腾讯IM服务器变迁:从十万级到亿级的架构演进

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"本文主要围绕腾讯即时通讯(IM)服务器的演进历程展开深入探讨,以《01_YiYiZaiXianBeiHou_DJT.QQ.COM.pdf》为标题,由腾讯即通平台部的高级技术总监icezhuang分享。这位专家在腾讯工作期间,亲身经历了QQ IM从最初的低并发阶段到亿级在线的快速发展,包括从十万级、百万级、千万级直至亿级在线用户的转变。 文章首先回顾了IM后台1.0阶段,针对十万级在线用户,该阶段的系统设计简单,主要由接入服务器和存储服务器组成。接入服务器的核心数据结构展示了用户信息,如UIN(用户唯一标识)、标志位、资料以及在线状态等。业务流程主要包括登录、实时通知和定期数据同步,以及获取在线状态的功能。 随着业务需求的增长,IM后台进化到了1.5版本,这个阶段的需求显著增强。为了更好地支持视频、语音、文件传输等实时宽带业务,系统增加了长连接服务器,为无法直接连接的客户端提供数据中转服务。存储服务器也进行了轻重分离,核心服务器确保稳定性,扩展服务器快速响应业务增长。这表明腾讯在处理高并发和复杂服务方面取得了显著进步,实现了99.99%的可用性。 作者强调,这些成就并非一蹴而就,而是团队长时间的积累和经验教训的结晶,他们经历过从10万到1.4亿在线用户的整个过程,这个过程中吸取了大量的宝贵经验。通过分享这一系列变化,文章提供了关于如何应对海量服务挑战的深刻见解,对于其他企业优化其IM服务具有很高的参考价值。" 这篇文档不仅揭示了腾讯IM服务器架构的演变,还突显了在高并发场景下系统设计与优化的关键要素,如负载均衡、数据存储策略和实时通信能力的提升,是深入了解大规模互联网服务架构变迁的珍贵资料。
2024-10-12 上传
主要内容:本文详细介绍了一种QRBiLSTM(分位数回归双向长短期记忆网络)的时间序列区间预测方法。首先介绍了项目背景以及模型的优势,比如能够有效利用双向的信息,并对未来的趋势上限和下限做出估计。接着从数据生成出发讲述了具体的代码操作过程:数据预处理,搭建模型,进行训练,并最终可视化预测结果与计算分位数回归的边界线。提供的示例代码可以完全运行并且包含了数据生成环节,便于新手快速上手,深入学习。此外还指出了模型未来发展的方向,例如加入额外的输入特性和改善超参数配置等途径提高模型的表现。文中强调了时间序列的标准化和平稳检验,在样本划分阶段需要按时间序列顺序进行划分,并在训练阶段采取合适的手段预防过度拟合发生。 适合人群:对于希望学习和应用双向长短时记忆网络解决时序数据预测的初学者和具有一定基础的研究人员。尤其适用于有金融数据分析需求、需要做多一步或多步预测任务的从业者。 使用场景及目标:应用于金融市场波动预报、天气状况变化预测或是物流管理等多个领域内的决策支持。主要目的在于不仅能够提供精确的数值预计还能描绘出相应的区间概率图以增强结论置信程度。 补充说明:本教程通过一个由正弦信号加白噪构造而成的简单实例来指导大家理解和执行QRBiLSTM流程的所有关键步骤,这既方便于初学者跟踪学习,又有利于专业人士作为现有系统的补充参考工具。
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