System.Linq.Dynamic.Core 项目中 SlidingCache 的线程安全优化实践
在 System.Linq.Dynamic.Core 这个动态 LINQ 查询库的最新更新中,开发团队针对其内部使用的 SlidingCache 缓存机制进行了一系列重要的线程安全性和性能优化。这些改进显著提升了在高并发场景下的稳定性和效率。
原子锁机制的引入
原实现中存在一个关键问题:在枚举缓存键时,键可能被同时移除,导致 KeyNotFoundException。为解决这个问题,团队采用了 Interlocked.CompareExchange 来实现原子锁机制。这种轻量级的同步方式相比传统锁具有更低的性能开销,特别适合高频访问的缓存场景。
Interlocked.CompareExchange 提供了原子性的比较和交换操作,确保在多线程环境下,Cleanup 方法不会被多个线程同时进入。这种设计既保证了线程安全,又最大限度地减少了锁竞争。
延迟清理策略的优化
团队重新设计了清理逻辑的执行时机,将 CleanupIfNeeded 方法移至 TryGetValue 执行的 finally 块中。这一调整带来了两个主要好处:
- 当 PermitExpiredReturns 启用时,避免了在访问项目时发生竞态条件
- 清理操作不会阻塞正常的缓存访问流程
这种延迟执行的策略使得缓存操作更加平滑,特别是在高负载情况下能够保持稳定的性能表现。
确定性元素缓存支持
新增的参数允许缓存过期但具有确定性的元素。这一特性特别适用于 ConstantExpressions 这类具有不变性的对象。通过默认启用此功能,系统可以避免不必要的对象移除和重建操作,从而提升整体性能。
确定性元素指的是那些即使过期也不会改变其值的对象。对于这类对象,即使它们已经"过期",仍然可以安全地返回给调用者,而不需要重新计算或获取。
灵活的过期返回配置
PermitExpiredReturns 设置现在被集成到了 CacheConfig 类中,为开发者提供了更细粒度的控制能力。根据不同的应用场景,开发者可以灵活配置是否允许返回过期项目:
- 对于实时性要求高的场景,可以禁用此选项
- 对于可以容忍短暂数据不一致但对性能要求高的场景,可以启用此选项
这种设计体现了缓存策略的灵活性,让开发者能够根据业务需求做出最佳选择。
生产环境验证
这些改进在经过严格的测试后,已经部署到生产环境并稳定运行。内存快照显示缓存使用情况健康,没有出现内存泄漏或异常情况。特别是在高并发场景下,新的实现展现出了更好的稳定性和性能表现。
通过这些优化,System.Linq.Dynamic.Core 的 SlidingCache 现在能够更好地服务于需要高性能动态 LINQ 查询的场景,特别是在多线程环境下表现出色。这些改进不仅解决了已知的线程安全问题,还为未来的性能优化奠定了基础。
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