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消息类场景是表格存储(Tablestore)主推的⽅向之⼀，因其数据存储结构在消息类数据存储上具有天然优势。为了⽅便⽤户基于Tablestore 为消息类场景建模，Tablestore封装Timeline模型，旨在让⽤户更快捷的实现消息类场景需求。在推出Timeline(v1、v2两个版本)模型以来，受到了⼤量⽤户关注。伴随模型推⼴与输出，Tablestore陆续发布了⼀系列专题⽂章，重点讨论介绍了IM场景的架构设计、模型概念以及Feed 流系统架构的设计⽅案，相信给很多⽤户提供了场景实现新思路。⽂章列表见《表格存储权威指南》。 但依然会有⽤户困惑，“框架、结构、模型等概念介绍了这么多，该如何基于Timeline模型，实现具体场景呢？”。
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本⽂就是为了让⽤户更快速的上⼿，带⽤户基于Timeline2.0 模型，详细讲解如何实现⼀个简易的IM系统。并开源了相应的实现代码。源码链接
相关系列⽂章见：《现代IM系统中的消息系统架构 - 架构篇》、《现代IM系统中的消息系统架构 - 模型
篇》
梗概
⽣活中最常见的即时聊天类软件如：钉钉、等，都可以描述为：实现了即时通讯能⼒的聊天⼯具。其中聊天会话可分为两⼤类，分别是：单聊、聊(类似单聊)。这⾥我们以钉钉(Ding Talk)的功能为参照，详细说明相应的功能基于Tablestore的Timeline模型如何实现。如：新消息提醒，未读消息数统计，查看会话中更久的聊天内容，名模糊检索，关键字查询历史记录，以及多客户端同步等。让⽤户在实现⽅案上有更清晰的认识，对模型的抽象概念、接⼝有更好的理解。
下⾯会按照聊天系统的功能模块分段，分别介绍每⼀部分的功能、⽅案介绍、表设计以及实现代码等。功能模块主要分为：消息存储、关系维护、即时感知、多端同步。
功能模块
消息存储
消息系统中，消息存储是最基本的功能。对于消息存储(提供消息的读、写、持久化)，⼀⽅⾯需要持久化写⼊，保证消息数据的不丢失，另⼀⽅⾯，适合⽤户的快速、⾼效查询。在IM场景中，写⼊⽅式通常是单⾏、批量写⼊，⽽读取需要按照消息队列范围读取。有时⽤户还有对于历史消息的模糊查询
需求，这时就需要使⽤多维检索、全⽂检索的能⼒。
消息的存储都是基于Timeline模型，具体模型见⽂章《Tablestore发布Timeline 2.0模型》。样例中，消息数据的表结构见下图：
表设计：im_timeline_store_table
存储库
功能：会话窗⼝消息展⽰
激光器芯片存储库是聊天会话消息所对应的存储表，消息以会话分类存储，每个会话是⼀个消息队列。单个消息
队列(TimelineQueue)通过timelineId 唯⼀标识，所有消息基于sequenceId有序排列。消息体中含有发送⼈、消息id(消息去重)、消息发送时间、消息体内容、消息类型(类型包含图⽚、⽂件、普通⽂本，本⽂仅适⽤⽂本)等。
自动干手器>节能煤气灶如上图，当⽤户点击某⼀个会话时，窗⼝会展⽰相应会话的最新⼀页消息。图⽚⾥的消息都是从存储库拉取的，通过timelineId获取该会话
的Queue实例，然后调⽤Queue的scan接⼝与ScanParam参数(sequenceId范围+倒序)拉取最新的⼀页消息。当⽤户向上滚动，展⽰完
这⼀页消息后，客户端会基于第⼀次请求的最⼩sequencId发起第⼆次请求，获取第⼆页消息记录，单页消息数通常选择20-30条。会话的消息可以选择在客户端持久化，然后在感知到新消息之后更新本地消息，增加缓存减少⽹络IO。
核⼼代码
public List fetchConversationMessage(String timelineId, long sequenceId) { TimelineStore store = TimelineStoreTableInstance(); TimelineId
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