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微信后台团队最近开源力作:PhxQueue分布式队列
开源
分布式
微信
队列
后台
PhxQueue 是微信开源的一款基于 Paxos 协议实现的高可用、高吞吐和高可靠的分布式队列,保证At-Least-Once Delivery,在微信内部广泛支持微信支付、公众平台等多个重要业务。 Github开源地址: https://github.com/Tencent/phxqueue (点击文末“阅读原文”直接访问) 请PhxQueue给一个Star ! 欢迎提出你的issue和PR 消息队列概述 消息队列作为成熟的异步通信模式,对比常用的同步通信模式,有如下优势: 解耦:防止引入过多的 API
腾讯开源
2023-05-11
289
0
Tinker:技术的初心与坚持
开源
微信
tinker
华为
系统
作者|shwen 来自|WeMobileDev 2016年3月10日,Tinker项目正式启动,并在同年9月23日举行的MDCC会议上开源。一年过去了,两个人,50%的工作时间。总的来说,填了一些坑,获得少许成绩,也遭受不少批评。究竟Tinker是否将已经很糟糕的Android的生态变得更差,会不会对用户的安全造成更大的挑战? 回想Tinker的初心,我们希望开发者可以用很小代价进行快速升级,它是国内追求快速迭代诉求。立项至今,Tinker踩了很多坑也填了很多坑。今天,我希望跟大家分享这一年来我们遇到的一
腾讯开源
2023-05-11
477
0
微信终端跨平台组件Mars系列-我们如约而至
微信
基础
跨平台
网络
终端
背景 2012 年中,微信支持包括 Android、iOS、Symbian 等三个平台。但在各个平台上,微信客户端没有任何统一的基础模块。2012 年的微信正处于高速发展时期,各平台的迭代速度不一、使用的编程语言各异,后台架构也处在不断探索的过程中。多种因素使得各个平台基础模块的实现出现了差异,导致出现多次需要服务器做兼容的善后工作。网络作为微信的基础,重要性不言而喻。任何网络实现的 bug 都可能导致重大事故。例如微信的容灾实现,如果因为版本的实现差异,导致某些版本上无法进行容灾恢复,将会严重的影响用户体
腾讯开源
2023-05-11
842
0
微信异步化改造实践:8亿月活、万台机器背后的解决方案
微信
解决方案
实践
协程
异步
作者:Leffiy 编辑:木环 本文转载自:infoQ公众号 “ 保留后台敏捷同步风格,同时提高系统并发能力或许不难。但如果优化对象是拥有8亿月活、体量超大的微信后台呢?且看微信是如何漂亮地完成异步化的。 编者按 如今,微信拥有月活跃用户8亿。不可否认,当今的微信后台拥有着强大的并发能力。不过, 正如罗马并非一日建成;微信的技术也曾经略显稚嫩。 微信诞生于2011年1月,当年用户规模为0.1亿左右;2013年11月,微信月活跃用户数达到3.55亿,一跃成为亚洲地区拥有最大用户群体的移动终端即时通讯软件。面对
腾讯开源
2023-05-11
366
0
【开源公告】微信自研APM利器Matrix正式开源
开源
微信
matrix
监控
搜索
Matrix 是一款微信研发并日常使用的 APM (Application Performance Manage) ,当前主要运行在 Android 平台上。Matrix 的目标是建立统一的应用性能接入框架,通过对各种性能监控方案快速集成,对性能监控项的异常数据进行采集和分析,输出相应问题的分析、定位与优化建议,从而帮助开发者开发出更高质量的应用。 在经历微信内 1 年多的验证与迭代,现在 Matrix 终于开源了。 Matrix 有哪些功能? Matrix 当前监控范围包括:应用安装包大小,SQLit
腾讯开源
2023-04-12
929
0
荣登Github日榜!微信最新开源MMKV
github
开源
微信
内存
性能
MMKV 开源当日即登Github Trending日榜,三日后荣登周榜。MMKV 在腾讯内部开源半年,得到公司内部团队的广泛应用和一致好评。 MMKV 是基于 mmap 内存映射的移动端通用 key-value 组件,底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现,性能高,稳定性强。从 2015 年中至今,在 iOS 微信上使用已有近 3 年,其性能和稳定性经过了时间的验证。近期已移植到 Android 平台,移动端全平台通用,并全部在 Github 上开源。 MMKV 源起 在微信客户端的日常运营
腾讯开源
2023-04-12
704
0
开源公告 | embedx分布式训练和推理框架
微信
分布式
https
网络安全
开源
embedx 是基于 c++ 开发的、完全自研的分布式 embedding 训练和推理框架。它目前支持 图模型、深度召回模型和图与排序、图与召回的联合训练模型等。 embedx是腾讯 AI 领域开源协同项目,获得过开源协同优秀奖、微信最具技术价值文集奖等,经过近 3 年的迭代,已经趋向稳定和成熟,在设计和开发的过程中,参考了业界开源项目的大量经验,现将其开源反哺业界,希望该项目能持续的进行迭代。 项目链接请参考:https://github.com/Tencent/embedx 01 项目特点一: 效率高
腾讯开源
2022-06-14
447
0
Westore -更好的小程序项目架构
小程序
微信
https
网络安全
github
Object-Oriented Programming: Westore 强制使用面向对象程序设计,开发者起手不是直接写页面,而是使用职责驱动设计 (Responsibility-Driven Design)的方式抽象出类、类属性和方法以及类之间的关联关系。 Write Once, Use Anywhere(Model): 通过面向对象分析设计出的 Model 可以表达整个业务模型,开发者可移植 100% 的 Model 代码不带任何改动到其他环境,并使用其他渲染技术承载项目的 View,比如小程序
腾讯开源
2021-09-29
1.2K
0
腾讯云数据库开源再突破:TDSQL PG版查询性能提升百倍、内存占用节省60%
开源
数据库
微信
kvm
8月11日,记者获悉,腾讯云数据库开源产品TDSQL PG版(开源代号TBase)推出重磅升级:经过一年半的打磨,上万张表访问场景下,内存占用节省60%;查询性能提升百倍;SQL语句兼容性增强。同时,大力提升原有数据库版本在分布式场景下的易用性。 在“新时代下数据库开源生态的发展与实践”技术沙龙上,腾讯云数据库技术总监李跃森介绍,TDSQL PG版是一款具备HTAP能力、经过腾讯多年持续投入研发的数据库产品,能够提供成熟的一站式解决方案。在首次开源的10天内,Star数就上升到超过500个。开源不久,就受
腾讯开源
2021-08-12
555
0
「腾讯犀牛鸟开源人才培养计划」报名今日12:00截止
微信
https
网络安全
请大家注意时间 避免错过申报 立即扫码报名&提交项目申请书 ⬇️ ---- 项目官网 https://opensource.tencent.com/summer-of-code 申报指南 申报指南|这才是报名&提交proposal的正确姿势 Proposal模板 https://mp.weixin.qq.com/s/-UdHuDpqJL4OeavoTOA9yQ (链接复制粘贴至浏览器即可打开) 组委会特别针对每个项目报名的同学,建立了专属的项目微信交流群,欢迎感兴趣的同学加入。在项目交流
腾讯开源
2021-06-21
357
0
申报倒计时1天:腾讯犀牛鸟开源人才培养计划报名即将截止
微信
https
网络安全
请大家注意时间 避免错过申报 立即扫码报名&提交项目申请书 ⬇️ ---- 项目官网 https://opensource.tencent.com/summer-of-code 申报指南 申报指南|这才是报名&提交proposal的正确姿势 Proposal模板 https://mp.weixin.qq.com/s/-UdHuDpqJL4OeavoTOA9yQ (链接复制粘贴至浏览器即可打开) 组委会特别针对每个项目报名的同学,建立了专属的项目微信交流群,欢迎感兴趣的同学加入。在项目交流
腾讯开源
2021-06-21
255
0
申报倒计时2天:腾讯犀牛鸟开源人才培养计划报名即将截止
微信
https
网络安全
请大家注意时间 避免错过申报 立即扫码报名&提交项目申请书 ⬇️ ---- 项目官网 https://opensource.tencent.com/summer-of-code 申报指南 申报指南|这才是报名&提交proposal的正确姿势 Proposal模板 https://mp.weixin.qq.com/s/-UdHuDpqJL4OeavoTOA9yQ (链接复制粘贴至浏览器即可打开) 组委会特别针对每个项目报名的同学,建立了专属的项目微信交流群,欢迎感兴趣的同学加入。在项目交流
腾讯开源
2021-06-21
221
0
申报倒计时3天:腾讯犀牛鸟开源人才培养计划报名即将截止
微信
https
网络安全
请大家注意时间 避免错过申报 立即扫码报名&提交项目申请书 ⬇️ ---- 项目官网 https://opensource.tencent.com/summer-of-code 申报指南 申报指南|这才是报名&提交proposal的正确姿势 Proposal模板 https://mp.weixin.qq.com/s/-UdHuDpqJL4OeavoTOA9yQ (链接复制粘贴至浏览器即可打开) 组委会特别针对每个项目报名的同学,建立了专属的项目微信交流群,欢迎感兴趣的同学加入。在项目交流
腾讯开源
2021-06-21
294
0
推荐有奖|“腾讯犀牛鸟开源人才培养计划”校园星探招募中!
开源
微信
2021「腾讯犀牛鸟开源人才培养计划」 终于和大家首次见面啦! 你是否对开源有着浓厚的兴趣? 身边也有很多热爱开源,志同道合的伙伴? 别看了,你就是我们要找的那个人! 加入“开源星探计划” 发掘身边的“开源达人” 推荐伙伴一起报名参与 推荐越多,奖励越多 最高可获得价值1678元的cherry机械键盘+1000元京东卡! (保存海报即可分享) 「开源星探计划」Q&A 星探具体推荐的步骤是什么? 1⃣️将上方星探海报分享给你想邀请的好友; 2⃣️好友扫描海报二维码,填写报名问卷; 3⃣️请
腾讯开源
2021-06-07
609
0
开源公告|微信深度学习云端推理框架WeChat TFCC开源了
微信
tensorflow
深度学习
https
网络安全
导言 WeChat TFCC是微信技术架构部后台团队研发的服务端深度学习通用推理框架,也是腾讯深度学习与加速Oteam云帆的开源协同成果,具有高性能、易用、通用的特点,已在微信视频号、微信开放平台推荐系统、微信画像、微信智聆语音识别、语音合成等业务广泛使用; 支持81个ONNX Operation和108个Tensorflow Operation,覆盖推荐、NLP、语音等场景的各种主流模型,同时更多的Operation在持续接入中。 整体结构 WeChat TFCC由Library、Runtime、Ge
腾讯开源
2021-06-03
1.5K
0
开源公告|微信云端深度学习推理框架WeChat TFCC开源啦!
开源
微信
tensorflow
深度学习
https
导言 WeChat TFCC是微信技术架构部后台团队研发的服务端深度学习通用推理框架,也是腾讯深度学习与加速Oteam云帆的开源协同成果,具有高性能、易用、通用的特点,已在微信视频号、微信开放平台推荐系统、微信画像、微信智聆语音识别、语音合成等业务广泛使用; 支持81个ONNX Operation和108个Tensorflow Operation,覆盖推荐、NLP、语音等场景的各种主流模型,同时更多的Operation在持续接入中。 特性 WeChat TFCC由Library、Runtime、Gene
腾讯开源
2021-06-02
958
0
微信团队的深度学习框架deepx_core开源啦
开源
微信
深度学习
https
机器学习
deepx_core是一个完全自研的深度学习框架。 deepx_core针对大规模高维稀疏数据场景如搜索,推荐和广告等深度优化的深度学习框架。基于deepx_core可以开发出离线训练和在线推理的一整套解决方案, 并在腾讯多个业务中使用并得到好评。此外, deepx_core也是一个相当通用的深度学习框架, 用户可以快速开发出张量计算/机器学习/深度学习/强化学习/图神经网络/无监督学习等应用。 项目特点 计算图: deepx_core提供了一个支持自动求导的静态图引擎,该引擎支持一百余个op, 几乎覆盖
腾讯开源
2021-03-29
1.3K
0
【开源公告】云原生一体化部署工具CloudBaseFramework开源啦
开源
serverless
小程序
https
微信
CloudBaseFramework是一款云原生一体化部署工具,支持前后端应用一键部署,快速将应用无缝部署在Serverless架构的云开发(FaaS + CaaS +BaaS)平台,享受免运维、高性能、高可靠性、可弹性扩缩容的的应用体验。 CloudBaseFramework首创支持前后端(web/小程序/移动端/服务端)一体化部署,将传统应用通过框架层的适配、资源的统一描述和编排,打造为 Serverless 架构上弹性、高扩展的云原生应用。同时提供了丰富BaaS 能力,高效开发一云多端应用。 相比同
腾讯开源
2020-11-26
773
0
微信小程序多端框架 kbone 开源
微信
开源
webpack
小程序
javascript
适用场景 kbone 是一个致力于微信小程序和 Web 端同构的解决方案。 微信小程序的底层模型和 Web 端不同,我们想直接把 Web 端的代码挪到小程序环境内执行是不可能的。kbone 的诞生就是为了解决这个问题,它实现了一个适配器,在适配层里模拟出了浏览器环境,让 Web 端的代码可以不做什么改动便可运行在小程序里。这样,我们就可以借助 kbone 快速实现 Web 项目转化为微信小程序项目。 方案实现 方案设计有如下几个前提: 为了更好的复用组件,尽可能完整的支持 Web 端的特性 在小程序端的渲
腾讯开源
2020-03-09
757
0
腾讯原生小程序框架 OMIX 2.0 发布
游戏
数据库一体机 TData
小程序
微信
编程算法
好的设计只有一种,我们认为 OMIX 2.0 的设计刚刚好。 OMIX 2.0 是 WeStore 的进化版,WeStore 使用的是数据变更前后的 diff,diff 出的 json 就是 setData 的 patch,OMIX 2.0 使用的是 observer 监听数据的变更得到 setData 的 patch。 和 OMIX 对比,WeStore 运行时需要更多的计算,OMIX 初始化时需要更多的内存和计算,但是数据变更时 OMIX 速度比 WeStore 快,编程体验方面,OMIX 不需
腾讯开源
2019-10-30
2.2K
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“码”上创作 21 天,分 10000 元奖品池!
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