探索分布式数据同步的新境界 - delta-crdts
2024-05-31 12:56:49作者:柯茵沙
delta-crdts 是一个由 Protocol Labs 制作并维护的 JavaScript 库,它提供了基于 Delta 状态的冲突自由复制数据类型(Conflict-Free Replicated Data Types)。这个库的核心目标是帮助开发者在分布式环境中实现高效且无冲突的数据同步。
项目介绍
delta-crdts 提供了一种强大的方法来处理和解决多个副本间的并发更新,确保即使在网络不稳定或存在延迟的情况下也能保持数据的一致性。这个库实现了多种 CRDT 类型,包括计数器、集合、数组、注册表和映射等,所有这些类型都是无冲突的,并支持增量计算,使得数据查询和管理更为便捷。
项目技术分析
该项目的关键在于其对 Delta 状态的理解和应用。Delta 状态允许只传递数据变化而不是整个状态,这极大地减少了网络通信的成本。此外,delta-crdts 还支持各种类型的 CRDT,如 GCounter、PNCounter 和 RGA,它们都有各自独特的特性和适用场景。
例如,GCounter 只能递增,适合于统计等场景;PNCounter 允许递增和递减,适用于需要精确计数的应用;而 RGA(可扩展的可增长数组)则可以方便地插入、删除和更新元素,适应于动态数组的需求。
项目及技术应用场景
delta-crdts 的应用场景广泛,其中包括:
- 去中心化存储系统:如 IPFS,通过 CRDT 实现节点间的数据同步,保证数据一致性。
- 实时协作应用:比如在线文档编辑,用户可以同时进行修改,CRDT 能自动解决冲突。
- 分布式数据库:在数据库中,CRDTs 可以用于分布式事务,保证在多个节点上的数据一致性。
- 物联网(IoT):设备间的数据同步和状态更新可以借助 CRDT 来实现,即便在不稳定网络环境下也能保证数据准确。
项目特点
- 无冲突:delta-crdts 使用 CRDT 技术,确保不同副本之间的并发操作不会产生冲突。
- 高效传输:仅需传递数据变化(delta),减少通信开销,提高性能。
- 灵活的扩展性:允许用户自定义 CRDT 类型,满足特定需求。
- 直观的 API:清晰易懂的接口设计,便于集成到现有项目中。
- 全面的类型支持:涵盖了计数器、标志、集合、数组、注册表等多种数据结构。
总的来说,delta-crdts 是构建分布式系统的强大工具,无论你是经验丰富的开发者还是初学者,都能从它的简洁、高效和灵活性中受益。现在就通过简单的安装和导入,开始探索 delta-crdts 带来的无限可能吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
642
🎉 (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
1.06 K
614
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
642