开源项目推荐:cachegrand —— 高性能键值存储的优选
2024-09-21 22:07:21作者:柏廷章Berta
项目介绍
cachegrand 是一个高性能的键值存储系统,专为现代硬件优化设计。它通过标准的协议和API,提供高效的数据处理和检索能力。cachegrand 能够在每秒处理数百万次操作,且每次操作都在毫秒级别完成。该项目采用自主开发的数据库引擎,能够处理多种数据类型,同时支持WebAssembly,为服务器端数据处理提供强大支持。
cachegrand 与广泛采用的协议和接口(如 Kafka、Redis、Memcache)兼容,使得开发者可以利用他们现有的SDK和框架进行开发。
项目技术分析
cachegrand 在技术架构上采用了一系列先进的设计:
- Redis 协议支持:使得 Redis 客户端可以直接与 cachegrand 通信。
- Prometheus 监控端点:提供监控支持,便于运维团队实时掌握系统状态。
- 高效哈希表:能够处理每秒超过21亿次记录,性能惊人。
- 垂直扩展性:CPU 的增加几乎线性地提升处理能力。
- 内存和磁盘存储:支持多种数据类型,如流、列表、哈希集、排序集等。
cachegrand 还在积极开发中,计划支持更多的平台兼容模块,如 Kafka、Memcache、HTTPS、AWS S3 等,以及利用WebAssembly技术提供用户自定义函数和事件钩子。
项目及应用场景
cachegrand 适合多种实时数据处理场景:
- 数据摄入:通过熟悉的流方法如 Kafka 或 Redis 摄入数据。
- 数据处理:使用支持 WebAssembly 的语言如 Python 或 Rust 处理数据。
- 数据存储:内部数据库存储中间和最终结果。
- 数据交付:通过支持的协议如 Kafka、Redis、HTTP(s) 或 Memcached 交付处理后的数据。
cachegrand 不仅可以作为完整的解决方案,也可以单独使用其组件,如仅通过 Redis 协议使用键值存储功能。
项目特点
- 高性能:优化的数据结构和算法,确保在 modern hardware 上达到极致性能。
- 兼容性:支持主流的协议和接口,降低学习成本,提高开发效率。
- 可扩展性:支持垂直扩展,易于根据业务需求动态调整资源。
- 多数据类型支持:支持多种数据类型,提供灵活的数据处理能力。
cachegrand 是一个值得关注和尝试的开源项目,无论是对于性能有极致要求的场景,还是需要灵活兼容多种数据类型的场合,它都能提供有力的支持。立即尝试 cachegrand,感受高性能键值存储的魅力!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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