随着互联网技术的发展和应用创新,人们的互动交流方式发生了很大的变化。近几年来,直播平台、视频弹幕网站等应用发展迅速,直播刷屏、视频弹幕等新型即时消息互动形态越来越受到广大网友特别是年轻网友的欢迎。面对这种参与人数众多、互动强度极大的消息收发场景的严峻考验,设计一套高性能、高可靠、弹性好的即时消息系统成为保障互动体验的关键。随着云计算技术的发展,云原生成为了互联网技术领域最炙手可热的话题。以Docker技术为代表的容器技术改变了应用打包和分发的方式;Kubernetes作为容器化时代最重要的平台级基础设施在容器编排领域发挥着重要作用;以istio为代表的Service Mesh技术将服务治理逻辑与业务逻辑解耦,解决了微服务系统的治理难题。这些技术能够帮助开发者构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。本文首先分析了即时消息技术与云原生技术的发展现状,研究了相关理论和技术原理,通过对需求的分析和对现有项目中消息模块的抽取,利用云原生技术,构建出一个面向实时互动场景的,高性能、松耦合、可伸缩的即时消息系统。具体的工作内容和技术方案包括:（1）消息收发功能的设计与实现。利用TCP和Web Socket长连接与客户端建立消息通道,为业务方提供实时可靠的消息投递服务,解决了传统的基于轮询的消息服务对后端服务器压力过大的问题。针对长连接保活问题,本文采用了一种自适应智能心跳算法,动态探测运营商NAT过期时间,高效维护与客户端之间的长连接。为了高效过滤消息中的非法信息,系统实现了基于多模式串匹配算法Aho-Corasick的敏感词过滤器。（2）云原生架构下分布式微服务的构建与治理。在架构设计上,系统被拆分成多个微服务,服务之间通过g RPC协议通信。各服务以容器化应用的方式运行在Kubernetes平台上,借助Kubernetes强大的编排控制能力,系统实现了服务的滚动更新、异常的自动恢复。利用Service Mesh技术,系统实现了非侵入性地服务治理能力。通过对运行时的指标、日志进行收集,对调用链路进行追踪,系统实现了良好的服务可观测性。（3）预测式弹性伸缩机制的设计与实现。即时消息系统的流量与负载会不断变化,通过系统的弹性伸缩能力能够在保障服务质量的同时提高资源的利用率。Kubernetes HPA机制基于响应式伸缩模型对负载变化的反馈具有滞后性。本文采用了一种基于EMD-ARIMA组合模型的预测式伸缩机制,通过对系统负载变化的预测,提前调整Pod副本数,解决了响应式模型的滞后性问题。（4）基于Flux实现GitOps持续集成和自动化部署。云原生应用基于声明式配置和容器镜像部署在Kubernetes等基础设施之上,系统基于私有镜像仓库和Flux实现了以Git为中心的持续集成流程,能自动侦测配置仓库的变更并通过Kubernetes API在集群上更新应用。最后,测试系统被部署在阿里云Kubernetes环境中,在这个测试环境中对系统进行功能测试和性能测试,并对预测式伸缩模型进行了对比分析。结果表明,测试系统具有有效性和高效性,EMD-ARIMA组合预测模型能够有效缓解HPA机制的滞后性问题。