Java消息推送系统稳定性核心在于理清“谁发、发给谁、怎么发、发丢了怎么办”：协议按场景选WebSocket/SSE/MQTT/厂商通道；架构解耦为业务服务→消息队列→消费者；连接用Redis管理并心跳保活；监控埋点、幂等、降级、回调校验缺一不可。
在Java中开发一个稳定的消息推送系统，核心不在于堆砌技术，而在于理清“谁发、发给谁、怎么发、发丢了怎么办”这四个问题。稳定性主要体现在高并发下不丢消息、连接断了能恢复、业务耦合低、异常可追溯。
协议选型要贴合场景，别硬套热门方案
不同终端和网络环境适合不同通信机制：
- Web端实时通知（如后台管理系统的工单提醒）→ 优先用WebSocket：全双工、低延迟，Spring Boot + Netty 或原生 WebSocket API 都很成熟
- 小程序/APP 离线消息补推 → 必须走微信/支付宝/厂商通道，后端只负责组装模板+用户OpenID+跳转路径，调用官方SDK异步触发
- 物联网设备或弱网终端 → 选MQTT：轻量、支持QoS分级（至少一次/恰好一次），需自建或托管EMQX/Mosquitto Broker
- 兼容老系统或仅需服务端单向广播（如行情刷新、日志流）→ 可用SSE：基于HTTP，无连接复用开销，但不支持客户端回传
架构必须解耦，避免业务逻辑直连推送通道
把“产生消息”和“发送消息”彻底分开，是稳定性的第一道防线：
- 业务服务（如订单系统）只负责调用内部消息服务API，例如
notifyService.push(userId, templateCode, data)，不关心走什么协议、是否成功 - 消息服务接收到请求后，立即写入可靠消息队列（推荐RocketMQ或RabbitMQ），返回“已受理”即可响应前端
- 独立的消费者服务从队列拉取消息，执行真实推送动作；失败时进死信队列，人工干预或自动重试（带指数退避）
- 所有环节加唯一traceId，便于日志串联和问题定位
连接与状态管理不能靠内存硬扛
单机ConcurrentHashMap存Session只适用于POC或极小流量，上线必须升级：
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- 连接会话统一由Redis Hash / SortedSet管理：key为用户ID，value为连接标识（如WebSocket sessionId），支持集群共享
- 心跳检测 + 超时剔除：客户端每30秒发ping，服务端超90秒未收到则主动close并清理Redis记录
- 离线消息兜底：用户不在线时，将消息存入MySQL或Redis List，上线后主动拉取，设置TTL防堆积
- Token鉴权前置：每次WebSocket握手或SSE建立时校验JWT，拒绝非法连接
监控和容错细节决定上线后能不能睡安稳
稳定不是没报错，而是错得清楚、恢复得快：
- 关键指标埋点：消息入队速率、消费延迟、推送成功率、连接数、错误码分布（如401鉴权失败、429限流、500调第三方超时）
- 幂等性强制落地：每个推送消息带业务唯一ID（如order_no + event_type），下游平台重复推送自动过滤
- 降级开关：当微信接口持续超时，自动切到站内信或短信备用通道，配置可热更新
- 推送结果回调必须校验签名，并异步落库，用于对账和补发
基本上就这些。不复杂但容易忽略——真正拖垮系统的，往往不是峰值QPS，而是某次Redis连接泄漏、某条没加try-catch的SDK调用、或者某个忘记设过期时间的缓存Key。
