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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。

hippo4j - 动态管理线程池框架优化系统性能与稳定性

Github动态管理开源项目性能优化系统监控线程池

hippo4j是一个开源的动态线程池框架，提供全局管控、参数动态调整、监控告警等功能。它可解决线程池使用中的资源浪费、参数评估困难、任务堆积等问题。hippo4j帮助开发者更好地管理和优化线程池，提高系统运行效率和稳定性。该项目支持多种使用模式和功能扩展，适用于各类Java应用场景。

carbonapi - 高性能Graphite API替代实现

GithubGraphitecarbonapi开源项目性能优化数据可视化时序数据库

carbonapi是Graphite API的高性能替代实现，支持Graphite主要功能子集，查询速度比graphite-web快5-10倍。它支持配置文件和环境变量配置，兼容多种后端存储协议如protobuf、msgpack和prometheus。carbonapi支持多种后端协议，包括carbonapi_v2_pb、carbonapi_v3_pb、msgpack等，兼容go-carbon、graphite-clickhouse等多种存储后端。它提供高效缓存和灵活部署，适用于大规模Graphite指标数据的快速查询和可视化。

cdap - 为Hadoop生态系统提供应用开发抽象的集成平台

CDAPGithubHadoop生态系统企业级应用应用开发平台开源项目数据抽象

CDAP是一个开源应用开发平台,为Hadoop生态系统提供数据和应用抽象层。该平台简化应用开发流程,支持实时和批处理场景,并满足企业级需求。CDAP部署于Apache Hadoop之上,提供数据抽象、应用可移植性、开发工具、生态系统集成、元数据管理、可视化pipeline和生产环境控制等功能。开发者可借助CDAP API构建各类应用,从简单MapReduce任务到复杂的数据密集型系统。

tikv - 开源分布式事务型键值数据库支持ACID特性

GithubRaft算法TiKV事务处理分布式数据库开源项目键值存储

TiKV是开源分布式事务型键值数据库，提供传统键值API和ACID事务API。采用Rust编写，使用Raft算法保证数据一致性。具备地理复制、水平扩展、一致性分布式事务等特性，可扩展至百TB级数据规模。TiKV可与TiDB配合，实现高可扩展性，同时支持关系型和NoSQL数据库设计模式。

gun - 开源去中心化实时数据库支持加密与离线优先

GUNGithub分布式数据库加密应用实时同步开源开源项目

GUN是开源的去中心化实时数据库系统,具备端到端加密和离线优先功能。它支持多人实时同步、图数据存储和本地优先等特性,适用于构建去中心化应用。GUN生态系统提供从CRDT冲突解决到加密安全、存储序列化和网络路由等多方面的工具。Internet Archive等多个项目已采用GUN,它还可用于构建Zoom、Reddit等主流应用的去中心化替代版本。

zero-bubble-pipeline-parallelism - 流水线并行算法创新实现零气泡和内存优化

GithubPipeline ParallelismZero Bubble内存优化开源项目模型训练深度学习

该项目开发了两种新型流水线并行算法：零气泡和可控内存流水线并行。零气泡算法几乎消除了流水线并行的气泡，保持同步语义；可控内存算法显著降低激活内存使用，同时维持或提高吞吐量。项目实现了ZB1P、ZB2P和ZBV等多种调度策略，平衡吞吐量和内存效率。另外，项目还采用优化器后验证等技术来进一步增强性能。

kafka - 开源分布式事件流平台

Apache KafkaGithubJavaScala分布式消息系统开源项目构建测试

Apache Kafka是一个开源的分布式事件流平台，为数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用提供支持。它采用发布/订阅模式，具有高吞吐量、可扩展性和容错能力。Kafka支持多种编程语言，提供完整的开发工具链。开发者可在本地或集群环境中运行Kafka，进行各类测试。该项目致力于社区建设，欢迎各方贡献。

xxHash - 高性能哈希算法库支持多种平台和数据规模

GithubxxHash哈希算法开源项目数据完整性跨平台高性能

xxHash是一个高性能的开源哈希算法库，包含XXH32、XXH64和XXH3等算法。它能以接近RAM速度的极快速度处理数据，并在所有平台上生成一致的哈希值。该库通过了SMHasher测试，保证了优秀的哈希质量。xxHash在处理大小数据时都表现出色，适用于哈希表和布隆过滤器等场景。库提供了简单的一次性和流式哈希API，并支持多种编译选项来优化性能和二进制大小。

polars - 多语言支持的高性能数据分析引擎

DataFrameGithubPolars多语言支持开源项目数据处理高性能

Polars是一个基于Rust开发的高性能数据处理引擎，提供Python、Node.js和R等多语言接口。它采用Apache Arrow列式内存模型，实现惰性/即时执行、多线程和SIMD等技术，高效处理大规模数据。Polars具有强大的表达式API和查询优化能力，支持流式处理超大数据集，在TPC-H基准测试中性能优异。此外，Polars还支持SQL查询和命令行操作，是一款轻量而强大的数据分析工具。

nakama - 开源高性能可扩展动漫社交网络平台

CockroachDBDockerGithubNakama动漫粉丝开源项目社交网络

Nakama是一个开源的动漫爱好者社交网络平台，采用Go语言开发，结合CockroachDB和NATS技术实现高性能和可扩展性。项目包含服务器端和前端应用，支持Docker快速部署。Nakama重视数据安全，提供数据库备份功能。作为开源项目，欢迎社区参与贡献，为动漫爱好者打造专属社交空间。

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