Couchbase Nitro 安装与配置指南
2025-04-19 03:01:45作者:裴锟轩Denise
1. 项目基础介绍
Couchbase Nitro 是一个高性能的内存键值存储引擎,使用 Go 语言编写。它基于无锁数据结构,能够很好地扩展到多核 CPU。Nitro 支持多种操作,包括插入、删除和迭代器(查找、范围查询),并且能够支持多并发读写操作,几乎线性扩展。此外,它还提供了数据库快照功能,能够进行稳定和可重复的扫描。
2. 项目使用的关键技术和框架
- 无锁数据结构:保证并发读写操作不会相互阻塞。
- 多线程支持:每个并发线程应创建一个写者实例。
- 数据库快照:允许创建频繁的快照,用于稳定和可重复的扫描。
- jemalloc 内存管理:(可选)使用 jemalloc 来避免 Go 的垃圾收集器,以提高性能。
- 自定义键比较器:允许自定义键的比较逻辑。
3. 安装和配置准备工作及详细步骤
准备工作
- 安装 Go 语言环境:确保你的系统中安装了 Go 语言环境,并且已经设置了
GOPATH和GOROOT环境变量。 - Git 版本控制工具:安装 Git 以从 GitHub 克隆项目。
安装步骤
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/couchbase/nitro.git -
进入项目目录:
cd nitro -
构建项目:
go build这将编译项目中的
.go文件,生成可执行文件。 -
(可选)如果需要使用 jemalloc,请确保已经安装了 jemalloc,并在编译时链接到 jemalloc。
-
运行示例代码或根据项目需求编写自己的代码来使用 Nitro 存储引擎。
以下是一个简单的示例用法:
package main import ( "fmt" "github.com/couchbase/nitro" ) func main() { // 创建 Nitro 实例 db := nitro.New() defer db.Close() // 创建写者 w := db.NewWriter() defer w.Close() // 插入数据 itm := []byte("example-item") w.Put(itm) // 创建不可变快照 snap, _ := db.NewSnapshot() defer snap.Close() // 创建迭代器 it := snap.NewIterator() defer it.Close() // 遍历快照中的项 for it.SeekFirst(); it.Valid(); it.Next() { fmt.Println(string(it.Get())) } } -
运行你的 Go 程序,验证 Nitro 是否按预期工作。
确保在操作过程中遵循项目的许可协议和文档,以便更好地理解和利用 Couchbase Nitro 的功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
404
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
250
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
🎉 (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
1.21 K
657
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220