Storj分布式存储项目v1.124.4版本技术解析
2025-06-16 17:43:21作者:咎岭娴Homer
Storj是一个开源的分布式云存储平台,它利用区块链技术和点对点网络构建了一个去中心化的存储解决方案。与传统的中心化云存储不同,Storj将文件分割成小块,加密后分散存储在全球各地的节点上,既保证了数据安全又提高了可用性。
核心功能更新
本次v1.124.4版本带来了多项重要改进,特别是在存储节点和卫星节点的功能增强方面:
-
存储节点性能优化
- 改进了数据迁移过程中的错误处理机制,现在当数据迁移时如果原始片段丢失,系统会自动回退到旧的后端存储
- 增强了垃圾回收机制,新增了SyncObserverV2组件,显著减少了内存分配开销
- 优化了哈希存储表接口,增加了对即时删除垃圾文件的支持
-
卫星节点管理功能
- 新增了批量删除账户数据的命令行工具,支持设置批量处理大小
- 改进了对象锁定机制,确保DeleteObjects操作会遵守对象锁定规则
- 增强了元数据管理,添加了缺失的OL测试用例
存储可靠性改进
在数据存储的可靠性方面,本版本做出了多项重要改进:
- 存储节点现在会记录并监控在垃圾箱中找到的片段信息,提高了数据可追溯性
- 修复了修复器对超时节点的分类问题,确保修复过程更加准确
- 改进了片段循环过程中的内存分配效率,减少了系统开销
支付与账户管理
在支付和用户账户管理方面,本版本引入了多项新特性:
- 支付系统现在使用幂等键来应用Stripe信用,防止重复操作
- 增加了对"payment_intent.payment_failed"Stripe webhook事件的处理
- 账户系统现在会保留已删除账户的成员信息,而不是完全清除
开发者工具与API
对于开发者而言,本版本提供了更多便利:
- 新增了作业队列(jobq)的初始实现,支持Clean方法
- 元信息基础组件现在会验证片段数量,防止无效数据
- 增加了调试端点,可以打印出成功/失败状态记录器的状态
安全与合规
在安全方面,本版本做出了以下改进:
- 对象删除操作现在会严格遵守治理规则,除非明确设置绕过标志
- 增强了字符串长度验证,现在基于字符(rune)计数而非字节计数
- 改进了错误处理,为UI错误事件添加了可选的请求ID和状态码
性能优化
性能方面的改进包括:
- 减少了片段循环期间的内存分配
- 优化了同步观察器的内存使用
- 改进了哈希存储表的实现
这个版本继续巩固了Storj作为企业级分布式存储解决方案的地位,在可靠性、安全性和管理功能方面都有显著提升。对于现有用户来说,升级到这个版本将获得更好的数据保护和管理体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
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
346
147