程序聚合 软件案例 im即时通讯-sandcat

im即时通讯-sandcat

2025-06-17 10:00:36
行业:社交
载体:H5、Windows应用
技术:Rust

业务和功能介绍

技术探索与实践:项目的主要目的是探索和展示Rust语言在构建高性能后端服务领域的潜力和最佳实践。IM系统作为一个高并发、高可用性需求的典型应用场景,非常适合展示Rust的性能优势。
提供参考实现:为开发者提供一个高效、稳定、可扩展的即时通讯解决方案的参考实现,让有IM需求的开发者可以基于此快速构建自己的服务。
性能优化示范:通过MongoDB的混合分片策略等技术,展示在高负载场景下优化消息存储和处理的方法,可以作为类似系统的设计参考。
微服务架构实践:演示如何使用Rust构建微服务架构的复杂系统,包括服务拆分、通信、部署等方面的最佳实践。
提供可定制化的IM基础设施:让开发者能够基于这个系统进行定制和扩展,满足不同场景下的即时通讯需求,而无需从零开始构建。
采用全 Rust 技术栈,实现高性能、低延迟的消息传递系统
前端:基于Rust web Assembly:使用yew框架,配合web_sys、js_sys等Rust包实现对js数据对Html DOM的动态操作
后端:分布式架构,采用axum、tonic等框架,并使用kafka进行解耦,任一组件可弹性部署。开发模式下提供了docker-compose,所有第三方组件可一键部署
项目已开源:https://github.com/Xu-Mj/sandcat-backend

项目实现

前端基于 Rust WebAssembly 和 yew 框架开发,实现跨平台 Web 客户端,web端存储基于indexeddb
客户端使用 Tauri 2.0 实现原生桌面体验,支持多平台部署,存储基于sqlite/indexeddb
后端采用分布式微服务架构,使用 axum、tonic 等框架
设计 Kafka 消息队列实现服务解耦,支持弹性部署和水平扩展
实现基于 Redis Lua 脚本的复杂查询优化
解决 IM 系统核心难题:消息实时性、可靠性和有序性保证

目前正在提供基于flutter的跨平台解决方案

示例图片视频


xu_mj
30天前活跃
方向: 后端-Rust、前端-Web前端、
交付率:100.00%
相似推荐
人寿保险核心业务系统-LIS
1,为人寿保险公司提供核心业务开展的软件支持,满足公司业务开展要求和监管审批条件 2,涉及投保,保全,理赔,监管等模块 3,投保模块从扫描开始,对保单数据提取,人工核对录入后,通过工作流审核,将保单存放系统并形成正式合同。监管模块通过配置规则,将业务订单和财务数据按监管要求进行提取,生成文件上报,对回执内容解析和生成后续工作流。
阿里某BU-对账结算系统
阿里某BU对账结算系统是面向交通出行场景的全链路财务结算平台,全面支撑机票、火车票、船票、租车等多条业务线的资金对账与结算工作,覆盖交易对账、账单核销、成本核算、利润结转、差错处理全流程核心能力,是BU出行交易资金闭环、账务合规、收益核算的核心底层系统。平台承接全品类出行订单的日均大规模账务计算任务,保障海量交易数据下账务精准、结算合规、异常可追溯。 系统采用主流Spring Boot微服务架构搭建后端服务,底层基于PolarDB分布式数据库完成亿级交易数据的稳定存储,依托MaxCompute Spark构建弹性算力引擎,搭建批流一体OLAP计算体系,支撑日均百万级的对账、结转计算任务,可弹性应对大促、峰值订单流量带来的账务计算压力,保障全业务线财务结算高效、稳定、准确落地。
Go+FFmpeg 抖音财经股票指标视频自动化生成系统
一、项目简介 本人自1993年接触证券市场,2004年尝试用PHP开发自动化指标筛选程序,因并发性能限制,批量数据运算耗时过长。2015年转向Go语言,依托原生并发模型,将运算耗时由半小时优化至1分钟内,期间对比Python、Julia等语言后,最终选定Go为主力开发语言。 2025年启动本项目:基于自研股票指标函数体系,搭建财经短视频自动化流水线,将量化指标可视化内容批量生成视频并适配抖音平台分发标准。 技术迭代上,初期采用fogleman/gg生成PNG图片序列,再由FFmpeg合成视频。经持续优化,现绝大部分素材渲染直接交由FFmpeg完成,仅在FFmpeg耗时过高、分辨率无法满足需求时,回退使用GG生成静态图片。整套系统已实现数据解析、图表渲染、视频合成一站式自动化。 二、业务功能 批量指标运算:批量读取量化数据,自动运算生成股票指标信号。 数据可视化渲染:支持FFmpeg滤镜实时绘图,兼容GG静态PNG绘图兜底方案。 短视频自动合成:按平台规范自动合成视频,适配抖音等主流短视频平台分辨率与码率要求。 全流程自动化调度:从数据到视频全链路自动化,支持持续产出可视化素材。 智能渲染链路切换:根据耗时、画质需求,自动选择最优渲染方案(FFmpeg主链路/GG兜底)。 三、技术栈 Go、FFmpeg、fogleman/gg、股票量化接口、自动化调度脚本
量化工作平台
1、项目是面向股票、ETF、指数和期货的本地量化数据与策略研究平台,覆盖数据维护、因子研究、策略回测及研究成果管理等环节。 2、支持从 Tushare 和期货 Tick 文件获取数据,完成增量更新、复权处理、标准化存储、失败重试以及数据完整性和质量检查。 3、内置 Basic、Alpha158、Alpha101 等因子体系,支持因子计算、覆盖率检查、IC/RankIC 分析、分组收益分析、稳定性评估和因子选股。 4、提供股票池筛选、组合回测、调仓、交易成本、涨跌停及 ST 等交易约束,并输出净值、交易、持仓、诊断和基准对比结果。 5、支持策略回测、跟踪。 6、提供本地可视化工作台,可查看数据状态、因子、策略、组合和研究产物,并通过 Watchlist 和生命周期机制管理候选策略及复盘记录。
报表中台
本模块提供多维度报表数据展示及多格式导出功能,支持将业务数据一键导出为 Excel、CSV 及 PDF 格式。系统内置高性能生成引擎,保障大数据量导出时的稳定与高效,满足用户离线分析、数据归档及财务对账等多样化业务需求。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服