SDNS v1.6.0 发布:性能突破与Kubernetes增强
SDNS是一个高性能的DNS服务器实现,专注于提供快速、可靠的域名解析服务。作为现代DNS解决方案,SDNS特别适合云原生环境,能够与Kubernetes等容器编排平台无缝集成。最新发布的v1.6.0版本带来了显著的性能提升和多项新功能,使其在云环境中的表现更加出色。
性能革命:缓存系统全面升级
v1.6.0版本对缓存系统进行了彻底重构,引入了全新的分段式缓存实现。这一改进带来了惊人的性能提升:
- 操作延迟从1359纳秒降至18.66纳秒,性能提升高达98.6%
- 所有缓存操作实现了零内存分配
- 通过256个独立分段显著提升了并发处理能力
这种分段式设计类似于现代CPU的缓存架构,通过减少锁竞争来提高并发性能。每个分段独立管理自己的缓存条目,当需要访问缓存时,系统会根据键的哈希值快速定位到特定分段,从而最小化锁的争用。
内存管理优化
新版本修复了SyncUInt64Map中的内存泄漏问题,这是一个关键改进。之前的实现中,删除的节点永远不会被释放,导致内存使用量随时间增长而不断增加。v1.6.0实现了向后移位删除算法,确保删除操作后内存能够被正确回收。
Kubernetes集成增强
针对Kubernetes环境,v1.6.0新增了多项重要功能:
-
Kubernetes DNS中间件:新增"主动模式",可以更积极地处理服务发现中的异常情况,提高在动态Kubernetes环境中的可靠性。
-
Headless服务支持:在分片注册表中实现了对Headless服务的端点支持,这是StatefulSet等有状态工作负载的关键需求。现在SDNS能够正确解析Headless服务背后的各个Pod IP。
-
自动TLS证书重载:简化了证书管理,当Kubernetes Secret中的证书更新时,SDNS会自动检测并重新加载,无需重启服务。
安全与限流改进
新版本引入了共享速率限制器,这是一个重要的安全增强功能。它可以:
- 防止DNS放大攻击
- 限制恶意客户端的查询频率
- 在多个SDNS实例间共享限流状态(当配置为集群模式时)
其他重要修复
v1.6.0还解决了多个关键问题:
- 修复了QUIC协议实现中的API问题,提高了基于HTTP/3的DNS-over-QUIC的稳定性
- 解决了缓存一致性问题,确保在长时间运行后不会返回过期的记录
- 改进了Kubernetes服务发现的健壮性,特别是在大规模集群中的表现
跨平台支持
SDNS继续保持其出色的跨平台能力,v1.6.0提供了对多种操作系统和架构的支持,包括:
- Linux (amd64, arm64, armv5-v7, mips/mips64)
- macOS (Intel和Apple Silicon)
- Windows
- FreeBSD/NetBSD/OpenBSD
对于Linux用户,还提供了.deb和.rpm包,简化了安装过程。
总结
SDNS v1.6.0是一个里程碑式的版本,通过革命性的缓存重构实现了数量级的性能提升,同时增强了在Kubernetes环境中的集成能力。这些改进使SDNS成为云原生环境中DNS解决方案的有力竞争者,特别适合需要高性能、高可靠性DNS服务的大规模部署场景。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
MiniCPM-SALAMiniCPM-SALA 正式发布!这是首个有效融合稀疏注意力与线性注意力的大规模混合模型,专为百万级token上下文建模设计。00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01