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Papaya 并发哈希表优化读取密集型工作负载

papaya 并发哈希表无锁API 原子操作异步编程 Github 开源项目

Papaya是一个并发哈希表，专为读取密集型工作负载优化。它提供无锁API、原子操作和异步支持，具有高可扩展性和低延迟读取性能。Papaya保证所有操作的延迟可预测，采用高效内存管理和垃圾回收，适合需要高吞吐量和一致性能的应用场景。

napkin-math - 系统性能快速估算工具集

GithubNapkin Math开源项目性能估算系统性能计算机系统软件工程

Napkin Math项目集成了多种系统性能估算资源,包括操作延迟和吞吐量数据、云计算成本估算及压缩比信息等。开发者可利用这些数据快速评估系统性能,如估算高并发应用的日志存储成本。项目还提供实用技巧和参考资料,有助于进行准确的性能预估。

stargate - 灵活可扩展的数据库API网关

APICassandraGithubStargate开源项目微服务架构数据网关

Stargate是一个创新的数据网关，部署于客户端应用和Cassandra数据库之间。它通过可扩展的插件系统支持多种API、数据类型和访问方法，简化了Cassandra在各类应用场景中的使用。采用微服务架构的Stargate允许独立扩展Cassandra集群中的存储、API和协调器节点。支持HTTP API、gRPC和CQL等多种接口，Stargate为开发者提供了灵活而强大的数据访问方案。

spring-data-cassandra - Spring Data为Apache Cassandra开发提供便捷解决方案

Apache CassandraGithubSpring Data存储库开源项目数据库数据访问

Spring Data for Apache Cassandra是一个开源项目，旨在简化基于Apache Cassandra NoSQL数据库的Spring应用程序开发。该项目集成了Spring Data接口，支持多种数据操作模式，提供XML和JavaConfig配置选项。通过QueryBuilder、自动实现的Repository接口和自定义查询方法，该工具有效降低了开发难度，提升了开发效率。

lindb - 高性能、高可用、可水平扩展的开源时序数据库

GithubLinDB可扩展性开源项目时序数据库高可用性高性能

LinDB是一个基于Go语言开发的开源时序数据库系统。它采用独特架构设计，实现了高性能、高可用性和水平扩展能力。LinDB支持快速数据查询和分析，并提供直观的Web界面，包含监控仪表板、数据探索和查询解释等功能。作为开源项目，LinDB欢迎社区参与贡献。

HdrHistogram - 高精度动态范围直方图库

GithubHdrHistogramJava开源项目性能监控数据分析直方图

HdrHistogram是一个开源的高动态范围直方图库，用于记录和分析可配置整数范围内的采样数据。它具有高精度、固定内存占用和快速记录特性，适用于延迟和性能敏感应用的统计分析。该库支持多种编程语言，提供多种数据迭代方式，可进行百分位数、均值和标准差等统计分析。

nebula - 开源分布式图数据库系统

GithubNebulaGraph分布式系统图数据库大规模数据处理开源项目数据存储

NebulaGraph是一个开源分布式图数据库系统，专为处理大规模图数据而设计。它采用存储计算分离架构，支持水平扩展，通过RAFT协议确保数据一致性。系统提供兼容OpenCypher的查询语言，可用于社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。NebulaGraph具有毫秒级查询性能、灵活的扩展性和强大的图分析功能，能够满足企业在图数据管理和分析方面的需求。

dtm - 分布式事务框架DTM支持多模式跨语言应用

DTMGithub分布式事务工作流开源项目微服务数据一致性

DTM是一个开源分布式事务框架，提供跨服务的数据一致性解决方案。支持saga、tcc、xa等多种模式，兼容多种编程语言和存储引擎。具有高可用性和水平扩展能力，适用于缓存管理、库存扣减、订单系统等场景。已在腾讯、字节跳动等公司得到应用。

jackrabbit-oak - 高性能分层内容存储库

Apache项目GithubJackrabbit OakMaven构建MongoDB集成内容存储库开源项目

Jackrabbit Oak是Apache Jackrabbit项目开发的高性能分层内容存储库,专为现代网站和内容应用而设计。它提供可扩展的内容管理功能,支持MongoDB集成,包含oak-core、oak-jcr等核心组件,并集成Lucene索引和Solr搜索。Jackrabbit Oak采用Apache License 2.0许可,是构建大规模内容应用的理想选择。

h2o-3 - 支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台

GithubH2O-3分布式机器学习开源资源开源项目模型部署算法

H2O-3是一个支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台，提供广泛的算法如GLM、随机森林、深度神经网络等，并可扩展以添加自定义算法。平台与Hadoop和Spark等大数据技术完美整合，可通过POJO或MOJO格式轻松导出模型至生产环境，适合各类数据科学家在大数据场景下进行机器学习开发。

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