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实现分布式 kv—1 Standalone KV

旨在实现一个简易的分布式 kv，其中很多代码框架它已经提供了，我们只需要填充具体的逻辑即可。这个课程分为了 4 个 Project： Standlone KV Raft KV Multi Raft KV Transaction 分别需要实现单机版 kv、基于 raft（和 multi raft ）一致性算法的 kv、具有分布式事务的 kv，除了第一个 standalone kv 没有什么难度之外，其他的几个 Project 都非常的有挑战，涉及到手写 raft 算法以及分布式事务。第一个 Project 是集成 Badger，实现一个简易的单机版 kv。具体的实现，在 kv/storage/standalone_storage/standalone_storage.go 中，需要封装一下 Badger，然后实现 storage 接口中定义的几个方法。

2021-11-30

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Talent Plan KV训练营Standalone KV实验

从零开始写KV数据库微信界面不美观可以直接访问 https://www.yuque.com/docs/share/33170a24-f9fa-4a90-b021-92acc7b0abfc? TinyKV 是PingCAP公司推出的一套开源分布式KV存储实战课程：https://github.com/tidb-incubator/tinykv，宗旨实现一个简易的分布式 kv 这课程一共包含了是集成 Badger，实现一个简易的单机版 kv。 /kv/server -run 1 make project1 GO111MODULE=on go test -v --count=1 --parallel=1 -p=1 . /kv/server -run 1 第四步：我的疑问问：实验1 TestRawGetAfterRawPut1，通一个key，插入不同记录，但是在查询时候。结果不正确了。

早起的鸟儿有虫吃

2022-01-17

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logstash.filter.kv Exception while parsing kv 解决办法

异常信息如下 Exception while parsing kv ? 查看 logstash 配置文件 kv { source => "custmsg" field_split => "," value_split => "=" } 那肯定是 custmsg 的问题了，是不是 custmsg 里面存在 “\n” 导致 kv filter 如何解析。

2021-09-02

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从零实现 KV 和分布式 KV 有什么区别？

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？其实说起来也比较简单，《从零实现 KV 存储》实现的是一个单机 KV 存储引擎，何为单机？那么《从零实现分布式 KV》课程又实现的什么呢？分布式 KV，其重点在于分布式。 server 本地都会维护一个存储数据的单机 KV，这个单机 KV 一般叫做状态机。所以现在大家应该就清楚了，分布式 KV 重点在于分布式算法，以及分布式系统的设计与实现，并且只是用到了单机 KV 来存储本地数据，而存储数据、磁盘数据组织的具体逻辑，是交给了单机 KV 去负责。

2023-11-17

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IV转换-KV版本

根据转换的电流的大小，选取对应类型放大器，一般检测电流在nA到uA级的选用CMOS类型，例如TLC2201等芯片，在检测nA以下的电流的时候芯片。首先在类型上要选JFET类型的，JFET类型的运放一般都有着极高的阻抗和低偏置电流的特性。

2024-08-20

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缓存技术：从CPU Cache到AI KV Cache （五）KV Cache

五、AI时代：KV Cache KV Cache是 Transformer 大语言模型在推理阶段的一种优化技术。，这些KV会被缓存到GPU HBM显存中。 KV Cache的代价 KV Cache使用显存空间降低计算复杂度，那么这个显存的代价有多大呢？ 8192，但 KV 头数只有 8 个，每个头128 维，所以 Dimension_KV = 8 × 128 = 1024。 5.KV Cache的优化方法 KV Cache 优化可分为以下几类： (1)架构层优化通过直接修改模型结构，减少Dimension_KV维度。

2026-06-24

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Renee KV—项目意见征求

各位朋友大家好，在之前的一段时间内，RoseDB V2 版本的重构已经全部完成了，相较于前面 V1 的版本，设计上更加简洁高效，并且只专注于 KV 接口的实现，目前支持了基础的数据存取接口和迭代器、前缀扫描等特性这个项目的主要功能是在 KV 存储引擎之去实现和兼容 Redis 的数据结构，比如最常用的 String、List、Hash、Set、ZSet。这样做的好处也是显而易见的，比如我们可以支持多种不同的 KV 存储引擎，目前计划支持的有： Pebble - CockroachDB 的底层存储引擎 Badger - DGraph 图数据库产品的底层存储引擎 BoltDB - Go 语言领域中比较知名的 KV 库还有自己的 LotusDB 和 RoseDB 项目当然也会支持。

2023-09-01

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聊聊cortex的kv.Client

序本文主要研究一下cortex的kv.Client kv.Client github.com/cortexproject/cortex/pkg/ring/kv/client.go // Client memberlist_client.go // Client implements kv.Client interface, by using memberlist.KV type Client struct { kv *KV // reference to singleton memberlist-based KV codec codec.Codec } // List is part = nil { return nil, err } return c.kv.List(prefix), nil } // Get is part of kv.Client [key]获取数据 KV.CAS github.com/cortexproject/cortex/pkg/ring/kv/memberlist/memberlist_client.go func (m

2021-02-08

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聊聊cortex的kv.Client

序本文主要研究一下cortex的kv.Client Eventual-Consistency.jpg kv.Client github.com/cortexproject/cortex/pkg/ring { kv *KV // reference to singleton memberlist-based KV codec codec.Codec } // List is part = nil { return nil, err } return c.kv.List(prefix), nil } // Get is part of kv.Client = nil { return } c.kv.WatchPrefix(ctx, prefix, c.codec, f) } Client实现了kv.Client接口，其 List、Get、CAS、WatchKey、WatchPrefix方法均代理给kv，其Delete方法返回error KV.List github.com/cortexproject/cortex/

2021-01-28

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TensorRT LLM--Paged KV Cache

在TensorRT LLM中，每个Transformer层有一个KV缓存，这意味着一个模型中有与层一样多的KV缓存。 TensorRTLLM的当前版本支持两种不同类型的KV缓存：连续KV缓存和分页KV缓存。连续KV缓存连续的KV缓存是一个整体张量。分页KV缓存分页KV缓存将KV缓存分解为块，这些块在处理过程中由高速缓存管理器分配给不同的请求。该缓存管理器跟踪序列，从池中分配新块，并在需要时回收这些块。分页KV缓存（paged attention）出现动机虽然kv cache很重要，但是kv cache所占的空间也确实是大且有浪费的，所以出现了paged attention来解决浪费问题。 block上，通过把每个seq的kv cache划分为固定大小的physical block，每个block包含了每个句子某几个tokens的一部分kv，允许连续的kv可以不连续分布。

2023-11-21

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