Journal.IO 技术文档
2024-12-24 11:13:21作者:秋泉律Samson
本文档将详细介绍如何安装、使用 Journal.IO 项目,以及如何使用其提供的 API。Journal.IO 是一个轻量级、快速且易于使用的日志存储实现,支持并发读写、动态批处理、可调耐用性和数据压缩。
1. 安装指南
Journal.IO 可以通过 Maven 仓库下载,以下是依赖配置:
<dependency>
<groupId>com.github.sbtourist</groupId>
<artifactId>journalio</artifactId>
<version>1.4.2</version>
</dependency>
确保您的项目中已经配置了 Maven,然后通过上述坐标添加依赖。
2. 项目的使用说明
Journal.IO 的 API 设计简单直观。首先,配置并打开日志:
Journal journal = JournalBuilder.of(JOURNAL_DIR).open();
写入一些记录:
for (int i = 0; i < writes; i++) {
boolean sync = i % 2 == 0 ? true : false;
journal.write(new String("DATA" + i), WriteType.SYNC);
}
可以选择异步(WriteType.ASYNC)或同步(WriteType.SYNC)模式动态写入:
- 异步模式下,写入会批量处理,直到达到最大批量大小、手动同步或关闭日志,或执行同步写入。
- 同步模式下,写入直接写入磁盘。
通过日志进行正向重放:
for (Location location : journal.redo()) {
byte[] record = journal.read(location, ReadType.SYNC);
// 执行相关操作
}
也可以进行逆向重放:
for (Location location : journal.undo()) {
byte[] record = journal.read(location, ReadType.SYNC);
// 执行相关操作
}
删除记录:
journal.delete(location);
可选手动同步:
journal.sync();
压缩日志:
journal.compact();
最后关闭日志:
journal.close();
3. 项目API使用文档
Journal.IO 提供了以下核心 API:
JournalBuilder.of(String directory): 创建一个日志实例。Journal open(): 打开日志。void write(byte[] data, WriteType type): 写入记录。void read(Location location, ReadType type): 读取记录。void delete(Location location): 删除记录。void sync(): 同步日志。void compact(): 压缩日志。void close(): 关闭日志。
WriteType 和 ReadType 枚举用于指定写入和读取的模式。
4. 项目安装方式
Journal.IO 的安装方式已在“安装指南”中介绍,通过 Maven 仓库添加依赖即可。
以上就是 Journal.IO 的技术文档,希望对您有所帮助。如有任何问题,请通过邮件列表或 Twitter 联系我们。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (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
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868