cachegrand 项目安装与使用教程
2024-09-25 04:29:27作者:滕妙奇
1. 项目的目录结构及介绍
cachegrand 项目的目录结构如下:
cachegrand/
├── 3rdparty/
├── benches/
├── docs/
├── etc/
├── src/
├── tests/
├── tools/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── .ignore
├── .lgtm.yml
├── CMakeLists.txt
├── CNAME
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── _config.yml
├── codecov.yml
└── valgrind.supp
目录介绍:
- 3rdparty/: 存放第三方依赖库。
- benches/: 存放性能测试相关的代码和脚本。
- docs/: 存放项目的文档,包括用户指南、API 文档等。
- etc/: 存放配置文件模板和示例。
- src/: 存放项目的源代码。
- tests/: 存放测试代码和测试用例。
- tools/: 存放项目相关的工具和脚本。
- .gitignore: Git 忽略文件列表。
- .gitmodules: Git 子模块配置文件。
- .ignore: 忽略文件列表。
- .lgtm.yml: LGTM 配置文件。
- CMakeLists.txt: CMake 构建配置文件。
- CNAME: 自定义域名配置文件。
- CODE_OF_CONDUCT.md: 项目行为准则。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
- LICENSE: 项目许可证。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- _config.yml: 配置文件。
- codecov.yml: Codecov 配置文件。
- valgrind.supp: Valgrind 抑制文件。
2. 项目的启动文件介绍
cachegrand 项目的启动文件是 cachegrand-server,位于 src/ 目录下。该文件是项目的核心可执行文件,负责启动和管理 cachegrand 服务。
启动命令:
/path/to/cachegrand-server -c /path/to/cachegrand.yaml
启动参数:
-c, --config-file=FILE: 指定配置文件路径(默认配置文件路径为/usr/local/etc/cachegrand/cachegrand.conf)。-l, --log-level=LOG LEVEL: 设置日志级别(可选值:error, warning, info, verbose, debug)。--help: 显示帮助信息。--usage: 显示简短的使用信息。
3. 项目的配置文件介绍
cachegrand 项目的配置文件是 cachegrand.yaml,位于 etc/ 目录下。该文件包含了 cachegrand 服务的各项配置参数。
配置文件示例:
# cachegrand.yaml 配置文件示例
server:
port: 6379
tls_port: 6380
prometheus_port: 9090
metrics_endpoint: /metrics
certificate_path: /etc/cachegrand/cachegrand.pem
key_path: /etc/cachegrand/cachegrand.key
配置项介绍:
- server.port: Redis 服务的端口号(默认 6379)。
- server.tls_port: 启用 TLS 的 Redis 服务端口号(默认 6380)。
- server.prometheus_port: Prometheus 监控端口号(默认 9090)。
- server.metrics_endpoint: Prometheus 指标端点(默认
/metrics)。 - server.certificate_path: SSL 证书路径。
- server.key_path: SSL 密钥路径。
通过编辑 cachegrand.yaml 文件,可以自定义 cachegrand 服务的各项配置,以满足不同的使用需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler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。
C
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
771
191
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
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
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355