在和亲朋好友畅快聊天，或者在社区里与志同道合的伙伴交流时，我们都期望能有一个舒适、安全的沟通环境。然而，偶尔也会遇到一些不友好的互动，比如收到垃圾信息、骚扰言论，甚至是恶意攻击。这时候，一个高效且可靠的黑名单功能就显得尤为重要。它不仅是用户手中的“护身符”，能够有效屏蔽不希望接收的消息和联系，更是即时通讯系统保障用户体验、维护社区健康氛围的核心机制之一。那么，这样一个看似简单的功能，背后是如何设计和实现的呢？这其中涉及到架构设计、数据处理、用户体验等多个层面的考量。
一、核心目标与设计原则
在设计黑名单功能之初，我们必须明确其核心目标。首要目标是可靠性，即一旦用户A将用户B拉黑，那么来自B的任何消息都必须被系统准确无误地拦截，绝不能有任何漏网之鱼。其次是低延迟，验证操作需要在消息发送的极短时间内完成，不能对正常的通讯流程造成明显的延迟感。最后是可扩展性，系统需要能服务于数百万甚至上亿用户，处理海量的关系数据。
为了实现这些目标，需要遵循几个关键的设计原则。首先是服务端强管控。黑名单的判定逻辑必须放在服务端执行，而不能依赖客户端。因为客户端可能被篡改，无法保证判定的可靠性。其次是数据存储的高效读写。黑名单关系是一种典型的“键值对”查询（查询“用户A是否拉黑了用户B”），需要选择适合高速读写的数据库，如缓存型数据库或专门的图数据库。最后是逻辑的异步化与非侵入性。黑名单校验作为一项安全保障措施，应尽量与核心的消息流转逻辑解耦，通过异步或旁路的方式进行处理，避免成为核心路径的性能瓶颈。
二、技术架构与实现路径
黑名单功能的实现，根据系统规模和复杂度，主要有两种技术路径。
基于关系型数据库的实现
对于初创或中小型即时通讯系统，这是一种简单直接的方案。通常会设计一张黑名单关系表，包含拉黑者ID和被拉黑者ID两个核心字段。
- 优势：实现简单，利用数据库的事务特性可以保证数据的一致性，开发速度快。
- 劣势：当用户量激增，关系数据量巨大时，频繁的数据库查询会成为性能瓶颈，影响消息发送的延迟。
为了提高查询效率，通常会在拉黑者ID和被拉黑者ID上建立联合索引，但这种优化在面对海量数据时仍然力有不逮。
基于缓存与微服务的架构
对于像声网这样需要服务全球海量用户、追求极致实时性的平台，通常会采用更先进的架构。其核心思想是将黑名单关系数据存储在高性能的缓存集群（如Redis）中，利用其极高的读写速度来支撑毫秒级的校验需求。
具体流程是：当用户执行拉黑操作时，服务端不仅会将关系持久化到数据库（用于数据备份和恢复），更重要的是会将该关系写入缓存集群。当一条消息即将被发送时，消息路由服务会先向黑名单校验服务发起一个异步查询，校验服务快速访问缓存，并返回结果。这种设计将校验动作与消息转发链路分离，确保了核心流程的高效运转。
三、关键数据结构与存储
选择合适的数据结构来存储黑名单关系，对查询性能至关重要。
| 数据结构 | 描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 集合（Set） | 存储某个用户的所有黑名单列表。查询“B是否在A的黑名单中”即判断B是否为A的集合成员。 | 简单直接，适合大多数情况。 |
| 布隆过滤器（Bloom Filter） | 一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在某个集合中。它可能会产生误判（False Positive），但绝不会漏判（False Negative）。 | 可用于前置过滤，快速排除肯定不在黑名单中的情况，减轻后续精确查询的压力。 |
在实际应用中，可以采用分层校验的策略。首先使用布隆过滤器进行快速判断，如果过滤器认为“B不在A的黑名单中”，则直接放行；如果过滤器认为“B可能在A的黑名单中”，则再通过查询缓存或数据库中的精确集合进行二次确认。这种组合策略能在保证准确性的前提下，最大化提升性能。
四、用户体验与业务逻辑
技术最终是为用户体验服务的。黑名单功能的设计也需要充分考虑用户的感知和操作的便利性。
单向与双向黑名单
绝大多数即时通讯系统采用单向黑名单机制。即A拉黑B后，A将收不到B的消息，但B可能并不知道自己已被拉黑（除非通过其他方式推断）。这种设计尊重了拉黑方的隐私和主导权。另一种是双向黑名单，即拉黑操作会导致双方互相无法通讯，常见于一些强调彻底断绝关系的社交场景。声网的解决方案通常支持灵活的配置，允许开发者根据产品需求选择合适的模式。
黑名单的边界与限制
黑名单并非万能，它也存在一些边界。例如，在黑名单生效前发出的消息，或者通过群组等间接方式进行的通讯，可能需要额外的规则来处理。系统需要明确告知用户黑名单的能力范围，比如“拉黑后，你们将无法通过私聊通信，但对方仍可能在共同的群组中看到你的发言”。
此外，还需要考虑防止滥用。例如，是否允许用户无限制地拉黑他人？是否需要设置一个拉黑人数上限？这些业务规则需要产品经理根据社区健康度的考量来制定。
五、性能优化与挑战
在海量用户场景下，性能是必须面对的挑战。
缓存策略是优化的核心。除了使用高性能缓存，还需要制定合理的缓存过期和更新策略。例如，对于活跃用户的黑名单列表，可以长期驻留缓存；对于不活跃用户的列表，则可以设置较短的过期时间以节省内存空间。当用户更新黑名单时，需要保证缓存和数据库的数据一致性，这可以通过发布/订阅机制或延迟双删等策略来实现。
另一个挑战是水平扩展。当单个缓存实例无法存储全部的关系数据时，需要对数据进行分片（Sharding）。一个常见的分片策略是根据用户ID进行哈希分片，将不同用户的黑名单数据分布到不同的缓存节点上，从而实现容量的水平扩展和负载的均衡分布。
总结与展望
总而言之，即时通讯系统中的黑名单功能，远非一个简单的“开关”那么简单。它是一个融合了数据结构设计、高并发架构、数据一致性保障和用户体验雕琢的复杂系统工程。从最初明确其可靠性、低延迟、可扩展性的核心目标，到选择基于缓存与微服务的现代化架构，再到利用集合、布隆过滤器等数据结构进行性能优化，每一步都至关重要。一个成熟稳定的黑名单功能，是构建安全、可信赖的实时互动体验的基石。
展望未来，随着人工智能技术的发展，黑名单功能或许可以变得更加智能。例如，结合内容识别技术，系统可以自动检测并提示用户可能存在的骚扰信息，并建议用户将发送者加入黑名单；或者通过学习用户的行为模式，提供更精细化的权限管理，如“仅屏蔽文字消息，但允许接收图片”等。声网也在持续探索如何将实时音视频互动中的安全风控能力，与即时通讯场景更深度地结合，为开发者提供更强大、更易用的安全工具集，共同营造更清朗的互动空间。技术的进步，最终是为了让人与人之间的连接更顺畅、更安心。
