探索SimDB:高性能的共享内存键值存储库
项目介绍
SimDB,是一个基于C++11编写的高效、无锁、跨平台、单文件的键值存储系统,属于LAVA(实时异步可视化架构)系列的一部分。这个项目旨在为大型软件架构提供一个基础组件,并且支持实时数据可视化与调试。

项目技术分析
SimDB的核心特性包括:
-
高性能:初步测试显示,每个逻辑核心每秒可执行约50万次小型get()和put()操作,而其无锁设计意味着在多线程环境下性能表现优秀。
-
共享内存:利用Windows、Linux和OS X的内存映射文件,无需依赖任何外部库,使得它在进程间通信方面表现出色。
-
无锁并发:除了构造函数(以避免多个进程同时创建内存映射文件时出现竞态条件)外,所有对外的接口都是线程安全并且无锁的。
-
跨平台兼容:可在Visual Studio 2013、ICC 15.0(Windows)、gcc 5.4(Linux)以及OS X和clang上编译运行。
-
单文件解决方案:仅需simdb.hpp头文件和C++11标准库,无需额外依赖项,轻松集成到现有项目中。
-
宽松许可:采用Apache 2.0许可证,允许您在不改变项目许可的情况下使用此文件。
应用场景
SimDB适合于以下场景:
- 实时数据可视化和调试:由于其对内部数据可视化的支持,SimDB特别适用于实时监测系统状态和调试。
- 高并发应用:对于需要处理大量并发读写操作的应用,如大数据处理或分布式系统,SimDB是理想的存储后端。
- 进程间通信:通过共享内存实现进程间的快速数据交换,简化了多进程协同工作的复杂度。
项目特点
-
简便易用:通过简单的API即可实现键值存储,例如
db.put("key", "value")和string value = db.get("key")。 -
内存映射文件:利用操作系统级别的内存映射文件,提高了数据读取和写入速度。
-
高度定制:SimDB允许您直接操作字节缓冲区进行键值存取,灵活应对各种数据类型的需求。
-
动态扩展性:尽管目前处于alpha阶段,但SimDB已经在一些实际项目中得到应用,随着社区的发展和贡献,它的功能和稳定性将得到进一步增强。
-
详细文档:源代码中的注释深入解释了其内部工作原理和无锁并发实现方式,便于理解和优化。
总体来说,SimDB是一个强大的、轻量级的键值存储库,无论你是开发者还是研究员,都可以尝试将其用于你的项目,体验其带来的高性能与灵活性。让我们一起加入SimDB的探索之旅,见证无锁并发的魅力!
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。C0132
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
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-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00