通知中心设计

业务量的增长，往往伴随着需求的失控。

订单、营销、风控等各个系统都在向用户发送消息，渠道混乱、体验割裂、成本高昂等问题随之而来。

当一个系统需要面对多渠道、多场景的触达需求时，一个设计良好的统一通知中心就成了刚需。它不仅是技术架构的优化，更是对用户体验和运营效率的战略性投资。

今天，极特就跟大家探讨下统一通知中心的设计、核心架构与实现策略。

什么是统一通知中心

统一通知中心是一种服务于全局的中间件，将所有业务线的消息发送需求进行收口，并统一处理所有下游渠道（邮件、短信、Push、站内信等）的发送逻辑，扮演着交通枢纽的角色。

与微服务架构中的API网关类似，通知中心屏蔽了下游渠道的复杂性。上游业务方不再需要关心每个渠道的SDK、API密钥、发送频率限制和模板规范，只需调用一个统一的接口，告诉通知中心要给谁、发什么内容、在什么场景下发即可。

 

通知中心总体架构图

通知中心带来的价值

• 开发减负：一次接入，所有业务线复用，无须重复开发对接各个渠道的逻辑；
• 体验升级：全局管控频率与时段，把发不发的控制权统一管控，让用户体验更优；
• 运营赋能：统一数据看板与A/B测试，让最佳文案和渠道一目了然；
• 成本可控：所有付费渠道集中管理，每一笔花费都指向明确的效果。

通知中心的核心架构设计

通知中心要设计得足够健壮，就要应对好异步化、可扩展、高可用等处理流程。极特就来给大家分析下通知中心的核心处理流程与关键技术选型。

核心处理流程

 

通知中心核心流程图

• 消息接入：支持多协议接入，并为每条消息分配唯一ID，用于全链路追踪；
• 风控预处理：发送前必经风控，去重、扫黑、控频，拦截无效流量；
• 模板匹配：按规则匹配消息模板，实现千人千面的个性化起点；
• 内容组装：将动态变量填入模板，生成最终的发送内容;
• 智能路由与发送：由路由引擎决策最优渠道并发送，同时获取送达回执;
• 回执与统计：全量记录发送数据，基于送达率、点击率进行优化。

技术选型

• 消息队列（Kafka/RocketMQ）：削峰填谷，系统更稳健；
• 分布式缓存（Redis）：存规则、偏好、模板，减轻 DB 压力；
• 分布式任务调度（XXL-Job/PowerJob）：调度定时与重试，可靠省心；

智能路由

智能路由，主要就是决策：什么消息，走什么路，什么时候走。

 

通知渠道优先级与降级策略图

场景化渠道优先级

根据不同的场景，发送渠道的选择也有些不同。

• 强验证类（登录/注册）：必达高效。短信 -> 语音 -> 站内信；
• 强提醒类（订单/支付）：强感知。Push -> 微信/短信；
• 营销类（促销/新品）：高覆盖。Push -> 公众号 -> 邮件/短信;
• 关怀类（祝福/升级）：有温度。站内信 -> 邮件 -> Push;
• 通知类（促销/新品）：必达可追溯。站内信 -> 邮件。

动态降级策略 (Fallback)

有优先级，更要有自动降级。

• 渠道不可用：渠道不可用，立即切换；
• 用户偏好：用户选择，高于一切规则；
• 成本与时效：成本或延迟过高，则降级非关键消息。

可观测性构建

消息发出去了，就结束了吗？不，恰恰相反，真正的挑战才刚刚开始。

消息发出去了，用户收到了吗？打开率如何？为什么某个渠道的发送成功率突然下降了？没有数据，我们就如同在黑暗中裸奔。

为了走出黑暗，我们需要为系统装上眼睛和大脑。

 

通知中心数据流与可观测性设计图

可观测性的三大支柱

眼睛就是我们所说的可观测性。由三大支柱构成。

指标 (Metrics)

我们需要一套生命体征监测系统，实时看护着通知中心的心跳、血压和体温。可采用 Prometheus实现。观察指标：

• 业务指标：各渠道发送量、成功率、打开率、点击率。
• 系统指标：API响应时间、MQ积压数、数据库连接池使用率。
• 成本指标：各渠道的费用消耗。

它会第一时间发出警报：系统，生病了。

日志 (Logging)

日志就是现场快照。采用结构化的 JSON格式，抛弃杂乱的字符串。每一条日志都必须包含关键字段，如 traceId, userId, templateId, channel。

这些结构化的日志被收集到 ELK或 Loki中，我们才能快速地从海量信息中，通过 traceId筛选出某个用户收到的所有消息，拼凑出问题的全貌。

追踪 (Tracing)

一条消息从诞生到消亡，经历了哪些服务？在哪一站耽搁了？

这需要一个贯穿全程的唯一标识，也就是 traceId。像一根无形的线，将消息从生产者，到消息队列，再到消费者的完整生命周期串联起来。我们通常遵循 OpenTelemetry规范来实现。

有了这根线，我们才能画出它完整的行动路线图（GPS），精准定位性能瓶颈和错误根源。

数据分析与运营

眼睛让我们看见当下，大脑则让我们预见未来。

数据分析，就是通知中心的大脑。所有的数据沉淀到数据仓库中，通过 Tableau或 Metabase等BI工具进行可视化分析。

• 渠道质量评估：哪个短信供应商成本更低？
• 用户行为分析：用户更愿意在什么时间段接收营销信息？
• 内容效果度量：通过A/B测试，评估不同文案、不同落地页的转化效果。

写在最后

通知中心，就是做到通知渠道统一。

但这只是基础。能否依靠数据和策略，实现精准触达，才是关键。

这决定了它只是一个成本部门，还是一个价值源泉。核心差异，就在于此。