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message_server 是一个 websocket 服务，最初的设计是为实现聊天功能。

聊天功能大概如下：

当前，message_server 只能让不同用户端在一起互相通信实现聊天，但还缺失以下功能或数据：

一个用户最近与哪些人聊过天（最近的时长最大设置为 7天）
没把一个用户用参数标识好 --- 从而能准确查询某个用户是否在线，在哪个房间（room）
现有 room 的概念，如果我想知道当前有多少用户在线，可以说把 rooms 中所有 room 遍历就可以实现。试问，需要搞个优化方案吗，从而更高效快速查询某个用户是否在线，总共有多少用户在线？

按以上列出的缺失功能，设计出实现的技术方案与细节：

如果可以归纳在一起实现的就直接按整体实现来。

一个用户最近与哪些人聊过天
- 如果用户是门店（Client.userInfo.Type == 'shop'），那么与他关联的聊天个体是客户(customer)。请用 redis 数据结构中有序字典为门店用户创建出“聊天用户群体”，其中排序权重(score)使用是时间戳，时间越是最近，就排序在越前边。
- 如果用户是门店（Client.userInfo.Type == 'customer'），那么与他关联的聊天个体是店家(shop)。请用 redis 数据结构中有序字典为门店用户创建出“聊天用户群体”，其中排序权重(score)使用是时间戳，时间越是最近，就排序在越前边。
- 有了聊天用户数据的同时，还要有与每个聊天体的未读消息数。为了不额外添加数据结构，要对保存“聊天用户群体”的有序字典的 score 做个特殊设计，从而实现在记录未读消息数。由于 score 是个浮点数，那么就充分利用它的特点：整数部分是时间戳，小数部分其实是未读消息数
统计：有多少在线用户
用 Client.name 就能查询该用户是否在线，及在哪个房间。

为了高效实现“最近联系人列表”和“未读消息数”，我们将为每个用户创建一个 Redis 有序集合（Sorted Set）。

设计细节：

数据结构： 为不同类别用户创建有序集合：门店（shop）以 shop_chats:{ShopId} 为键名，客户(customer)以 customer_chats:{UserId}
成员（Member）： 集合的成员是与该用户聊天的另一个用户的 ID（{contact_id}）。
分数（Score）： 这是设计的核心。我们将分数（score）设计为一个浮点数，利用它的特性同时存储两个信息：
- 整数部分： 存储 Unix 时间戳（timestamp）。这样，当有新的聊天发生时，只需更新这个时间戳，Redis 会自动根据时间戳对联系人进行排序，越新的聊天越靠前。
- 小数部分： 存储未读消息数（unread_count）。例如，我们可以将小数部分乘以一个很大的数（如 1000）来表示未读消息数，以确保其在浮点数精度范围内。或者更简单地，直接使用一个相对较小的数作为未读数的乘数。
  - 举例： score = timestamp + (unread_count / 1000.0)。每收到一条新消息，只需递增 unread_count，并更新 score。

优势：