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。
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。C092
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00