推送服务中有几个模块：消息，频道。
频道：几个用户，组成一个频道。（比如XX部门是一个频道，部门通知就发送给这个频道）
消息：指的是需要推送给频道的信息，此处使用队列。
一个经典的数据结构
map[ Group ] messageList 存储当前最新message
map[Group] userList 频道和用户
map[user] messageList 用户和对应接收的消息
频道可以大致分为这几类：
有些频道，时效性很强，，只接收最新消息，比如会议通知。（谁不想接收一大串通知自己去年xx时间开会的消息）
有些频道，需要把所有信息都接收，比如，系统设置通知。
有些频道，接收完了，还要存起来，比如用户操作日志。为此我们还要把他们连上数据库持久化起来。
一个websocket推送服务。
在一个推送服务中，各个用户组处在不同的频道中，我们通过接口来连接传递我们要推送的消息。推送系统验证用户权限，然后进行推送。
接入：
我们通过访问并且返回javascript 文件来接入系统,同时很好的解决了跨域问题。比如，引入：
<script src="xxxx.js"></script>
它会找到网站的通用UserID或者Token，发回推送服务，来确定用户状态。
而对于子系统的每个页面，我们可以在过滤器中加入这个返回脚本，有网关的，在网关系统中加入
存储：
在用户数量和消息数量达到一定的时候，上文数据结构就不能存放在推送服务上面了，我们可以放在redis缓存上面，使用hash结构进行存储。同时map[user] messageList 结构 messageList也分为未读和已读，这里我们只存储未读的 ，而已读的可以存储在关系数据库中。
而对于推送服务需要做到，把每个频道接收的信息都存储到数据库，更细致的，可以把每个用户存储已读未读的信息存储起来。
性能：
很明显，每个页面至少要开一个线程，负责监听与发送消息。我使用go协程池来做的，每当发送或者接收的时候才分配go协程，操作完成立马回收，包括心跳包（60秒一次），每个协程2k，常规服务器十几万个连接没有压力。