本文将介绍飞鸽IM前端团队如何结合Rust对飞鸽客户端接待能力进行的技术提升，一步步从概念验证、路径分解到分工开发，再到最后上线收益论证，并分享了其中遇到的技术挑战与经验总结等。
本项目是一个长周期的复杂项目，相信本项目落地的经验对其他同学及团队能有所借鉴。
飞鸽是在抖音电商业务上面向商家和用户的聊天工具，其拉通售前、售中、售后渠道，为商家履约提供重要支撑。
对于飞鸽桌面端IM而言，我们会面临很多基础挑战，比如做好会话稳定性、操作流畅性、冷启动速度等，而在满足98%以上的用户需求且业务趋于稳定后，一些在冲刺后遗留的性能天花板问题暴露在我们面前，其中 高并发接待 & 多开是两个重要的挑战，是旧账与难啃的硬骨头。
1）历史技术选型，包含者成本、人力、效率等考量，飞鸽客户端使用的技术栈是react + electron：
*im sdk与业务渲染代码都由 js 编写，im sdk同时是cpu密集型 & io 密集型的组件，在高并发场景下，渲染频率也比较高，业务与sdk相互抢占cpu资源与io资源，导致收发消息慢、操作卡顿（高并发限制）。
*由于im sdk运行在webview中，所以收发消息依赖webview存活，故多开账号 = 多个webview，内存成本线性增长。
2）im页面在web层面多次优化后已接近架构上限，无法基于现有架构做更多天花板的突破。
对于以上这些挑战，我们给出的解法是：对现有架构进行调整，使用Rust语言对im sdk进行重写，彻底解除这一块的性能瓶颈！
飞鸽im sdk是一个对运行稳定性要求高的组件，其工程量大、逻辑复杂，对于异步特性使用非常频繁，其对于内存安全、 线程安全有着比较严格的要求。
假如使用C++，作为新手并没有把握能够将复杂的IM SDK少bug的编写下来（团队限制）。
Rust学习曲线虽然陡峭，但是其为安全设计的各类语言特性、强大的编译器，能够将新人编写代码的问题数降到最低（逻辑问题除外）。
并且飞书团队提供了客户端的rust生态库，帮助我们解决很多的基建问题，所以这里使用Rust是相当合适的。
IM SDK 与 业务JS代码共用Weview资源，接待密集的时候，sdk与业务，互相抢占cpu与io资源，导致容易卡顿、消息延迟；
Rust独立进程承担所有的im sdk的计算压力，可以大幅减轻js线程压力，可提升压力场景接待体验；
rust 整体优于 js，计算占比越重，优势越明显（高压时cpu差别能到达3倍以上）；
架构选型上，rust进程独立是最好的方案，稳定性更优、性能损耗相差较小。
路要一步步走，整个项目粗估下来会有上百的工作日，作为业务团队，我们无法在短期内投入大量的资源去做这个项目，所以需要一步一步拆解、验证、拿收益。
团队内native开发资源有限，这件事情的进行也需要团队进行学习、成长。下面我们将详细分享这个过程 。
造房子先得有一个地基 —— Rust工程的基础建设，是Native业务的前置条件！
这阶段的工作是考验耐心的，因为这个阶段并不能带来实质性的用户体验提升、也无法拿到明显的提升数据，只是作为中间阶段，它有存在的必要性。
这阶段后，在稳定性治理、基础能力验证、 Rust 语言经验、指标制定合理性这几方面，我们踩上了一个更结实的台阶，更有信心去进行更复杂的下一阶段。
夯实基础后，我们开始发力冲刺，大刀阔斧的对IM SDK进行重新设计、实现、联调以及上线。
此阶段要实现im sdk的全部能力、 并对线上运行的js im sdk进行替换。
由于飞鸽im对于通信模块的稳定程度要求是很高的，替换过程就像是在高速行驶的车辆上替换轮胎，如果出现问题也容易导致大量的客服负面反馈。
因此，新rust sdk的稳定性、异常问题时的兜底方案、灰度时的监控观察、对新增反馈的留意都很重要，IM电竞,IM电竞官网,IM电竞注册,电竞投注平台,电竞博彩,英雄联盟竞猜放量过程会存在一定精神压力。
a）分析、拆解所有Js Im SDK至今具有的能力，并以贴合Rust的方式重新设计；
b）需要在协议设计中，尽可能的合并 & 简化 Js - Rust的调用，以减少IPC通信成本。
设计数据冗余，当Rust进程出现崩溃、无响应、不可恢复的网络错误时，识别并fallback到 web版本，使用冗余数据快速恢复im sdk正常运行状态，确保用户体验。
最后的阶段，我们基于完善的Rust IM SDK的能力进行形态的升级。
3）做好阶段性分解与验证，缩短单个周期（如本文的一二阶段拆解，可逐步累积信心）；
频率过高的IPC通信可能使得CPU优化适得其反，因为老版本都运行在Js中，所以调用频率是没有节制的（循环读取数据也经常出现），必须要在设计上降低下来——降低业务JS线程的压力。以下措施可以将本场景通信成本降低90%以上。
针对某种场景做的优化工作不容易在大盘数据中得到体现（尤其在灰度阶段），我们应该针对特殊场景建立新指标。
即编写策略，识别并收集极端场景下的数据：为了衡量极端场景的的卡顿优化，建立了忙碌与卡顿指标，可以衡量出用户接待忙碌程度与卡顿率的关系，并且通过此指标将优化清晰的衡量出来。
3）需要建设便捷的日志回捞 & 日志分析工具（帮助快速找到日志还原现场）。
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