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rmemstore
快速、类型感知的数据结构缓存。
关于
rmemstore
类似于您可能使用过的其他缓存,如 redis,但它有一些不同之处。rmemstore
的主要目标是成为类型安全、快速且作为数据结构缓存有用的。
当然,实用性是一个持续的过程,因为功能的发展需要时间。但是,rmemstore
是一个类型感知的数据结构存储,这意味着您可以存储映射的映射 - 服务器知道这意味着什么。
现在它已经很快了。当需要淘汰时,rmemstore
使用新的筛子淘汰策略。在 10:1 的读:写比例下,2 个线程在 11 年前的英特尔 i5 服务器上能够每秒超过 330 万次操作。即使在被推到淘汰的情况下。
rmemstore
基于 "安全" Rust 代码构建。它不依赖于微妙的技巧来获得速度。它确实使用了标准库,如出色的 tokio
,它可能使用了暗黑魔法,但它们是可靠的。
rmemstore
使用裸 TCP - 没有应用框架。您的网卡向或从 rmemstored
服务器发送的每个 0 和每个 1 都有一个直接的目的。当有合适的替代品时,发明一个新的看似可移植的线协议是一种模糊的虚荣练习。考虑到这一点,rmemstore
使用 protosockets
,这是上述虚荣与实用主义之间的折衷。
协议
指向 rmemstored
的 TCP 流是一系列标准、长度分隔的协议缓冲区 rmemstore.Rpc
结构。这些消息携带一个 ID,而 rmemstored
使用该 ID 响应 - 可能是无序的。它是一个多线程、多路复用的服务器。您可以在网络和 CPU 能力的限制下尽可能快地发送尽可能多的数据。
从 rmemstored
流出的 TCP 流是一系列标准、长度分隔的协议缓冲区 rmemstore.Response
结构。这些消息携带初始化响应的 Rpc 的 ID。每个 rmemstore.Rpc
都有一个相应的 rmemstore.Response
。
入站和出站流都是:varint
message
varint
message
[...]. 消息前的 varint 是消息的长度。因此,一旦你读取了 varint
的字节和长度,你就有了完整的消息。
语言
Rust
你可以查看 rmem
,了解如何使用客户端。使用方法简化为3行。
let mut configuration = rmemstore::ClientConfiguration::new();
let client = configuration.connect(args.host.to_string()).await?;
client.put("some key", "some value").await?;
你还可以放置字典
client.put(
"some key",
HashMap::<&str, &str>::from_iter([
("hello", "world")
]),
).await?;
或字符串和字典的字典,只要你愿意
client
.put(
"some key",
HashMap::<&str, MemstoreValue>::from_iter([
(
"hello",
MemstoreValue::String {
string: "world".to_string(),
},
),
(
"nested",
MemstoreValue::Map {
map: HashMap::from_iter([(
"inner".to_string(),
MemstoreValue::String {
string: "values".to_string(),
},
)]),
},
),
]),
)
.await?;
Bash
你可以使用 rmem
来放置和获取。
对于字符串,输出会更简洁。
$ rmem put foo `{"string": "some value"}`
$ rmem get foo
some value
对于映射,交互会有一些冗长,但它是有类型的!
$ rmem put foo '{"map": {"bar":{"map":{"baz":{"string": "haha"}, "other": {"string": "verbose"}}, "outer": {"string": "another"}}}}'
$ rmem get foo
{
"bar": {
"map": {
"baz": {
"string": "haha"
},
"other": {
"string": "verbose"
}
}
}
}
Python
不想使用 Rust?任何能够通过 tcp 发送和接收协议缓冲区编码字节的工具或语言都可以使用 rmemstored
。请参阅 example-python
,了解另一种语言中的示例。请注意,由于 Python 没有公开 protobuf varint 编码器,Python 会有些痛苦。
依赖项
~4–15MB
~169K SLoC