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用户主动发送的消息分成普通消息、事件消息、语音识别结果。普通消息包含文本、图片、语音、视频、位置、链接等多维度消息，也是开发者们常用的。事件消息包含关注、取消关注、扫描二维码参数、上报地理位置、自定义菜单（点击、跳转）监控等。整个消息按标准XML格式进行传递，所以开发人员可以用任何语言进行代码开发。在大型项目中会涉及转发处理。消息处理主要指的是被动接收，以及靠接口进行主动发送、群发等。针对这块，不久前微信已推出了模板消息功能。微信在消息处理上的形态已基本形成。

用户处理可以根据OpenID获取用户信息，通过Auth接口进行网页授权，只要在微信浏览器中即可获得用户信息，朋友圈分享的一些功能开发主要依赖此接口。消息对开发人员来说就是指令和关键词，程序主要用于处理各种指令，并返回对应的数据，该逻辑使微信开发更加简单，准入门槛更低。微信的发展也带来了大量的数据存储及数据交互，特别是对于拥有很多商户的开发商来说。

数据存储与查询

微信交互完全靠OpenID来进行用户识别，在标准XML中（FromUserName），建议开发者在数据库中建立一个与OpenID对应的表，该表只做关系处理，粉丝相关的数据则使用单独的表去存储。粉丝表的操作非常多，用户关注时要插入，取消关注时要删除。

在一些现场活动中遇到大量用户加入时，如果没有经过优化，服务器基本会崩溃，此时要用数据库分表解决方案。拿MySQL来说，一般建议一张表存储500万数据（多用户系统），否则高并发情况下数据库压力会非常大。另外，比较重要的就是微信交互数据，微信公众平台服务器只提供5天的用户交互信息供运营者查询。

微信在做架构时已意识到这一点，该项不能一直存储供用户查询，否则服务器架构扛不住。从我们公司的角度来看，一个公众号平均有1000个粉丝；万个公众号，6000万粉丝，每天10%的用户会发送至少一条消息。也就是说，有600万的消息存储量，微信580万公众号的数据压力可想而知。即便如此，对于我们这样的商业公司来说，再大的数据量也要存储，因为我们需要更多的用户数据为商家的发展提供数据分析和数据模型。现阶段我们的处理方案是：近期数据实时查询、历史数据异步查询、数据库采用分布式。

近期数据实时查询

将1~2个月的数据存储在实时数据库中，提供分布式解决方案，增加插入、查询的性能。

历史数据异步查询

暂时将数据从热点数据库转移到专门的数据分析服务器，只用来提供查询服务，可借助一些搜索查询，利用数据分析软件进行提炼与大数据挖掘。

数据库分布式

预估数据量比较大的内容，采用分布式存储，增加数据库的高性能服务。

实例解析

“分享有礼”是我们公司2014年七夕节上线的一个项目，上线两天，PV数就达到了200万，成功领取盒子的用户达20万人。该项目源于BMW的“分享至朋友圈，求助好友帮助”的活动。技术评审时我们就意识到这是一个疯狂的项目。我们将面临Web、DB、带宽三项挑战，并且还要与微信服务器进行大量交互。

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