watermill

Go语言消息流处理库支持多种发布订阅模式

Watermill 消息流处理事件驱动架构 Go库发布订阅模式 Github 开源项目

Watermill是一个Go语言消息流处理库，用于构建事件驱动应用、实现事件溯源和消息RPC。它支持Kafka、RabbitMQ等多种发布订阅实现，特点是易用、通用、高效和可靠。Watermill提供了丰富的示例和文档，适用于各种消息处理场景，可帮助开发者快速上手和深入学习。

文档

go-http-metrics - 多框架兼容的Go HTTP指标测量工具

GithubGo框架HTTP metricsOpenCensusPrometheus中间件开源项目

go-http-metrics是一个功能强大的Go语言HTTP指标测量工具。它支持Prometheus和OpenCensus等多种指标记录器，并兼容标准库、Chi、Gin、Echo等主流Go HTTP框架。该工具可测量请求持续时间、请求数量、响应大小和并发请求数等关键指标，帮助开发者全面监控和优化HTTP服务性能。go-http-metrics具有易扩展、配置灵活的特点，适用于从小型Web应用到大规模微服务架构的各种HTTP服务场景。

go-random-chat - 基于Go的高性能实时聊天系统

GithubKafkaWebSocketgRPC实时聊天平台开源项目微服务架构

Go Random Chat是一个基于Go语言的开源实时聊天系统。该项目采用微服务架构，使用Kafka和Cassandra实现高可扩展性。主要特点包括实时通信、用户匹配、消息持久化、文件上传和OAuth2认证。系统设计注重性能和用户体验，提供响应式界面和自动重连功能。

go-chat-web - 基于Go和React的开源实时通讯项目

Gin框架GithubReactWebRTCWebSocket聊天软件go-chat开源项目

go-chat-web是一个开源的实时通讯项目，前端基于React构建，后端采用Go语言开发。该项目集成了文字、语音、图片和视频等多种消息类型，支持群聊、私聊、视频通话和屏幕共享功能。前端使用Redux管理状态，Ant Design构建界面，通过WebSocket实现实时通信，并利用WebRTC实现P2P视频通话。项目展示了现代全栈技术在实时通讯领域的应用，为开发者提供了学习参考。

fasthttp - Go语言高性能HTTP库专为高并发请求优化

GithubGoHTTPfasthttp开源项目性能服务器

fasthttp是Go语言的高性能HTTP库,专为处理每秒数千个请求而优化。它提供低毫秒级响应时间,在高并发场景下性能可达net/http的10倍。fasthttp支持大量并发连接,已在生产环境验证,适用于追求极致性能的Web服务。但对于一般应用,net/http通常更易用且足够快。

hertz - 高性能可扩展的 Go 微服务框架

GithubGo语言HTTP框架Hertz开源项目微服务高性能

Hertz 是一款高性能、高可用性和高扩展性的 Go 语言 HTTP 框架，专为构建微服务而设计。它汲取了 fasthttp、gin、echo 等开源框架的优点，并融合了字节跳动的实际需求。Hertz 支持多种协议、灵活的网络层切换、丰富的中间件和扩展，性能表现出色。作为字节跳动内部广泛应用的框架，Hertz 为开发高性能微服务提供了强大支持。

MovieNight - 单实例流媒体服务器集成实时聊天系统

DockerGithubGo编程MovieNight实时聊天开源项目流媒体服务器

MovieNight是一个集成实时聊天系统的单实例流媒体服务器。该项目支持OBS推流，通过Web界面提供视频观看和聊天互动功能。MovieNight使用Go语言开发，支持跨平台编译，易于部署，并支持Docker容器化。它提供多种配置选项，包括访问控制、聊天管理和流媒体统计等。这个开源项目适合小型群组在线观影，可作为Rabbit等类似平台的替代方案。

deepstream.io - 开源实时服务器框架支持数据同步消息传递和远程调用

GithubRPCdeepstream实时服务器开源项目数据同步消息传递

deepstream是一个受金融交易技术启发的开源实时服务器框架。它提供记录、事件和RPC三大核心功能，支持高效率大规模的数据同步、消息传递和远程调用。该框架适用于开发各类实时应用，并具备完善的身份验证和权限控制机制。deepstream安装便捷，使用简单，拥有活跃的社区支持。

airy - 流式数据处理框架赋能 AI 模型训练与实时分析

Airy CoreGithub开源开源项目数据平台机器学习流处理

Airy Core 是一个开源的流式数据处理框架，为 AI 模型训练和实时分析提供支持。它集成了多种数据源，如 Facebook、WhatsApp 等社交平台，并支持自定义连接器。Airy Core 能够融合历史和实时数据流，简化数据摄取流程，并通过预构建连接器从 Kafka 直接消费数据。基于 Apache Kafka 构建的 Airy Core 可同时处理海量事件，实现数据的实时流式传输。这一框架不仅简化了部署过程，还缩短了开发周期，同时增强了基础设施和应用的稳定性。

river - 实时流数据处理的在线机器学习Python库

GithubPython库River在线机器学习开源项目流数据算法

River是一个专注于在线机器学习的Python库，为处理流数据提供用户友好的工具。它实现了多种算法，包括线性模型、决策树和异常检测，支持实时学习和预测。该库适用于需要持续学习、应对概念漂移或开发接近生产环境模型的场景。River注重清晰度和用户体验，单样本处理速度快，并与Python生态系统无缝集成。

risingwave - 兼容PostgreSQL的实时流处理SQL引擎

GithubRisingWaveSQL引擎实时数据开源项目流处理物化视图

RisingWave是一款兼容PostgreSQL的SQL引擎，专门用于处理、分析和管理实时事件流数据。它每秒可处理数百万事件，实时连接数据流与历史表格，并支持即时查询。该系统适用于流分析、事件驱动应用、实时ETL和特征存储等场景，具备高效性、易用性和完善的数据库功能。RisingWave提供了成本效益高的解决方案，简化了实时数据处理流程。

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