resumable-stream 的安装和配置教程
2025-05-18 04:59:15作者:贡沫苏Truman
项目基础介绍
resumable-stream 是一个用于在服务器端创建可恢复流的开源项目。该项目的目的是让客户端能够在断开连接后重新连接到流,或者允许第二个客户端继续接收流数据。这种功能特别适用于无状态的 serverless 环境,其中不使用粘性负载均衡。该项目主要使用 TypeScript 编程语言实现。
项目使用的关键技术和框架
resumable-stream 使用了以下关键技术和框架:
- Redis: 作为消息传递的中间件,用于发布和订阅消息,实现流的恢复和续传。
- TypeScript: 提供静态类型检查,增加代码的可维护性。
- Next.js: 用于创建和发送事件流响应的框架。
安装和配置准备工作
在开始安装 resumable-stream 之前,您需要确保以下准备工作已经完成:
- 安装 Node.js 和 npm,因为
resumable-stream是一个基于 Node.js 的项目。 - 确保您的系统中已经安装了 Redis,并且服务正在运行。
- 准备好基本的 Node.js 开发环境。
安装步骤
以下是详细的安装步骤:
步骤 1: 克隆项目仓库
首先,您需要从 GitHub 上克隆项目仓库到本地环境:
git clone https://github.com/vercel/resumable-stream.git
cd resumable-stream
步骤 2: 安装项目依赖
接下来,安装项目所需的依赖:
npm install
步骤 3: 配置 Redis
确保您的 Redis 服务正在运行,并且 resumable-stream 能够连接到 Redis 服务器。如果需要,您可以在项目的配置文件中指定 Redis 服务器的地址和端口。
步骤 4: 运行示例
安装和配置完成后,您可以运行项目自带的示例代码来测试功能是否正常:
npm run example
这个命令会启动一个简单的服务器,并向您展示如何创建和使用可恢复的流。
按照以上步骤操作,您应该能够成功安装和配置 resumable-stream 项目。如果遇到任何问题,请查看项目的文档和 GitHub 仓库中的 issues 进行解决。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878