Blocky DNS服务器v0.26版本发布:性能优化与功能增强
Blocky是一款基于Go语言开发的高性能DNS服务器,专注于隐私保护和广告拦截功能。作为一款轻量级的DNS解决方案,Blocky支持多种DNS协议,包括DoH(DNS over HTTPS),并提供了丰富的自定义过滤规则和缓存机制。
最新发布的v0.26版本带来了一系列值得关注的改进和优化,主要聚焦在性能提升、缓存机制完善以及用户体验增强三个方面。
核心功能改进
缓存控制机制增强
新版本在DoH响应中新增了"cache-control" HTTP头部,这一改进使得客户端能够更有效地管理DNS记录的缓存行为。通过合理设置缓存控制策略,可以显著减少重复查询,提升整体DNS解析效率。
同时,v0.26引入了缓存排除配置功能,允许管理员精确控制哪些域名或记录类型不应被缓存。这对于处理动态DNS记录或需要实时更新的特殊场景特别有用。
兼容性提升
针对Adblock Plus风格的过滤列表,新版本移除了对"||"和"^"符号的限制。这一变化使得Blocky能够更好地兼容主流广告拦截规则格式,简化了从其他广告拦截解决方案迁移到Blocky的过程。
性能监控与可视化
v0.26版本对Grafana监控面板进行了多项优化:
- 修复了原有查询中的问题,确保监控数据的准确性
- 增加了对原生直方图(native histograms)的支持,提供更丰富的性能指标可视化
- 优化了面板布局和数据显示方式,使管理员能够更直观地掌握DNS服务器运行状态
这些改进使得性能监控更加全面和可靠,有助于及时发现和解决潜在的性能瓶颈。
构建与部署优化
开发团队对项目的构建系统进行了现代化改造:
- 用go.mod工具替代了原有的tools.go文件,简化了依赖管理
- 重构了Dockerfile,优化了容器镜像构建流程
- 更新了测试容器相关依赖,确保测试环境的可靠性
这些底层改进虽然对最终用户不可见,但显著提升了开发效率和部署灵活性。
依赖项更新
v0.26版本包含了大量第三方依赖库的更新,包括:
- 核心网络库golang.org/x/net升级到0.40.0
- Prometheus客户端库更新,增强监控能力
- Docker SDK更新,改善容器集成
- 测试框架Ginkgo和Gomega升级,提升测试覆盖率
这些依赖更新不仅带来了性能改进和安全修复,也为未来功能扩展奠定了基础。
总结
Blocky v0.26版本通过缓存机制优化、监控面板改进和构建系统升级,进一步巩固了其作为高性能DNS解决方案的地位。特别是对Adblock Plus规则格式的更好支持,使得从其他广告拦截方案迁移更加顺畅。
对于注重隐私保护和网络性能的用户,升级到v0.26版本将获得更稳定、更高效的DNS解析体验。开发团队持续关注用户反馈和行业标准的变化,使Blocky在功能丰富性和性能表现上保持领先。
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