Infinispan 15.2.4.Final版本发布:关键性能优化与稳定性提升
Infinispan是一个开源的高性能分布式内存数据网格平台,它提供了灵活的数据缓存解决方案,支持多种数据访问模式,包括键值存储、查询和事件处理。作为一款企业级的数据网格产品,Infinispan广泛应用于需要高性能、高可用性和可扩展性的场景中。
核心改进与优化
本次15.2.4.Final版本主要针对系统的稳定性和性能进行了多项重要改进,特别是在内存管理、索引处理和跨站点复制等方面。
内存管理优化
版本中修复了UnsafeMemoryAddressOffHeapMemory在使用WildFly时可能出现的ClassNotFoundException问题。这一改进确保了在WildFly应用服务器环境下,Infinispan能够正确使用非堆内存进行高效操作,提升了内存密集型应用的稳定性。
索引处理增强
SoftIndexFileStore(SIFS)组件获得了多项重要修复:
- 修复了重启时可能错误报告索引脏状态的问题
- 解决了可能导致负大小异常的情况
- 改进了主动清除机制,不再仅依赖压缩操作 这些改进显著提升了索引存储的可靠性和重启后的恢复能力。
跨站点复制稳定性
修复了在条目过期时可能出现的NullPointerException问题,增强了跨站点复制场景下的稳定性。这一改进对于构建高可用的分布式系统尤为重要,确保了数据在不同站点间同步的可靠性。
性能与可靠性提升
状态转移跟踪改进
修复了状态转移进度跟踪的问题,现在能够更准确地反映数据迁移的进度。这对于大规模集群中的数据再平衡操作至关重要,管理员可以更可靠地监控数据迁移过程。
查询功能修复
解决了嵌套列表投影和过滤在HotRod协议下不工作的问题,增强了复杂数据结构的查询能力。这一改进使得开发者能够更灵活地处理包含嵌套结构的数据。
测试与质量保证
版本中包含了对多个测试用例的修复,包括:
- 修复了ReindexPressureTest中的不稳定测试
- 解决了SoftIndexFileStore测试中的间歇性失败
- 改进了Hibernate Search查询状态报告的不准确问题 这些改进提升了整个测试套件的可靠性,为产品质量提供了更强有力的保障。
系统行为优化
- 全局组件现在不会在其启动方法中启动缓存,改进了启动顺序和依赖管理
- 终止操作现在能够正确地完成待处理的缓存启动异常
- 默认配置中重新添加了port_range设置,增强了网络配置的灵活性
总结
Infinispan 15.2.4.Final版本虽然没有引入重大新功能,但通过一系列针对性的修复和优化,显著提升了系统的稳定性、可靠性和性能表现。特别是对于使用SoftIndexFileStore和跨站点复制功能的用户,这些改进将带来更稳定的运行体验。对于生产环境用户,建议评估升级此版本以获得这些稳定性改进带来的好处。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~050CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0302- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









