Infinispan 技术文档
2024-12-20 23:04:32作者:郁楠烈Hubert
1. 安装指南
Infinispan 是一款开源的内存分布式数据库,安装过程相对简单。以下是详细的安装步骤:
- 确保您的系统安装了 Java,版本需在 17 到 23 之间。
- 从 Infinispan 官方网站下载最新的 Infinispan Server 包。
- 解压下载的文件到指定的目录。
2. 项目的使用说明
Infinispan 提供了多种使用方式,以下是一些基本的使用说明:
- 启动服务:进入解压后的目录,运行
start.sh脚本(在 Windows 系统中为start.bat)来启动 Infinispan 服务。 - 连接服务:在浏览器中输入
localhost:11222,使用默认的用户admin和密码password登录管理控制台。 - 创建缓存:在控制台中创建新的缓存,指定缓存名称并遵循向导完成创建过程。
- 添加数据:在控制台中选中创建的缓存,添加键值对数据,例如键为 "hello",值为 "world"。
3. 项目API使用文档
Infinispan 提供了丰富的 API 供开发者使用,以下是一些基本的 API 使用示例:
- 获取远程缓存管理器:
RemoteCacheManager cacheManager = new RemoteCacheManager("localhost", 11222); - 获取缓存:
Cache<String, String> cache = cacheManager.getCache(); - 添加数据:
cache.put("key", "value"); - 获取数据:
String value = cache.get("key"); - 关闭缓存管理器:
cacheManager.stop();
4. 项目安装方式
Infinispan 支持多种安装方式,以下是几种常见的安装方法:
- 使用包管理器:可以使用 Maven 或 Gradle 包管理器将 Infinispan 作为依赖项添加到您的项目中。
- 手动安装:从官方网站下载 Infinispan Server 包,手动解压到指定目录并使用。
通过以上指南,您应该能够成功安装和开始使用 Infinispan。更多详细信息和高级配置,请参考 Infinispan 的官方文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0118
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
fun-rec推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/Python03
so-large-lm大模型基础: 一文了解大模型基础知识01
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
764
4.98 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.93 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
683
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
880
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
457
439
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++
1.08 K
1.1 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
305
118
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
221