哪些因素决定推送系统的效果？
首先是sdk的完善程度，sdk策略和细节完善度，往往决定了弱网络环境下最终推送质量.
SDK选路策略,最基本的一些策略如下：有些开源服务可能会针对用户hash一个该接入区域的固定ip ， 实际上在国内环境下不可行，最好分配器（dispatcher）是返回散列的一组 ， 而且端口也要参开，必要时候，客户端告知是retry多组都连不上，返回不同idc的服务器 。因为我们会经常检测到一些case，同一地区的不同用户，可能对同一idc内的不同ip连通性都不一样 ， 也出现过同一ip不同端口连通性不同，所以用户的选路策略一定要灵活 ， 策略要足够完善.另外在选路过程中 ， 客户端要对不同网络情况下的长连接ip做缓存，当网络环境切换时候（wifi、2G、3G)，重新请求分配器 ， 缓存不同网络环境的长连接ip 。
客户端对于数据心跳和读写超时设置,完善断线检测重连机制
针对不同网络环境，或者客户端本身消息的活跃程度，心跳要自适应的进行调整并与服务端协商，来保证链路的连通性 。并且在弱网络环境下，除了网络切换（wifi切3G）或者读写出错情况，什么时候重新建立链路也是一个问题 。客户端发出的ping包 ， 不同网络下，多久没有得到响应，认为网络出现问题 ， 重新建立链路需要有个权衡 。另外对于不同网络环境下 ， 读取不同的消息长度，也要有不同的容忍时间 ， 不能一刀切 。好的心跳和读写超时设置，可以让客户端最快的检测到网络问题，重新建立链路 ， 同时在网络抖动情况下也能完成大数据传输 。
结合服务端做策略
另外系统可能结合服务端做一些特殊的策略，比如我们在选路时候，我们会将同一个用户尽量映射到同一个room service实例上 。断线时，客户端尽量对上次连接成功的地址进行重试 。主要是方便服务端做闪断情况下策略，会暂存用户闪断时实例上的信息，重新连入的 时候，做单实例内的迁移，减少延时与加载开销.
客户端保活策略
很多创业公司愿意重新搭建一套push系统，确实不难实现，其实在协议完备情况下（最简单就是客户端不回ack不清数据），服务端会保证消息是不丢的 。但问题是为什么在消息有效期内,到达率上不去？往往因为自己app的push service存活能力不高 。选用云平台或者大厂的，往往sdk会做一些保活策略 ， 比如和其他app共生，互相唤醒，这也是云平台的push service更有保障原因 。我相信很多云平台旗下的sdk，多个使用同样sdk的app，为了实现服务存活 ， 是可以互相唤醒和保证活跃的 。另外现在push sdk本身是单连接，多app复用的，这为sdk实现 ， 增加了新的挑战 。
综上，对我来说，选择推送平台 ， 优先会考虑客户端sdk的完善程度 。对于服务端，选择条件稍微简单，要求部署接入点（IDC）越要多 ， 配合精细的选路策略 ， 效果越有保证，至于想知道哪些云服务有多少点 ， 这个群里来自各地的小伙伴们，可以合伙测测 。
go语言开发问题与解决方案
下面讲下 ， go开发过程中遇到挑战和优化策略 ， 给大家看下当年的一张图，在第一版优化方案上线前一天截图~
可以看到，内存最高占用69G，GC时间单实例最高时候高达3~6s.这种情况下，试想一次悲剧的请求，经过了几个正在执行gc的组件，后果必然是超时... gc照成的接入方重试，又加重了系统的负担 。遇到这种情况当时整个系统最差情况每隔2，3天就需要重启一次~
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