kube-rs 0.92版本发布:显著优化内存使用与增强网络支持
kube-rs项目近期发布了0.92版本,这个版本带来了两个重要的改进:显著降低了运行时内存使用量,并增强了网络连接支持功能。这些改进使得这个Rust语言的Kubernetes客户端库在性能和可用性上都得到了提升。
运行时内存使用优化
新版本对watcher模块进行了重大改进,不再强制缓冲初始页面和初始化流数据。这是通过为watcher::Event新增了Init、InitApply和InitDone三种事件类型实现的。这些新事件类型在存储端被读取,同时保持了reflector和Store用户的原子性和就绪性保证。
这一改进带来了显著的内存使用量下降,特别是对于使用watcher的用户(无论是否使用存储)。根据基准测试显示,内存使用量有了明显减少。不过需要注意的是,这也带来了一个破坏性变更——watcher::Event的结构发生了变化。
对于普通用户来说,如果只是简单地使用watcher、reflector或Controller,通常不需要做任何修改。但如果使用了自定义存储或对watcher::Event进行了模式匹配,则需要进行相应的更新。对于编写自定义存储的用户来说,这些新信号将有助于改进缓存机制。
网络连接支持增强
在客户端方面,0.92版本新增了对网络连接的支持。这一功能通过http-proxy特性实现,它引入了hyper-http-proxy库,与已有的socks5代理功能形成了互补。这使得kube-rs在各种网络环境下的适应性更强,特别是在需要通过特定方式访问Kubernetes集群的场景下。
总结
kube-rs 0.92版本的这些改进使得这个Rust语言的Kubernetes客户端库更加成熟和实用。内存使用的优化对于资源敏感的应用场景尤为重要,而网络支持的增强则提升了库在各种网络环境下的可用性。这些改进都体现了kube-rs项目对性能和用户体验的持续关注。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C038
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0117
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