Garnet项目v1.0.55版本发布:性能优化与功能增强
2025-06-06 05:25:08作者:吴年前Myrtle
Garnet是微软研究院开发的一款高性能、低延迟的键值存储系统,它兼容Redis协议但提供了更高的吞吐量和更低的延迟。该项目采用C#编写,充分利用了.NET生态系统的优势,同时通过创新的架构设计实现了卓越的性能表现。
核心改进与优化
发布/订阅机制重构
本次版本对发布/订阅逻辑进行了全面清理和加速优化。发布/订阅是实时系统中常用的消息传递模式,Garnet通过重构底层实现,显著提升了消息传递的效率和吞吐量,特别是在高并发场景下的表现更为出色。
有序集合功能增强
- 新增了ZRANGEBYLEX命令的同义词支持,为开发者提供了更灵活的查询方式
- 实现了SortedSetCount接口,扩展了API功能集
- 为所有有序集合命令添加了基准测试(BDN),便于性能评估和优化
集群功能完善
- 实现了CLUSTER PUBSUB功能,增强了集群环境下的消息发布/订阅能力
- 新增了CLUSTER NODES测试,确保集群节点管理的可靠性
网络与连接改进
Unix域套接字支持
本次版本新增了对Unix域套接字的支持,这是一种在同一主机上的进程间通信机制,相比TCP/IP通信具有更低的延迟和更高的安全性,特别适合本地进程间的高效数据交换。
网络绑定地址处理优化
修复了当绑定地址为null时的问题,现在会默认绑定到IPAddress.Any,恢复了旧版本的语义,确保了网络连接的稳定性。
脚本与命令兼容性
- 现在支持小写的SCRIPT子命令,提高了与不同客户端工具的兼容性
- 修复了MSETNX命令的原子性问题,确保了这个重要命令在多键设置场景下的正确性
- 解决了CanDoHashExpire测试用例失败的问题,提升了哈希表过期功能的可靠性
诊断与监控
新增了对慢日志(slowlog)的支持,这是一个重要的运维功能,可以帮助开发者识别和优化执行时间过长的命令,提升系统整体性能。
性能测试基础设施
本次版本完善了基准测试(BDN)基础设施:
- 更新了Lua基准测试的预期分配字节数设置
- 添加了如何添加和运行BDN测试的文档,方便开发者进行性能评估
跨平台支持
Garnet继续保持优秀的跨平台能力,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)
总结
Garnet v1.0.55版本在保持高性能特性的同时,进一步丰富了功能集并提升了系统稳定性。特别是对发布/订阅机制的优化、有序集合功能的增强以及Unix域套接字的支持,使得Garnet在实时数据处理和本地进程通信场景中表现更加出色。这些改进使得Garnet作为一个现代化的键值存储系统,能够更好地满足各种高性能应用场景的需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
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
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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