Masstree 技术文档
本文档旨在帮助用户安装、使用 Masstree 项目,并详细说明其 API 使用方法。以下是文章的主要内容:
1. 安装指南
Masstree 是一个快速的、多核键值存储系统。以下是 Masstree 的安装步骤:
-
在 Debian、Ubuntu 或 Mac OS X 系统中,从源代码构建 Masstree:
$ ./bootstrap.sh $ ./configure $ make
-
为了性能测试,您应该禁用断言:
$ ./configure --disable-assertions
-
Masstree 需要快速的内存分配器,可以链接到 jemalloc、Google 的 tcmalloc、Hoard 或自定义的 Flow 分配器。默认情况下,它会选择 jemalloc 或 tcmalloc。如果要指定特定的内存分配器,请使用以下命令:
$ ./configure --with-malloc=<jemalloc|tcmalloc|flow|hoard>
-
查看更多配置选项,可以运行:
$ ./configure --help
2. 项目的使用说明
使用 mttest
程序可以最简单地尝试 Masstree。此测试不涉及磁盘或网络开销。
运行以下命令启动测试:
$ ./mttest
测试将启动一个进程,该进程托管一个 Masstree 实例,并生成和执行树上的查询。它使用所有可用的核心。测试持续 20 秒钟,在前 10 秒钟内使用 put
查询填充键值存储,然后在接下来的 10 秒钟内对树执行 get
查询。
输出将总结每个核心的吞吐量。例如:
1/1 rw1/m
0: now getting
1: now getting
0: {"table":"mb","test":"rw1",...}
mttest
还可以将标准输出重定向到文件或管道,生成 gnuplot 源码以绘制中位数每核心吞吐量。
3. 项目 API 使用文档
Masstree 的 API 使用方法在项目的官方文档中进行了说明。由于项目具体 API 的详细说明不在本文档的范围内,建议用户参考项目提供的官方文档和示例代码。
4. 项目安装方式
Masstree 的安装方式已在“安装指南”部分详细描述。以下是简要步骤:
- 运行
bootstrap.sh
脚本。 - 运行
configure
命令。 - 使用
make
命令构建项目。
如果需要指定内存分配器或禁用断言,请在 configure
阶段添加相应的参数。
本文档提供了 Masstree 项目的安装和使用方法,以及 API 的简要说明。用户应参考项目的官方文档以获取更详细的 API 信息和使用示例。
- 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~044CommonUtilLibrary
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!C0300- 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









