过去十年，图计算无论在学术界还是工业界热度持续升高。相伴而来的是，全世界的数据正以几何级数形式增长。在这种情况下，对于数据的存储和查询的要求越来越高。因此，图数据库也在这个背景下引起了足够的重视。根据世界知名的数据库排名网站 DB-Engines.com 的统计，图数据库至 2013 年以来，一直是“增速最快”的数据库类别。虽然相比关系型数据库，图数据库的占比还是很小。但由于具有更加 graph native 的数据形式，以及针对性的关系查询优化，图数据库已经成为了关系型数据库无法替代的数据库类型。此外，随着数据量的持续爆炸性上涨，人们对于数据之间的关系也越来越重视。人们希望通过挖掘数据之间的关系，来获取商业上的成功，以及获得更多人类社会的知识。因此我们相信，天生为存储数据关系和数据挖掘而优化的图数据库会在数据库中持续保持高速增长。
Consul是一种分布式系统，它提供了一种键值存储(KV)服务，可以用于共享配置，服务发现等。Consul的KV存储使用Raft算法进行复制和分布式一致性。
在众望所归之下，前两天终于出了一个全新的课程《从零实现分布式 KV》，大家的学习热情都非常高涨，其中有很多同学都问到了一个共同的问题，那就是这个课程和我之前的《从零实现 KV 存储》有什么区别呢？
Redis本身内容繁杂，要是上来就研究一细节点，如连接池、数据结构，虽可直接学到某个点的详尽源码内容，甚至尽快解决一些事故，但容易溺死在细节汪洋，无法整体把控Redis。
安全业务的核心逻辑在安全策略中实现。整个的策略开发流程包括特征数据的收集，安全策略的编写实现，和策略的反馈评估。其中特征数据的收集是必不可少的环节，数据的质量将直接影响安全策略的效果。
虽然大型语言模型（LLM）的性能表现足够惊艳，但每次接收用户请求时都需要耗费大量显存和计算资源，一旦请求数量超出预期，就极有可能面临ChatGPT刚发布时的宕机、排队、高延迟等窘境。
1.背景 目前部分KV存储不支持跨IDC部署，所以如果有机房故障的话，就会影响KV存储的可用性。本文提供了一种通过KV存储代理层来实现跨IDC容灾部署的方案。 2.实现原理 考虑到多地写多地读实现起来比较复杂，而且一旦数据乱了，恢复数据也比较复杂。所以本方案采用的是单写多读的方式，即主IDC支持读写操作， 备IDC对外只读。主IDC的存储代理通过写流水文件到磁盘，通过Notify程序将流水传输到备IDC对应的存储代理Redo服务重做流水。Notify程序做流水文件分发， 可以分发给本地IDC，
微信作为月活过10亿的国民级应用，其安全能力备受关注。值得注意的是，没有足够的特征数据，安全策略将是"无根之木，无源之水"。微信安全数据仓库作为安全业务的特征数据存储中心，每天服务了万亿级的特征数据读写请求，为整个微信安全策略提供了可靠的数据支撑，是微信安全的一块基石。事实上，微信安全数据仓库不仅仅是一个存储中心，更是一个特征管理和数据质量管理的中心。本文将介绍安全数据仓库的起源、演进、当前的架构设计和数据质量保证系统的实现，请往下阅读。
键值 (KV) 缓存能够显著提升Transformer大模型的解码速度。但是当面对长序列的时候，键值 (KV) 缓存需要大量的内存资源。当前减少键值 (KV) 缓存的两个主要方法分别为：Multi-Query Attention(MQA)和Grouped-Query Attention (GQA)。这两种方法主要是修改了Attention块，使得多头请求头共享单个KV头，从而大大减少了不同KV的数量。
Kine 目前使用在 k3s: Lightweight Kubernetes 项目中, k3s 的目标是建立一个轻量级的 k8s(完整的 k8s 实在是太重了)，以便于部署在 小型机器/边缘机器/物联网机器 上。当然自己学习也可以部署一个。k3s 和 k8s 是兼容的，k3s 主要做的事情还是简化一些插件，合并一些工具到一个 bin 文件等等。
EasyFlash 是我个人开发的第二款开源软件，自 2015 年初正式开源出来，至今（2019.02）已经经历了 4 年多时间。期间有很多其他行业的嵌入式开发者与我取得联系，得知他们已经将 EasyFlash 应用于自己的产品上，我心里也倍感欣慰，可见 EasyFlash 的成熟性已经得到了很多行业的认可。
本文讲述了作者团队在KV存储方面经历的两个时期以及遇到的问题，并提出了改进方案。通过对比业内KV存储组件，作者认为毫秒服务引擎在易用性、可运维性和黑盒化运维方面具有优势。
fundb-server设计与实现 fundb-server 设计 fundb-server的实现是基于wiretiger，目前设计采用主从架构。参考了部分daos的框架代码，服务端上层采用go语言开发，数据库服务层是采用c来写。fundb是just for fun的意思。设计的主要目的是提供kv的服务，灵活的操作kv数据库。目前完成了dbservice的服务，包括create schema/delete schema/query schema meta/set kv/get kv/del kv的功能。如果
Xiuno BBS 4.0 中的几种缓存 API 持久存储，永不过期 kv_set('key1', 'value1'); kv_get('key1'); kv_delete('key1'); 缓存，可以设置过期时间 cache_set('key1', 'value1', 60); cache_get('key1'); cache_delete('key1'); 持久存储，CACHE 加速 kv_cache_set('key1', 'value1'); kv_cache_get('key1'); kv_
经过差不多两个月的重构，在社区小伙伴的共同协作努力下，LotusDB V2.0.0版本正式发布！
当我们进行微批处理(mini-batch)时，虽然能减少计算浪费并以更灵活的方式批处理请求，但由于GPU内存容量的限制（特别是存储 KV 缓存的空间），仍然限制了可以一起批处理的请求数量，这意味着服务系统的吞吐量受到内存的限制。具体的内存管理挑战有如下三个方面:
TinyKV 是 PingCAP 的一个开源课程：https://github.com/tidb-incubator/tinykv。
今年六月，来自加州大学伯克利分校等机构的一个研究团队开源了 vLLM（目前已有 6700 多个 star），其使用了一种新设计的注意力算法 PagedAttention，可让服务提供商轻松、快速且低成本地发布 LLM 服务。
本文主要讨论一个问题：ValueState 中存 Map 与 MapState 有什么区别？
我们都知道日志聚合后的文件是存放在HDFS中的，然而每个application可能会有很多的container，每个container又有多个日志文件，那么日志聚合后，这些日志文件在HDFS中是怎样进行存放的。本文就来聊聊hadoop日志聚合后的文件格式及相关内容。
本文旨在介绍 vivo 内部的特征存储实践、演进以及未来展望，抛砖引玉，吸引更多优秀的想法。
vivo短视频在视频推荐时需要对用户已经看过的视频进行过滤去重，避免给用户重复推荐同一个视频影响体验。在一次推荐请求处理流程中，会基于用户兴趣进行视频召回，大约召回2000~10000条不等的视频，然后进行视频去重，过滤用户已经看过的视频，仅保留用户未观看过的视频进行排序，选取得分高的视频下发给用户。
每个key 20个字符 ， value 80个字符 ， 一个KV约为2KB。
etcd 是云原生架构中重要的基础组件，由 CNCF 孵化托管。etcd 在微服务和 Kubernates 集群中不仅可以作为服务注册与发现，还可以作为 key-value 存储的中间件。
这里提一下，我维护的几个记录个人学习笔记以及社区中其它大佬们的优秀博客链接的仓库都获得了不少star，感谢读者们的认可，我也会继续在开源社区多做贡献。github主页：https://github.com/BBuf ，欢迎来踩
茄子科技（海外 SHAREit Group）是一家全球化互联网科技公司，主要从事移动互联网软件研发与全球移动广告变现解决方案、跨境支付解决方案等互联网服务等业务。茄子快传（SHAREit）是茄子科技旗下的代表产品， 是一款一站式数字娱乐内容与跨平台资源分享平台，累计安装用户数近 24 亿。茄子科技作为一家出海企业，已经在东南亚、南亚、中东以及非洲等地区，打造了多款工具和内容的应用，并且在 Google Play 的下载榜上常年名列前茅。
Key：StringValue类型Value值应用场景pv_20200101String10000一般用于存储单个数据指标的结果person001Hashname：laoer age : 20 sex female用于存储整个对象所有属性值uvList{100,200,300,100,600}有序允许重复的集合，每天获取最后一个值uv_20200101Set{userid1,userid2,userid3,userid4……}无序且不重复的集合，直接通过长度得到UVtop10_productZSet【score,element】{10000-牙膏，9999-玩具，9998-电视……}有序不可重复的集合，统计TopNuser_filterBitMap{0101010101010000000011010}将一个字符串构建位，通过0和1来标记每一位product_20200101HypeLogLog{productid1，id2……}类似于Set集合，底层实现原理不一样，数据量大的情况下，性能会更好，结果可能存在一定的误差
作者 | 潘政 策划 | Tina 1 简介和背景 随着分布式业务从单数据中心向多数据中心发展，多地多活部署的需求也越来越普遍。这带来最大的挑战就是跨数据中心跨地域的 metadata 管理，metadata 对数据的稳定性和强一致性有极高要求。在单数据中心场景下，metadata 的管理已经有很多成熟的解决方案，etcd 就是其中的佼佼者，但是在多数据中心场景下，etcd 的性能受 Raft 共识协议的限制，它的性能和稳定性都大打折扣。DatenLord 作为高性能跨云跨数据中心的存储，对 me
例如：数据集合{1，7，6，4，5，9}； 哈希函数设置为：hash(key) = key % capacity;
HBase相对复杂，想要快速啃下来比较困难。而MiniBase吸收了HBase最核心的引擎部分的精华，希望可以通过学习MiniBase以小见大，能够对自己理解HBase这个庞然大物有所帮助。
这篇文章将主要描述，如何使用我最近新开发的 WAL（Write Ahead Log）构建属于你自己的 KV 存储引擎。
经历了 18 个月有挑战的工作后，我们运行第一个真正的可伸缩的 Serverless SQL Database。它现在可以使用了，而且免费。继续读下去，去了解 CockroachDB Serverless 由内到外的工作，以及我们为什么可以免费，而且不是在有限的时间内免费，而是永远免费。这里需要一些重要的和令人着急的工程才能实现。我想你会喜欢听听他的实现。
哈希表的核心思想是 映射，对数据的键值进行处理后，映射 至表中对应的位置，实现存储，利用空间换时间，哈希表的查找效率非常高，可以达到 O(1)，哈希表的实现主要分为两种：闭散列 与 开散列，本文中将利用这两种方案实现哈希表
最近，来自清华大学电子工程系、无问芯穹和上海交通大学的研究团队展开了一次量化方案的“大摸底”，在《Evaluating Quantized Large Language Models 》（Qllm-Eval）这项工作中评估了不同模型、量化不同张量类型、使用不同量化方法、在不同任务上的性能，本篇工作已被ICML'24接收。Qllm-Eval列举出很多大模型落地环节应当关注的模型能力，对产业中的模型量化工作实践，比如如何选取量化方法、针对哪些层或组件进行优化等问题具有指导意义。
在学习map和set之前，我们接触到的容器有：vector、list、stack、queue、priority_queue、array，这些容器统称为序列式容器，因为其底层为线性序列的数据结构，里面存储的是元素本身。
QuickIO 是一个Java嵌入式数据库。底层基于 LevelDB 引擎和 Java NIO 设计，使用 Protostuff 序列化/反序列化数据。支持存储文档、key-value、文件类型的数据。直接使用 Java 代码操作数据库，简单高效。
工作中要保证生产环境部署的consul的集群能够安全稳定地对外提供服务，即使出现系统故障也能快速恢复，这里将讲述部分的备份还原操作及KV的导入导出操作。
这是 JavaGuide 的「优质开源项目推荐」第 10 期，每一期我都会精选 5 个高质量的 Java 开源项目。今天要推荐的 5 个项目是：
vector、list、deque等这些容器统称为序列式容器，因为其底层为线性序列的数据结构，里面存储的是元素本身。
kv 机密引擎用于在 Vault 使用的物理存储中存储任意机密。键名必须始终是字符串。如果您直接通过命令行编写非字符串类型的值，它们将被转换为字符串。但是，您可以通过从 JSON 文件或使用 HTTP API 写入键值数据来保留非字符串类型的值。
学习客户端与 etcd 服务端的通信以及 etcd 集群节点的内部通信接口对于我们更好地使用和掌握 etcd 组件很有帮助，也是所必需了解的内容。
你好，我是 aoho，今天我和你分享的主题是通信接口：客户端 API 实践与核心方法。
首先，我们需要在服务节点上启动Consul客户端代理，并将服务注册到Consul中。在这个例子中，我们将服务注册到名为"hello-service"的服务中心，并将其绑定到本地地址127.0.0.1:8080。
返回先前调用 set(key, value, timestamp_prev) 所存储的值，其中 timestamp_prev <= timestamp。 如果有多个这样的值，则返回对应最大的 timestamp_prev 的那个值。 如果没有值，则返回空字符串（""）。
叶节点（leaf）存储数据或其哈希值，中间节点（non leaf）是它的两个孩子节点内容的哈希值。只要叶节点有任何变动，都会传递到其父节点，一直到 root。
TiKV 是一个强一致的支持事务的分布式 KV 存储。TiKV 通过 raft 来保证多副本之间的强一致，事务这块 TiKV 参考了 Google 的 Percolator 事务模型，并进行了一些优化。
上一篇发布之后，很多人点赞和评论，不胜惶恐，这一篇把上一篇没有弄到的东西补一下，也算是给各位前来询问的朋友的一些回复吧。
发现一本不错的书籍，名叫《Build Your Own Database From Scratch》，也就是从零实现一个你自己的 SQL 数据库，书中有完整的代码演示，用 Go 语言实现。
哈希表就是通过哈希映射，让key值与存储位置建立关联。比如，一堆整型{3,5,7,8,2,4}在哈希表的存储位置如图所示：
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