技术文档:fanout.js 使用与安装指南
2024-12-20 21:08:16作者:乔或婵
1. 安装指南
在开始使用 fanout.js 之前,您需要确保已经安装了 Node.js 环境。以下是在您的机器或服务器上安装 fanout.js 的步骤:
git clone https://github.com/jazzychad/fanout.js.git
cd fanout.js
npm install
安装完成后,您可以通过以下命令启动 fanout.js 服务器:
node fanout.js
默认情况下,fanout.js 会监听两个端口:8880 用于客户端连接,8890 用于控制器连接。
2. 项目使用说明
fanout.js 是一个简单的发布/订阅消息服务器,用于 Node.js 环境。它由三个部分组成:fanout 服务器、一个或多个客户端(消息订阅者)以及一个或多个控制器(消息发布者)。
客户端操作
客户端可以执行以下操作:
- 订阅消息通道
- 取消订阅消息通道
- 接收订阅通道上的消息
- 向 fanout 服务器发送 ping 请求获取当前时间
控制器操作
控制器可以执行以下操作:
- 向消息通道发送(发布)消息
3. 项目API使用文档
以下是与 fanout.js 交互的协议说明:
客户端协议
-
订阅消息通道
客户端通过发送以下格式的消息来订阅一个消息通道:
subscribe <channel_name>例如:
subscribe foo -
取消订阅消息通道
客户端通过发送以下格式的消息来取消订阅一个消息通道:
unsubscribe <channel_name>例如:
unsubscribe foo -
向服务器发送 ping 请求
客户端可以通过发送以下消息来向服务器发送 ping 请求:
time -
接收消息
当客户端订阅了某个消息通道后,如果控制器向该通道发送消息,客户端将接收到以下格式的消息:
<channel_name>!<message>例如:
foo!hello, world
控制器协议
-
发布消息
控制器通过发送以下格式的消息来向消息通道发布消息:
<channel_name> <message>例如:
foo hello, world
消息通道是“软”的,不需要在发布消息之前声明或创建。如果一个控制器向没有订阅者的通道发布消息,该消息将不会被保留。
4. 项目安装方式
请参考上述“安装指南”部分中的步骤来安装 fanout.js。
通过本技术文档的介绍,您应该能够顺利安装并开始使用 fanout.js,以及理解如何通过客户端和控制器与服务器交互。如果您遇到任何问题,可以查阅项目文档或与社区交流获取帮助。
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
666
153
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++
659
300
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
235
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
320
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
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
🎉 (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
650
仓颉编程语言开发者文档。
59
819