任何脱离业务的架构设计都是耍流氓。
状态同步，有好友状态的同步，有群友状态的同步，有的需要实时同步，有的能够容忍延时。结合具体场景来看下，状态同步，究竟是推还是拉。
用户的在线状态，分为客户端状态(端)，服务端状态(云)两种形态。
什么是服务端状态？
服务端状态，主要分为在线online和离线offline，不同的状态，对于不同的业务处理流程可能不同。例如对于消息的处理：
服务端状态在线，直接投递给用户
服务端状态离线，直接存储离线消息，等用户下一次登录拉取
如何实时更新服务端状态？
用户uid-A登录时，会修改用户的服务端状态为在线。
用户uid-A登出时，会修改用户的服务端状态为离线。
经常的，服务端会将用户的服务端状态存储在高可用的缓存集群里。
什么是客户端状态？
不同的产品，会有不同的客户端状态，例如隐身、离线、忙碌、勿扰等，这些状态大多是产品功能需求。有的产品，例如微信，在设计之初，就摒弃了用户端状态这个概念。
后文为了方便描述，不妨设待讨论的是QQ这种拥有客户端状态的产品，并假设客户端状态也只有在线和离线两种状态，后文统一称为“用户状态”。
如何获取好友的状态？
uid-A登录时，先去数据库拉取自己的好友列表，再去缓存获取所有好友的状态。
用户uid-A的好友uid-B状态改变时（由登录、登出等动作触发），uid-A如何同步这一事件？
这里就有推拉的设计折衷了。
如果对于状态变更实时性要求不高，可以采用拉取
uid-A向服务器轮询拉取uid-B（其实是自己的全部好友）的状态，例如每1分钟一次，其缺点是：
（1）如果uid-B的状态改变，uid-A获取不实时，可能有1分钟时延
（2）如果uid-B的状态不改变，uid-A会有大量无效的轮询请求，非常低效
如果对于状态变更实时性要求较高，则必须推送
uid-B状态改变时（由登录、登出等动作触发），服务端不仅要在缓存中修改uid-B的状态，还要将这个状体改变的通知推送给uid-B的在线好友。
推送的优势是：实时
缺点是：当在线好友量很大时，任何一个用户状态的改变，会扩散成N个实时通知，这个N叫做“消息风暴扩散系数”。假设一个IM系统平均每个用户有200个好友，平均有20%的好友在线，那么消息风暴扩散系数N=40，这意味着，任何一个状态的变化会变成40个推送请求。
群友状态的一致性，和好友状态的一致性相比，复杂在哪里？可不可以采用实时推送？
群这个业务场景大伙也非常之熟悉，你能够加入若干群(例如20个)，假设平均每个群有200人，即你会有4000个群友。
理论上群友状态也可以通过实时推送的方式实现，以保证实时性。进一步讨论之前，先一起估算下这个业务场景下的“消息风暴扩散系数”。
假设平均每个用户加了20个群，平均每个群有200个用户，依然假设20%的用户在线，那么为了保证群友状态的实时性，每个用户登录，就要将自己的状态改变通知发送给20*200*20%=800个群友，N=800，意味着，任何一个状态的变化会变成800个推送请求。如果说好友状态实时推送，消息风暴扩散系数N=40尚可以接受，那么群友状态实时推送，N=800则是灾难性的。此类业务往往采用轮询拉取的方式，获得群友的状态。
轮询拉取群友状态也会给服务器带来过大的压力，还有什么优化方式？
群友的数据量太大，虽然每个用户平均加入了20个群，但实际上并不会每次登录都进入每一个群。不采用轮询拉取，而采用按需拉取，延时拉取的方式，在真正进入一个群时才实时拉取群友的在线状态，是既能满足用户需求（用户感觉是状态是实时、一致的，但其实是进入群才拉取的），又能降低服务器压力。这是一种常见方法。
总结
状态的实时性与一致性是一个较难解决的技术问题，不同的业务实现方式不同，一般来说：
好友状态同步，是采用推送的方式同步
群友状态同步，由于消息风暴扩散系数过大，一般采用拉取的方式同步
群友状态同步，还能采用按需拉取的优化方式，进一步降低服务端压力
“消息风暴扩散系数”是指一个消息发出时，变成N个消息的扩散系数，这个系数一定程度上决定了技术采用推送还是拉取
挖坑篇：《feed流，单聊群聊，系统通知，状态同步，到底是推还是拉？》
填坑篇1：《系统通知，究竟是推还是拉？》