KeyDB 开源项目教程
1. 项目介绍
KeyDB 是一个高性能的 Redis 分支,专注于多线程、内存效率和高吞吐量。KeyDB 由 Snap Inc. 支持,是一个完全开源的数据库,旨在作为 Redis 的更快替代方案。KeyDB 在多线程架构上进行了优化,能够在单个节点上处理大量工作负载,并且在内存中保持数据,以实现亚毫秒级的延迟。
KeyDB 提供了多种数据结构支持,如字符串、哈希、列表、集合、有序集合、位图、HyperLogLogs、地理空间索引和流。此外,KeyDB 还支持多种持久化选项,包括定期将数据集转储到磁盘或通过追加每个命令到基于磁盘的日志。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,确保你的系统已经安装了以下依赖:
build-essentialnasmautotools-devautoconflibjemalloc-devtcltcl-devuuid-devlibcurl4-openssl-devlibbz2-devlibzstd-devliblz4-devlibsnappy-devlibssl-dev
2.2 编译和安装
-
克隆 KeyDB 仓库:
git clone https://github.com/Snapchat/KeyDB.git cd KeyDB -
初始化并更新子模块:
git submodule init git submodule update -
编译 KeyDB:
make -
安装 KeyDB:
sudo make install
2.3 启动 KeyDB
-
使用默认配置启动 KeyDB:
keydb-server -
使用自定义配置文件启动 KeyDB:
keydb-server /path/to/keydb.conf -
通过命令行参数启动 KeyDB:
keydb-server --port 9999 --replicaof 127.0.0.1 6379
2.4 使用 KeyDB CLI
启动 KeyDB 服务器后,可以使用 keydb-cli 进行交互:
keydb-cli
在 CLI 中,你可以执行各种 Redis 命令,例如:
keydb> ping
PONG
keydb> set foo bar
OK
keydb> get foo
"bar"
keydb> incr mycounter
(integer) 1
keydb> incr mycounter
(integer) 2
3. 应用案例和最佳实践
3.1 高吞吐量场景
KeyDB 的多线程架构使其非常适合需要高吞吐量的场景。例如,在社交媒体应用中,KeyDB 可以用于处理大量的实时数据更新和查询请求。
3.2 低延迟场景
由于 KeyDB 将数据保存在内存中,它能够提供亚毫秒级的延迟,非常适合需要快速响应的应用,如在线游戏、实时分析和金融交易系统。
3.3 多主复制
KeyDB 支持多主复制,允许在多个节点之间进行异步复制。这种设置非常适合需要高可用性和数据冗余的场景,如分布式缓存和全局数据同步。
4. 典型生态项目
4.1 Redis 生态
KeyDB 与 Redis 生态系统高度兼容,因此可以使用许多现有的 Redis 工具和库。例如,可以使用 redis-py 客户端库与 KeyDB 进行交互:
import redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.set('foo', 'bar')
print(r.get('foo'))
4.2 监控工具
可以使用 Redis 的监控工具来监控 KeyDB 的性能和状态,如 redis-stat 和 RedisLive。
4.3 持久化工具
KeyDB 支持多种持久化选项,可以使用 RDB 和 AOF 持久化机制来确保数据的持久性和恢复能力。
通过以上步骤,你可以快速启动并使用 KeyDB,并了解其在不同场景下的应用和最佳实践。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。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
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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00