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[MERN] 使用 socket.io 实现即时通信功能

[MERN] 使用 socket.io 实现即时通信功能

效果实现如下:

MERN-socket.io 实现即时聊天

Github 项目地址:https://github.com/GoldenaArcher/messenger-mern

项目使用了 MERN(MongoDB, Express, React, Node.js) + socket.io 实现即时通信功能,并且使用了Turborepo进行 monorepo 的后端、前端和 socket 的模块管理

用到的具体技术栈有:

  • MongoDB

    实现了数据的持久化

  • Express

    实现的后端,负责登陆/注册/获取聊天记录的功能

  • React

    实现 UI 功能

  • Redux

    实现了 UI 部分的状态管理

    这次也是第一次尝试使用 RTQK 进行 CRUD 的操作,大体使用感觉是比 RTK 还要简单很多,loading/error 的状态全都由 RTKQ 进行管理,确实少写了很多的代码

    如果要单独进行状态的更新,实现起来也不太难,在 onQueryStarted 里面就可以通过 queryFulfilled 去进行操作。因为 api 是 cache 的,所以可以通过调动 invalidateTags 去自动重新调用 fetch api,使用起来确实方便很多

    唯一稍微有点麻烦的可能是 debug,我在实现信息的 delivered/read 这部分状态更新的时候卡 bug 卡了一段时间,主要是 RTKQ 在没有遇到硬核报错,并且有些情况下出现 cache 里找不到对应的数据这种情况下,会自动放弃(abort)剩下的操作。因为没有在 devtool 里看到任何的报错,函数里的 log 也没有被触发,所以在 debug 的时候也确实是折腾了挺久的……

  • turborepo

    实现了 monorepo 的管理

    其实这个配置起来还挺简单的,因为项目比较简单,所以也没有办法进行一个和 yarn workspace 的对比,主要还是为了使用 一个指令 就能启动所有的项目,减少反复更新 concurrently 去运行对应的模块

    底层上来说 turborepo 还是使用了 yarn workspace,不过官网上说 turborepo 可以只重新编译修改过的模块,而 yarn workspace 是会更新所有的模块

    从 bash 上更新的情况上来说是这样的,不过主要问题就是项目体量太小了,确实没有办法感受出差别来

  • docker

    这个为了方便一键运行整个项目,只要跑一下 docker compose up -d 就行了

MongoDB

上次用 mongo 还是上次的事情了,这次的设计相对而言比较简单,就用了 2 个 model,一个是 user,一个是 message。这方面主要还是一个复习+学习,常见的 schema 比较简单,但是比较有趣的东西吧……一个是 aggregate,另一个是用 find+updateMany 比起 updateMany+find 的搭配可以提升一部分的性能——其主要原因是数据库在 mutation 后会出现一些延迟

但是从另一个方面来说,实用 find+updateMany 的操作也不是绝对的。在实际应用期间,我们为了保证数据的一致性,后端都是用 updateMany+find;后端返回给前端时,如果是 update 的操作,其实并不会返回具体的数据,只会返回一个 null,所以我们其实都是依赖前端的数据进行的修改……

所以,具体怎么操作还是一个 case by case 的操作,对于目前这个 app,二者的差异其实不太大

其实我还是不太会写 query,后端做的少这个是真没什么办法,只能说有空的时候多看看、多写写,多少补一点吧

具体到实践就是,写的还是简单了一些,对于 user 的设计其实没有做好友的部分,所以 demo 里的好友实现还是拉了一下数据库里所有存在的 users

message 的设计目前来说是可以满足需求的,虽然之前有在考虑设计一下 conversation 这个 schema 提升获取最后消息的功能,但是鉴于还没有做群组聊天这一功能,想想也就算了……

Express

express 这部分没什么特别大的难点,总体来说使用还是比较简单的,毕竟 nodejs 作为服务端配置是真的简单……

目前来说主要做了 3 个路由:

  • auth,这个就是比较简单的登录和注册的验证
  • friend,这个是获取好友列表
  • message,这个就是获取信息相关的路由

middleware 做了两个:

  • auth,负责 verify/encode/decode jwt,以及将 decode 的 jwt 加到 request 中

  • upload,负责文件上传的部分

    文件会上传到 server 的 /upload 文件下,同时用户要获取文件的话,就可以获取这个文件夹下 host 的静态文件

    上传的主要实现时通过 Formidable 做的,在 v3 之后 Formidable 会返回一个数组而不是单独的属性,所以我新写了一个 util 文件去负责这部分

demo 的时候没做注册,不过功能差不多都在这里了,唯一不太确定的是上传文件这块……我试过了上传图片并且渲染成功,但是上传其他类型的文件还真没试过

总体来说,express 部分做的和我记忆里面没什么特别大的差别,流程大概就是:

  • 设计并实现对应的 controller,负责相关的 CRUD 操作
  • 根据情况选择是否需要添加/实现 middleware
  • 设计一个 route,并且决定对应的 CRUD 操作
  • 在 server.js 里面使用对应的 route,使得 express 能够找到相关的路径

或者反过来也行,先搞定 route 再实现 controller

React/Redux

React 部分没有用什么特别先进的东西,基本上就是 16.8 以后用到现在的 hooks,这次主要升级的部分还是 redux——第一次尝试全局用 RTKQ 操作

早起的项目(2020 年前)用的都是 redux/react-redux+redux thunk 的实现,当时 redux 本身对于异步 api 的支持是比较差的,所以 redux-thunk 和 redux-saga 的应用还是比较广泛。我们当时的考量是为了减少依赖的实现,所以只考虑了 thunk,没有使用 saga

后来也简单地了解了一下 saga 的用法,不过因为马上就用到了 redux toolkit,后面就直接换到了 RTK 的 createSlice,对于比较简单的实现不需要重复写 action,也就一直用了下去。期间的确是发现,使用 asyncThunk 的时候,还是需要写不少的 reducers,并且同样需要自己管理 loading 相关的状态。当然,这方面和之前使用 redux-thunk 时没什么太大的差别,所以一直以来感觉有点麻烦,但是可以接受

但是使用 RTKQ 是另外一种感觉了,RTKQ 本身就管理了 loading 和 error 的状态,让使用和调用都变得简单很多。并且因为 RTKQ 本身是 cache 了 API 调用的,所以它的调用不需要额外找 state,直接从导出的 useFunction 去找 data 就行了,二者在 React 中的 component 调用对比如下:

// slice
const { userInfo } = useSelector((state) => state.auth);

// RTKQ
const { data, isFetching, error } = useFetchUsersQuery();

二者差别好像不是特别大,但是使用 (state) => state.auth 这种操作最大的问题还是在于 typo——虽然 slice 也可以导出 reducerPath ,不过 slice 层面的导入/导出还是需要额外的操作,我们一般都是直接写对应的状态

实现方面 RTKQ 就干净得多,以一个相对比较简单的 fetch query 为例:

fetchMessages: builder.query({
  query: ({ sender, receiver }) => ({
    url: `/messages`,
    method: "GET",
    params: {
      sender,
      receiver,
    },
  }),
  transformResponse: (res) => res.data,
});

主要是不用管理 error 和 loading 的状态,所以就不用像传统写法那样写 pending, fulfilled, rejected 三个 actions

之余在 mutation 中更新 query 的数据,这个实现方法是这样的:

postMessage: builder.mutation({
  query: (data) => ({
    url: "/messages",
    method: "POST",
    data,
  }),
  transformResponse: (res) => res.data,
  async onQueryStarted(arg, { dispatch, queryFulfilled, getState }) {
    await updateMessageCache({
      queryFulfilled,
      dispatch,
      getState,
      messageApi,
      friendApi,
    });
  },
});

updateMessageCache 的实现:

export const updateMessageCache = async ({
  queryFulfilled,
  messageApi,
  friendApi,
  getState,
  dispatch,
}) => {
  try {
    const { data } = await queryFulfilled;
    dispatch(
      messageApi.util.updateQueryData(
        "fetchMessages",
        { sender: data.sender, receiver: data.receiver },
        (messageList) => {
          messageList.push(data);
        }
      )
    );

    const friendsState = getState()[friendApi.reducerPath];
    const friendList =
      friendsState?.queries?.["fetchFriends(undefined)"]?.data || [];

    if (friendList.length > 0) {
      dispatch(
        messageApi.util.updateQueryData(
          "fetchLastFriendMessages",
          { friendList },
          (lastMessages) => {
            const existingIndex = lastMessages.findIndex(
              (msg) =>
                (msg.sender === data.sender &&
                  msg.receiver === data.receiver) ||
                (msg.sender === data.receiver && msg.receiver === data.sender)
            );

            if (existingIndex !== -1) {
              lastMessages[existingIndex] = data;
            } else {
              lastMessages.push(data);
            }
          }
        )
      );
    }
  } catch (error) {
    console.error("Error authenticating user:", error);
  }
};

这里需要注意的是,在 updateQueryData 更新数据时,参数必须要和在 builder 的定义是一样的。如果是无参函数,那么写法如下: fetchDemo(undefined),需要传一个 undefined,也不能留空

还需要注意的一点就是,如果在 updateQueryData 调用的方法里面找不到对应的数据,那么整个 callback 里面方法都不会被调用,而且也不会有任何的报错

fetchMessages 为例,它的代码是这样的:

messageApi.util.updateQueryData(
  "fetchMessages",
  { sender: data.sender, receiver: data.receiver },
  (messageList) => {
    messageList.push(data);
  }
);

我当时的情况是,我在不同的好友列表上,也就是说 senderreceiver 和当前的数据不同,因此这段代码就没有触发,callback 也就没有执行。这个逻辑藏的还是挺深的,后来在这个 stack overflow 上找到的答案:Unable to trigger updateQueryData in redux-toolkit。这里面提到,如果整个 cache entry 不存在,即 fetchMessages 之前没有被调用过,那么这个 callback 也不会被执行

另外之前本来想着说多研究一下 invalidateTag 怎么用的,结果最后还是没怎么用上……

socket.io

socket.io 的使用还是比较简单的,这里没有用到特别难的地方,主要就是用到了 socket.on(event, callback)socket.emit(event, callback),并且所有的操作都是从 socket 这部分执行的

基本逻辑就是:UI 触发一个 event,socket 接收到这个 event,在模块内处理完必须的逻辑后,再 emit 一个新的 event。UI 端监听到对应的 event 后,也会负责实现对应的逻辑,包括更新 redux 中的数据,或者是触发另一个 rest api 调用

简单的说就是,这个项目只用到了比较初级的 socket.io 进行实现——毕竟除了在当前的 socket 上发消息之外,就是通过 to 给指定的用户发消息。但是 socket.io 本身的能力还是挺强的,更广的功能目前还没办法用到,比如说:

  • 广播消息

    类似于游戏里的世界广播那种功能

  • 创建 room 和 namespace

    这个我其实有点想做的,比如说上面提到的创建一个 conversation schema,和做 group chat 就可以做这个功能

    不过想想先维持基本功能的实现吧

  • acknowledge

    这个看了下,大体是如果 socket 的信息完成传输后,可以直接调用 callback 去确认信息已经传输完成

    在当前项目里的例子大体是:当用户发送信息后,就可以直接在后端更新消息已经 deliver 的操作,再通过 socket 将消息传到前端

    对于现在的实现——即用户 A 发送信息后通过 socket 发送给用户 B 新消息已经发送,用户 B 在 UI 接收到这个消息后,发送一个 rest api 调用到后端,再将消息通过 rest api 结果返回到前端,前端再对 UI 进行更新

    比起来,这里少了一个 socket 到 UI,UI 调用 rest api 的交流,因此对于性能的提升也是显著的

    没这么做的原因是想做 MFE 的……后面会提到

  • middleware

    和 acknowledge 类似,可以直接在 socket 中验证用户,减少客户端对 API 调用

  • 自动重连

    我知道有这个功能,没具体研究过

  • MFE

    因为现在是把 socket 单独拉出来做了一个模块,之前有在考虑升级到 MFE 的实现,不过这样就会涉及到多个 socket instance,然后解决方案就需要升级到 redis。目前我对于 redis 的使用是项目里有用,一直想看,一直还没抽出时间来具体研究是怎么做的

    所以升级到 MFE 会上比较大的强度,因此暂时就搁置了。可能等到之后有空会回来看看吧……


http://www.kler.cn/a/579913.html

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