possum 项目亮点解析
2025-06-01 21:55:22作者:庞眉杨Will
1. 项目基础介绍
possum 是一个基于磁盘的关键值缓存系统,它支持多个进程并发访问,而无需进程间通信或辅助进程。该系统通过使用打孔技术和稀疏文件高效地逐出数据。它支持通过文件克隆创建读取快照,这一特性在如 Btrfs、XFS、ZFS、APFS 和 ReFSv2 等文件系统中可用。possum 允许直接在文件上进行值的读取和写入,这使得内存映射、零拷贝/拼接、向量 I/O、轮询等操作成为可能。
2. 项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,主要包括以下部分:
src: 源代码目录,包含了项目的核心实现。benches: 基准测试代码,用于测试项目的性能。tests: 测试代码,确保项目的功能和稳定性。util: 工具函数和模块,为项目提供辅助功能。Cargo.toml: Rust 项目配置文件,定义了项目的依赖和构建配置。
3. 项目亮点功能拆解
- 并发访问:
possum支持多个进程的并发访问,提高了系统的可用性和效率。 - 磁盘存储: 直接在磁盘上存储键值数据,避免了传统内存缓存对于存储空间的限制。
- 空间限制:
possum能够限制磁盘空间的使用,有效管理存储资源。 - 事务支持: 支持事务,保证了数据的一致性和可靠性。
- 快照功能: 能够创建读取快照,为数据的读取提供一致性视图。
4. 项目主要技术亮点拆解
- 稀疏文件和文件克隆: 利用稀疏文件和文件克隆技术,提高了数据读写效率。
- 打孔技术: 通过打孔技术高效地回收未使用的磁盘空间。
- 零拷贝/拼接: 利用操作系统的零拷贝/拼接技术,减少不必要的内存和数据拷贝。
- 向量 I/O: 使用向量 I/O 提高数据传输效率。
5. 与同类项目对比的亮点
与同类项目相比,possum 的亮点在于:
- 直接磁盘存储: 与其他内存缓存解决方案不同,
possum直接在磁盘上操作数据,适用于需要大容量存储的场景。 - 无进程间通信需求:
possum不需要专门的进程来处理进程间通信,简化了系统设计。 - 跨平台支持: 支持包括 macOS、Linux 和 Windows 在内的多种操作系统,具有广泛的适用性。
- 灵活的写入策略: 支持批处理写入,优化了写入性能。
- 高效的读取机制: 通过读取快照,保证了读取操作的高效性。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-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。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
256
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥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
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
262
92