Hyperf框架v3.1.51版本发布:数据库模型增强与并发控制优化
Hyperf是一款基于Swoole的高性能PHP协程框架,以其卓越的性能和丰富的功能组件著称。近日,Hyperf发布了v3.1.51版本,这个版本主要围绕数据库操作和并发控制进行了多项功能增强和优化。
数据库模型与查询构建器增强
本次更新为Hyperf的数据库组件带来了多个实用方法:
-
createOrFirst/createOrRestore方法:这两个新方法为模型构建器提供了更便捷的数据操作方式。createOrFirst会尝试创建记录,如果唯一约束冲突则返回现有记录;createOrRestore则会在冲突时恢复软删除的记录。
-
existsOr/doesntExistOr方法:这些条件查询方法为查询构建器增加了更灵活的存在性检查能力,可以链式调用其他查询条件。
-
sole方法:这是一个严格查询方法,当查询结果不是恰好一条记录时会抛出异常,适用于必须获取单条记录的场景。
-
模型方法增强:
- discardChanges方法允许丢弃模型的未保存修改
- hasAppended方法可以检查模型是否附加了特定属性
这些增强使得Hyperf的数据库操作更加灵活和强大,能够覆盖更多实际开发场景。
并发控制新特性
新版本引入了WaitConcurrent类,这是一个协程并发控制工具。它可以帮助开发者更方便地管理多个并发任务,等待它们全部完成后再继续执行后续逻辑。这个特性在处理需要并行执行多个IO操作的场景时特别有用,比如同时请求多个外部API。
命令控制与Redis监控
-
Prohibitable特性:为命令增加了禁止执行的能力,可以通过配置或运行时条件来阻止特定命令的执行。
-
Redis命令执行事件:新增了CommandExecuted事件,开发者现在可以监听Redis命令的执行情况,便于实现监控、日志记录等功能。
开发体验优化
-
编辑器集成:现在生成的文件可以自动在编辑器中打开并定位到光标位置,提高了开发效率。
-
代码质量改进:优化了从composer.lock读取包数据的逻辑,并用更现代的static::class替换了get_called_class函数调用。
总结
Hyperf v3.1.51版本虽然是一个小版本更新,但在数据库操作和并发控制方面带来了不少实用的新特性。这些改进不仅增强了框架的功能性,也进一步提升了开发体验。特别是数据库相关的增强,使得处理复杂数据操作变得更加简洁高效。对于正在使用Hyperf框架的开发者来说,这个版本值得升级。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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-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
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