发送成功，发送方可以选择重试或者稍后再试。
（2）发送成功，如果接收方处在“在线”状态，应该立即收到此消息。如果接收方处在“离线”状态不能收到消息，一旦上线则立刻收到消息。
（3）消息不能重复，用数学术语表示：“有且仅有这条消息”，如果重复了，可能表达的意思就变了。 总之，一个商用 IM系统，必须包含消息“可靠性”逻辑，才能谈基本可用，这是IM系统最基本也是最核心的逻辑。
互联网真实场景复杂，但客户端大体可以分为两种情况：（1）发送消息时，接收方在线，能收到消息；（2）发送消息时接收方不在线，登录后能收到离线消息。我们用测试程序模拟互联网客户端各种场景，按照登录、发送消息、接收消息的情况，把测试客户端分为以下2种类型：
（1）启动测试时离线，随机sleep 0-60 秒后登录，发送消息，且接收消息
（2）启动测试时离线，随机sleep 0-60 秒后登录，不发送消息，只接收消息
在实际测试中共计50个客户端，约25个（50%概率）客户端不发送只接收消息，约25个（50%概率）客户端发送且接收消息 。
发送模式：每个客户端随机选择其他客户端作为消息接收者；
测试预期： 每一条发送成功的MsgID，都能在接收的消息列表中找到，同样，每一条接收到的MsgID，都能在发送成功的消息列表中找到。
具体做法：（1）消息发送成功后，通过OnSuccess回调，记录MsgID； 收到新消息后回调OnRecvNewMessage，记录MsgID；（2）周期性对比两个消息列表，确认是否完全一致；
发送数据100000条，其中失败3条，9999997条成功，接收方成功接收9999997条消息（接收方成功接收到消息，写入本地db，并能触发消息回调）
每一条发送成功的消息，对方都能准确接收到，无论接收方在消息发送时的登录状态是在线还是离线。
每一条发送失败的消息，对方都不会收到。
注意事项：
（1）控制压力，因为sdk需要写本地db，客户端会成为压力瓶颈。
（2）压测客户端日志会影响测试性能。
此表格是某IM云平台的价格，如果按照10万月活，存储三年消息来算，大概每年需要支付15万。而采用OpenIM只需要采购云主机，每年成本约0.8万。
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