Diablo:轻量级分布式配置管理平台
项目介绍
Diablo是一款轻量级的分布式配置管理平台,旨在为开发者提供一个简单、可靠的配置管理解决方案。无论是微服务架构还是传统的单体应用,Diablo都能帮助你轻松管理应用的配置信息,确保配置的实时更新和一致性。
项目技术分析
架构设计
Diablo的架构设计简洁而高效,主要由以下几个核心组件构成:
- Server节点:对等的Server节点设计,确保即便某些节点不可用,集群仍能正常工作。
- Redis存储:使用Redis作为配置数据的存储介质,支持Redis Cluster、Redis Master-Slave等多种高可用方案,确保数据的可靠性和一致性。
- Http长轮询:通过Http长轮询机制,实现配置的近似实时更新,确保客户端能够及时获取最新的配置信息。
技术栈
- Redis:作为配置数据的存储,支持多种高可用方案。
- Http长轮询:实现配置的近似实时更新。
- Java:主要开发语言,支持多种客户端集成方式。
项目及技术应用场景
Diablo适用于多种应用场景,特别是那些需要频繁更新配置且对配置一致性要求较高的系统。以下是一些典型的应用场景:
- 微服务架构:在微服务架构中,各个服务可能需要频繁更新配置,Diablo能够确保所有服务实例都能及时获取最新的配置信息。
- 传统单体应用:即使是传统的单体应用,也可以通过Diablo实现配置的集中管理和实时更新。
- DevOps环境:在DevOps环境中,Diablo可以帮助团队快速部署和更新配置,提高开发和运维效率。
项目特点
轻量级
Diablo的设计理念是轻量级和简单易用,没有复杂的技术和第三方依赖,开发者可以快速上手并集成到现有系统中。
可靠存储
通过使用Redis作为存储介质,并支持多种高可用方案,Diablo确保了配置数据的可靠性和一致性。
对等的Server节点
Server节点的对等性设计,确保即便某些节点不可用,集群仍能正常工作,提高了系统的可用性和稳定性。
近似实时更新
通过Http长轮询机制,Diablo实现了配置的近似实时更新,确保客户端能够及时获取最新的配置信息。
简单的UI
Diablo内嵌了一个简单易用的Web界面——Diablo Tower,开发者可以通过该界面轻松管理应用和配置项。
快速开始
安装
-
下载:从GitHub Releases下载最新的压缩包。
-
源码构建:通过Maven构建源码。
mvn clean package -DskipTests -
解压缩:解压缩下载或构建的压缩包。
tar zxf diablo-server.tar.gz -
配置:编辑配置文件
diablo.conf。vim ${DIABLO_HOME}/conf/diablo.conf -
启动/停止:启动或停止Diablo Server。
${DIABLO_HOME}/bin/diablo.sh start ${DIABLO_HOME}/bin/diablo.sh stop ${DIABLO_HOME}/bin/diablo.sh restart
使用Diablo Tower
启动Diablo Server后,可以通过浏览器访问Diablo Tower(如http://127.0.0.1:2143),进行应用和配置项的管理。
集成Diablo Client
Diablo支持多种客户端集成方式,包括Java客户端和Spring客户端。以下是Java客户端的集成示例:
SimpleDiabloClient client = new SimpleDiabloClient();
client.setAppName("myapp");
client.setAppKey("123456");
client.setServers("127.0.0.1:2143,127.0.0.1:2144");
client.addListener(new ConfigListener<String>() {
@Override
public String name() {
return "test_config1";
}
@Override
public void onUpdate(String newValue) {
System.out.println("test_config1 has updated to " + newValue);
}
});
client.start();
String testConfig = client.get("test_config");
MyClass myClass = client.get("test_json", MyClass.class);
client.shutdown();
总结
Diablo作为一款轻量级的分布式配置管理平台,凭借其简单易用、可靠存储和高可用性等特点,成为了开发者管理配置信息的理想选择。无论是微服务架构还是传统单体应用,Diablo都能帮助你轻松实现配置的集中管理和实时更新。赶快尝试一下吧!
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00