Garnet项目v1.0.49版本发布:网络层优化与Lua脚本增强
Garnet是微软研究院开发的一款高性能键值存储系统,它兼容Redis协议并提供更优的性能表现。该项目采用了创新的架构设计,特别适合需要低延迟、高吞吐量的应用场景。近日,Garnet发布了v1.0.49版本,带来了一系列重要的性能优化和新功能。
网络层全面升级
本次版本最显著的改进是对网络层的全面重构。开发团队将同步网络处理逻辑转换为异步模式,这一改变显著提升了系统的并发处理能力。在网络密集型场景下,新的异步网络层能够更高效地利用系统资源,减少线程阻塞,从而提供更高的吞吐量和更低的延迟。
为了验证网络层的性能,团队特别设计了网络基准测试(BDN),使用批处理大小为1的配置来专门测试网络层的极限性能。这种测试方法能够更准确地反映网络层在高负载下的表现,为后续优化提供了可靠的数据支持。
Lua脚本引擎优化
Lua脚本支持是Garnet的重要特性之一,本次更新对Lua脚本引擎进行了多方面的改进:
- 内存分配优化:减少了脚本执行过程中的内存分配次数,降低了GC压力
- 性能提升:通过优化脚本编译和执行流程,提高了脚本运行速度
- 正确性增强:修复了若干边界条件下的脚本执行问题,提高了稳定性
团队还更新了与Lua脚本相关的测试用例和预期值,确保新版本的脚本行为符合预期。这些改进使得Garnet在处理复杂业务逻辑时更加高效可靠。
新增命令与兼容性增强
为提升与Redis的兼容性,v1.0.49版本新增了多个集合操作命令:
- ZUNION和ZUNIONSTORE:支持有序集合的并集操作
- ZINTER、ZINTERCARD和ZINTERSTORE:支持有序集合的交集操作
这些命令的加入使得Garnet能够更好地兼容现有的Redis应用,降低了迁移成本。开发团队特别注重这些新命令的性能表现,确保它们在高负载环境下仍能保持稳定的响应速度。
基准测试工具完善
本次更新还加强了基准测试工具(BDN)的功能:
- 新增了Network.BasicOperations和Network.RawStringOperations测试场景
- 统一了性能指标的计量单位,全部使用字节(Byte)作为标准
- 恢复了之前被意外移除的Operations.CustomOperations测试项
- 更新了Operations.ObjectOperations的预期基准值
这些改进使得性能测试更加全面和准确,帮助开发者更好地评估系统在不同工作负载下的表现。
跨平台支持
Garnet继续保持优秀的跨平台特性,v1.0.49版本提供了针对多种操作系统和架构的预编译包:
- Linux (x64和ARM64)
- macOS (x64和ARM64)
- Windows (x64和ARM64)
特别是Windows平台还提供了ReadyToRun格式的发布包,这种预编译格式能够减少应用程序启动时间,提高运行效率。
总结
Garnet v1.0.49版本在网络性能、Lua脚本支持和命令兼容性方面都取得了显著进步。异步网络层的引入为高并发场景提供了更好的基础,Lua脚本引擎的优化则增强了处理复杂业务逻辑的能力。随着新命令的加入和基准测试工具的完善,Garnet正逐步成为一个更成熟、更可靠的键值存储解决方案。
对于正在寻找高性能存储系统的开发者来说,这个版本值得关注和评估。特别是那些需要兼容Redis协议同时又追求更高性能的应用场景,Garnet提供了一个有吸引力的选择。
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0266cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









