针对每天千万级消息通知的系统设计，我们需要构建一个具备高并发处理、高可用、可扩展和数据一致性等特点的架构。以下是详细的架构思路和数据库设计方案，同时提供多种可选方案以应对不同场景和需求。
一、系统架构设计
1. 分层架构：将系统分为接入层、消息队列层、处理层、存储层和推送层等层次，确保系统的清晰性和可维护性。
2. 接入层：通过API Gateway接收外部请求，并进行鉴权和限流操作。
3. 消息队列层：采用Kafka或RocketMQ等消息队列工具，实现削峰填谷，确保系统的实时性和可靠性。
4. 处理层：通过分布式消息处理集群（Worker节点）消费消息队列中的消息，并进行相应的业务处理。引入规则引擎以根据用户偏好和时间策略过滤无效消息。
5. 存储层：根据业务需求选择关系型数据库（如MySQL）或NoSQL数据库（如Cassandra），进行数据的存储和管理。
6. 推送层：负责将消息推送给用户，支持多种通道（短信、邮件、APP推送等）。
二、数据库设计方案
1. 关系型数据库方案（如MySQL）：
- 分库分表：按用户ID或时间进行分片，确保数据的查询效率和系统的可扩展性。
- 表结构设计：根据业务需求设计合理的表结构，包括用户ID、消息内容、推送通道、状态等字段。
- 读写分离：通过主库写、从库读的方式，提高系统的并发处理能力。
- 冷热分离：将历史数据归档至TiDB或HBase等存储介质，减少主数据库的压力。
2. NoSQL数据库方案（如Cassandra）：
- 分布式存储：利用NoSQL数据库的天然分布式特性，提高数据的写入性能。
- 数据模型设计：根据业务需求设计合适的数据模型，满足高效的查询和存储需求。
三、关键设计原则
1. 异步化：确保消息生产与消费解耦，避免同步阻塞。
2. 水平扩展：通过无状态服务设计，支持动态扩缩容。
3. 最终一致性：允许短暂延迟，保障消息的最终送达。
4. 冗余与灾备：通过多机房部署和消息持久化存储，提高系统的可用性和容错能力。
四、其他设计要点
1. API Gateway：实现API的路由、鉴权和限流等功能。
2. 去重机制：通过生成唯一ID并记录已处理消息ID，确保消息的去重处理。
3. 重试队列和死信队列：实现消息的延迟重试和异常处理机制。
4. 监控与告警：通过Prometheus等监控工具实现系统的实时监控和告警功能。
5. 缓存优化：利用Redis等缓存工具优化系统的性能。