在云通信行业里，短信看起来是“最简单”的能力，但真正把短信做到高并发、低延迟、高送达率、可持续扩展，并不简单。
很多系统在日常每秒几百条时运行良好，一到秒级上万条（验证码洪峰、营销活动、系统通知集中触发），立刻暴露出瓶颈：队列堆积、通道拥塞、数据库锁争用、状态回执积压、延迟失控。
这篇文章，从实战角度拆解短信高并发系统的架构设计思路与性能优化方法。
一、高并发短信系统的核心挑战
在设计之前，必须明确问题本质。
1. 并发峰值不可预测
- 电商大促
- 金融验证码洪峰
- 海外注册潮
- 营销群发启动
峰值往往是平时流量的 10~50 倍。
2. 通道能力受运营商限制
即便系统可以承载 10 万 QPS，运营商通道（如基于 CMPP、SMPP）也存在窗口数限制、TPS上限、流控策略。
3. 状态回执是反向高并发流量
发送 10 万条，回执同样是 10 万条，若处理不当，反向流量会拖垮系统。
二、短信高并发架构总体模型
一个成熟的短信高并发架构通常分为六层：
接入层 → 流控层 → 异步队列层 → 调度层 → 协议层 → 数据层
逐层拆解。
三、接入层设计：高并发入口控制
1. 无状态 API 设计
- RESTful 接口
- 支持水平扩展
- 避免在接入层做复杂逻辑
接入层核心原则：
只做校验，不做调度。
2. 接入限流
常用算法：
- 令牌桶
- 漏桶
- 滑动窗口
建议实现多级限流：
- 单 IP 限流
- 单账号限流
- 全局限流
避免异常请求打穿系统。
四、异步化：高并发系统的生命线
短信发送必须异步。
同步发送的风险
- API 线程被阻塞
- 网络延迟叠加
- 通道拥塞传导到用户侧
推荐架构
API → Kafka / RocketMQ → 消费集群 → 调度
使用消息队列的优势：
- 削峰填谷
- 异步解耦
- 支持重试机制
- 可扩展消费者
核心原则：
高并发系统一定要把压力从“实时处理”转为“可缓冲处理”。
五、调度层设计：真正的核心能力
这是高并发短信系统最关键的部分。
1. 多通道并发调度
调度模型需支持：
- 国家维度路由
- 运营商维度路由
- 价格优先 / 质量优先策略
- 动态权重分配
调度算法常见模型：
- 加权轮询
- 最小延迟优先
- 成功率动态调权
2. 通道窗口控制
例如：
- CMPP 连接窗口 = 16
- 每个窗口允许 16 条未响应请求
必须做：
- 滑动窗口控制
- 未响应包超时回收
- 动态窗口调节
否则在高并发时会出现：
发送阻塞 + TCP 堆积 + 延迟指数级增长
六、协议层优化
在协议层（CMPP / SMPP）要重点优化：
1. 长连接复用
- 避免频繁建连
- 保持心跳
- 断线自动重连
2. PDU 解析优化
- 使用二进制 buffer 直接解析
- 避免字符串频繁拷贝
- 减少内存分配
3. 异步 IO
推荐：
- epoll
- Netty
- Workerman
- Swoole
单机可支持数万并发连接。
七、数据库层优化
很多系统不是被通道打死，而是被数据库拖垮。
常见问题
- 同步写库
- 单表高并发插入
- 状态更新频繁锁表
优化策略
1. 写入异步化
发送记录先写缓存 / MQ
批量写入数据库
2. 分库分表
按：
- 时间分表
- 账号分库
- 国家分片
3. 状态表与发送表分离
避免状态更新影响发送性能。
八、回执处理架构
回执流量 ≈ 发送流量。
必须：
协议层 → 回执队列 → 异步处理 → 批量更新
优化点：
- 批量更新状态
- 减少单条 update
- 使用索引优化状态查询
九、性能优化关键指标
设计高并发系统必须量化指标。
1. 核心指标
- QPS
- P99 延迟
- 成功率
- 通道利用率
- 重试率
2. 压测模型
建议三种压测方式：
- 突发峰值压测
- 持续稳定压测
- 回执反向压测
必须单独压测“回执洪峰”。
十、系统稳定性设计
高并发系统必须考虑极端情况。
1. 熔断机制
当某通道异常：
- 自动降权
- 自动摘除
- 延迟探测恢复
2. 重试机制
- 指数退避
- 最大重试次数控制
- 避免雪崩
3. 灰度发布
高并发系统上线必须：
- 分流发布
- 局部验证
- 实时回滚
十一、真实可落地架构示意
一个成熟的高并发短信平台通常具备：
- 多机房部署
- 跨区域调度
- 多运营商冗余
- 独立回执处理集群
- 独立统计分析集群
目标不是“能发”，而是：
在 10 万 QPS 时依然稳定可控。
十二、总结
短信高并发系统的本质不是“堆机器”，而是：
- 入口限流
- 全链路异步化
- 智能调度
- 协议窗口控制
- 数据库去瓶颈
- 回执解耦
一句话总结：
短信高并发架构设计的核心是：把不可控的运营商通道能力，变成系统内部可调度、可缓冲、可量化的能力。
如果你正在做云通信平台，这几个点基本决定了系统的上限。
