【Github】项目名:qunarcorp/qmq:去哪儿网内部广泛使用的消息中间件
项目简介
QMQ是去哪儿网内部广泛使用的消息中间件,自2012年诞生起就在去哪儿网的所有业务场景中广泛应用,涵盖与交易密切相关的订单场景以及报价搜索等高吞吐量场景。目前公司内部日常消息qps在60W左右,生产上承载将近4W +消息topic,消息端到端延迟可控制在10ms以内。它主要提供如异步实时消息、延迟/定时消息(支持任意秒级)、广播消息等众多特性,并且在客户端和服务器端都有诸如读写分离、方便扩容缩容等特性。其客户端已发布到maven中央仓库。
项目核心技术
该项目主要使用Java(占82.8%)、C#(11.4%)、C++(3.0%)、Erlang(2.2%)等语言开发。提供多种消息处理特性,像基于Tag的服务端过滤、Consumer端幂等处理、支持按条ack消息等技术,还支持多种不同类型的消息如死信消息、事务消息等。同时支持多种客户端如JavaClient、.NETClient,满足不同的开发需求。
项目总结
QMQ作为去哪儿网内部广泛应用的消息中间件,具备多种优秀特性和强大功能,无论是在高吞吐量场景还是与交易相关的关键场景都能稳定运行。希望大家对这个项目有更多的了解和讨论,欢迎大家留言分享自己的想法或者使用经验等。
项目地址
数据统计
数据评估
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vipstone/faceai是GitHub上的一个项目,具有10.8k个星标和2.5k个分叉。该项目功能多样,包括人脸检测、识别(图片、视频)、轮廓标识、头像合成、数字化妆、性别识别、表情识别、视频对象提取、图片修复、自动上色、眼动追踪(待完善)、换脸(待完善)等。开发环境指定为Windows10(x64),涉及Python3.6.4、OpenCV3.4.1、Dlib19.8.1、face_recognition1.2.2、keras2.1.6、tensorflow1.8.0、TesseractOCR4.0.0 - beta.1等工具或框架,还有丰富的教程。在技术实现上,人脸识别采用OpenCV/Dlib,人脸检测使用face_recognition,性别识别运用keras + tensorflow,文字识别依靠TesseractOCR等,对相关领域入门者是很好的学习资源。