Telegram超级群组百万级消息同步的技术瓶颈

兄弟，百万消息同步慢的要点有三：数据库设计建议分表或时序，去重避免重复拉，Telegram的API调用速率限制。优化代码逻辑，加缓存，异步处理试试。

兄弟淡定，这事儿真不是你一个人的事儿。先给你划几个重点：

1. 数据库模型：百万级别数据量下，数据库不能够承受高频率读写，需要使用NoSQL或分库分表，适合高并发场景的MongoDB。

2. 消息同步：Telegram官方API有限制，频繁调用会触发限流，建议使用长轮询+缓存减少重复请求，再结合异步任务处理消息堆积。

3. 网络传输：大群同步慢，可能卡带宽或者服务器单线程。可以尝试分布式架构，拆成多个节点子节点并行拉取数据再汇总处理。

4. 消息去重和压缩：不是全量同步，而是ID过滤已读消息，并开启二进制压缩传输，节省带宽和CPU

实测下来，搞清楚这几个问题，百万级也能搞起来，不过别急着扩容服务器，先从架构上找问题。欢迎提供错误日志～

哥们，这个主要受限于数据库和API取数效率，Telegram官方的API是遍历群组ID的，100w数据纯靠api会死机。你要自己用TDLib底层库搭同步逻辑或者分批拆分小数据量。数据库走SSD+Redis缓存，不要MySQL全表扫描。网络走HTTPS长连接降损耗。

这是个比较常见的问题。

数据库设计真的有问题。

百万级数据用传统关系数据库很吃力。

建议更换时序数据库或分表存储。

消息同步机制需要优化。

不要全部拉取，改为增量拉取+缓存。

服务器扛不住可能是架构问题。

考虑分布式部署+负载均衡。

消息体不要存完整json。

拆关键字段入数据库，原始数据入对象存储。

这些优化预计能减轻压力。