L4 的项目扩展与二次开发
2025-05-28 22:36:27作者:平淮齐Percy
项目的基础介绍
L4 是一个由微软开源的 C++ 库,它实现了一个固定大小的哈希表,支持任意字节的键和值。L4 哈希表针对查找操作进行了优化,并采用 Epoch Queue(确定性垃圾回收器)来实现无锁的查找操作。此外,L4 哈希表支持基于内存大小和时间的缓存,并使用 Clock 算法进行高效的缓存淘汰。该库还考虑到了进程间通信的需求,共享内存的实现(进程级别的多读者单写者模型)即将推出。
项目的核心功能
- 无锁查找:使用 Epoch Queue 确保查找操作无需加锁,提高并发性能。
- 缓存机制:根据内存大小和时间进行缓存,使用 Clock 算法高效淘汰缓存。
- 支持任意字节流键值:可以处理任意字节的键和值,适用于各种类型的数据存储。
- 跨平台:支持多平台编译运行,具有良好的可移植性。
项目使用了哪些框架或库?
- Boost:项目依赖于 Boost 库,用于某些功能实现和测试。
- CMake:用于构建项目的跨平台构建系统。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
L4/
├── .gitignore
├── CMakeLists.txt
├── L4.sln
├── LICENSE
├── README.md
├── SECURITY.md
├── src/
│ ├── ...
│ └── ...
├── unittests/
│ ├── ...
│ └── ...
└── examples/
├── ...
└── ...
- src/:包含项目的核心源代码。
- unittests/:包含用于验证代码正确性的单元测试。
- examples/:提供了一些使用 L4 库的示例代码。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增强缓存策略:可以根据不同场景下的需求,优化或添加新的缓存策略。
- 共享内存实现:可以基于现有代码,实现进程间共享内存的版本,提高多进程环境下的性能。
- 并发控制:虽然已经实现了无锁查找,但可以进一步研究和优化并发写入的性能。
- 支持更多平台:可以针对不同平台进行优化,增加对更多操作系统的支持。
- API 封装:可以封装更易用的 API,简化用户的使用难度,提高库的可用性。
- 文档完善:编写更详细的文档,包括 API 文档和用户使用指南,方便用户快速上手和使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660