1.您好。安卓请问您有B/S聊天室的点对点聊对点完整代码吗?急用,谢谢
2.有哪些优秀的天源android开源软件?
3.死磕以太坊源码分析之Kademlia算法
4.聊天软件的基本架构是怎么样的? - 知乎
您好。请问您有B/S聊天室的码安完整代码吗?急用,谢谢
完整可以商用的卓点源码是没有的哦。目前很多B/S架构的聊天字码源码聊天室都是使用websocket来开发的,不知道你对websocket的源码开发了不了解呢?
我们项目中目前使用GoEasy提供的websocket解决方案开发了一套自己的B/S架构聊天室,目前稳定运行了很久,安卓使用体验不错。点对点聊对点
GoEasy官网上有提供聊天室的天源demo演示,你可以去看看。码安
有哪些优秀的卓点android开源软件?
推荐几个开发者自主设计的Android开源软件,源码均在Gitee上,聊天供你参考:
1、源码开源中国官方App客户端,安卓提供一站式服务,源码仓库:开源中国/android-app。
2、码云的alphastar源码Android客户端,专为码云用户设计,方便查看项目、操作issue等,源码仓库:开源中国/gitee-android。
3、基于极光推送的推聊手机聊天系统,支持群聊与点对点聊天,包含Android客户端、iOS客户端与Java服务器端,源码仓库:JPush/PushTalk。
4、观察者网第三方客户端,采用Material Design设计,提供浏览、评论、点赞、收藏、分享等功能,sendmessage源码源码仓库:半瓶酱油/观察者网第三方客户端。
使用Gitee企业版,实现软件研发流程有序规划与管理。
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探索更多优质开源项目:GVP - Gitee最有价值开源项目。
死磕以太坊源码分析之Kademlia算法
Kademlia算法是一种点对点分布式哈希表(DHT),它在复杂环境中保持一致性和高效性。该算法基于异或指标构建拓扑结构,简化了路由过程并确保了信息的有效传递。通过并发的异步查询,系统能适应节点故障,而不会导致用户等待过长。
在Kad网络中,每个节点被视作一棵二叉树的叶子,其位置由ID值的最短前缀唯一确定。节点能够通过将整棵树分割为连续、不包含自身的子树来找到其他节点。例如,节点可以将树分解为以0、DMO源码、、为前缀的子树。节点通过连续查询和学习,逐步接近目标节点,最终实现定位。每个节点都需知道其各子树至少一个节点,这有助于通过ID值找到任意节点。
判断节点间距离基于异或操作。例如,节点与节点的距离为,高位差异对结果影响更大。异或操作的单向性确保了查询路径的稳定性,不同起始节点进行查询后会逐步收敛至同一路径,减轻热门节点的存储压力,加快查询速度。
Kad路由表通过K桶构建,每个节点保存距离特定范围内的fasthttp源码节点信息。K桶根据ID值的前缀划分距离范围,每个桶内信息按最近至最远的顺序排列。K桶大小有限,确保网络负载平衡。当节点收到PRC消息时,会更新相应的K桶,保持网络稳定性和减少维护成本。K桶老化机制通过随机选择节点执行RPC_PING操作,避免网络流量瓶颈。
Kademlia协议包括PING、STORE、FIND_NODE、FIND_VALUE四种远程操作。这些操作通过K桶获得节点信息,并根据信息数量返回K个节点。系统存储数据以键值对形式,BitTorrent中key值为info_hash,value值与文件紧密相关。RPC操作中,接收者响应随机ID值以防止地址伪造,并在回复中包含PING操作校验发送者状态。
Kad提供快速节点查找机制,通过参数调节查找速度。节点x查找ID值为t的节点,递归查询最近的节点,直至t或查询失败。递归过程保证了收敛速度为O(logN),N为网络节点总数。查找键值对时,选择最近节点执行FIND_VALUE操作,缓存数据以提高下次查询速度。
数据存储过程涉及节点间数据复制和更新,确保一致性。加入Kad网络的节点通过与现有节点联系,并执行FIND_NODE操作更新路由表。节点离开时,系统自动更新数据,无需发布信息。Kad协议设计用于适应节点失效,周期性更新数据到最近邻居,确保数据及时刷新。
聊天软件的基本架构是怎么样的? - 知乎
FreeIM 是一种简易、高性能的即时通讯组件,支持点对点通讯、群聊通讯、上线下线事件消息等功能。它使用 websocket 协议实现,单机支持5万+连接,集群即时通讯,适用于好友聊天、群聊天、直播间、实时评论区、游戏等场景。FreeIM 解耦了通讯与业务模块,使得项目架构简单易维护,设计至今仍不过时。提供 ImServer 服务端支持 .NET 5.0、.NET Core 2.1+、NET Standard2.0,以及 ImHelper API 供业务端使用,例如 ImHelper.SendMessage。开源地址:github.com//FreeIM。
FreeIM 架构的引入解决了原有 IM 服务端的痛点,如代码臃肿、逻辑混乱、业务与通讯职责冲突、维护成本高等问题。在经历 1年半的生产环境后,整理代码于 年开源。它简化了架构,提高了效率。
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FreeIM 架构设计遵循以下原则:终端统一使用 websocket 连接 ImServer,ImServer 根据 clientId 分区管理连接,WebApi 使用 ImHelper 调用方法将数据推至 Redis channel,ImServer 订阅 Redis channel 并向终端推送消息。这种分离设计使得业务和推送独立,终端连接永不更新重启 ImServer,业务代码在 WebApi 编写,无需担心连接断开。
FreeIM 强依赖 redis-server 组件功能实现集群分区,部署多台 ImServer 实例,WebApi 根据接收方的 clientId 后四位 进制与节点总数取模定位,进行 redis->publish 操作,ImServer 订阅并向对应终端推送消息。事件消息如上线、下线等通过 redis 发布订阅机制处理,WebApi 通过 ImHelper.EventBus 方法订阅捕捉。
为什么说 SignalR 不适合做 IM?原因在于 IM 需要长连接,轮训功能用不上;SignalR 是双工通讯设计,终端 使用 hub.invoke 发送命令给服务端处理业务,而 IM 需要单工通讯;过多使用 hub 导致服务端业务入侵,频繁变化的业务代码会导致每次部署终端断开连接,影响用户体验。