Dragonfly 是一种现代内存数据存储，与 Redis 和 Memcached API 完全兼容。Dragonfly 在多线

Dragonfly是一种现代内存数据存储，与Redis和MemcachedAPI完全兼容。Dragonfly在多线程、无共享架构之上实现了新颖的算法和数据结构。因此，与Redis相比，Dragonfly的性能达到了x25，并且在单个实例上支持数百万QPS。——仅支持内核版本5.10以上的linux系统。支持大部分的Redis和Memcached的api。Dragonfly的核心特性使其成为经济高效、高性能且易于使用的Redis替代品

著名的开源内存数据库 redis 宣布，未来版本将实施双重RSALv2和SSPLv1许可，不再使用BSD许可。新版本将整合之前R

著名的开源内存数据库redis，未来版本将实施双重RSALv2和SSPLv1许可，不再使用BSD许可。新版本将整合之前RedisStack独有的高级数据类型和处理引擎。从Redis7.4开始，新策略生效，旨在维持性能和简单性基础，支持现代互联网。Redis通过RedisStack已实行双重许可;大约一半的下载来自此策略，显示社区接受度高。此许可扩展可进一步发展Redis数据模型、引擎和开发者工具。新许可允许Redis源码保持开放性使用，确保可持续性。它标志着Redis作为统一实时数据平台，提供客户端、工具集和核心产品的新发展阶段。Redis将继续以社区版形式提供代码，方便开发者、客户和合作伙伴。未来版本将统合Redis核心功能与RedisStack，包括各种数据模型，支持多场景应用，如高性能键/值存储、查询引擎和低延迟向量数据库等。面对挑战，尽管Redis已尝试社区治理并维持开源许可，但商业销售主要通过大型云服务提供商，使得并行多种软件分发与Redis的未来发展相冲突。新许可下，云服务不能免费使用Redis源代码。例如，云服务提供商需与Redis达成协议后方可提供Redis7.4，保证商业投资和未来创新。

深入了解Redis的所有内容。 涵盖各种Redis拓扑、数据持久性和进程分叉

深入了解Redis的所有内容。涵盖各种Redis拓扑、数据持久性和进程分叉Redis（“REmoteDIctionaryService”）是一个开源的键值对数据库服务器。Redis最准确的描述是，一个数据结构服务器。Redis的这种特殊性质导致了它在开发人员中的流行和采用。首先，Redis是一个内存数据库，用作另一个“真实”数据库（如MySQL或PostgreSQL）前面的缓存，以帮助提高应用程序性能。它利用内存的速度并减轻中央应用程序数据库的负载：不经常更改且经常被请求的数据任务关键性较低且经常发展的数据。但是，对于许多用例，Redis提供了足够的保证，可以将其用作成熟的主数据库。再加上Redis插件及其各种高可用性(HA)设置，Redis作为数据库对于某些场景和工作负载变得非常有用。另一个重要方面是Redis模糊了缓存和数据存储之间的界限。这里要理解的重要一点是，读取和操作内存中的数据比使用SSD或HDD的传统数据存储中的任何可能的速度都要快得多。

Linux 基金会推出 Valkey 作为 Redis 的分叉

Linux基金会推出Valkey作为Redis的分叉Linux基金会今天公开表示，他们打算分叉Valkey，作为Redis内存存储的开源替代方案。由于Redis许可证的变更，Valkey将从Redis7.2.4分支出来，并将保持BSD3条款许可证。Google、AWS、甲骨文和其他公司正在帮助组建这个新的Valkey项目。Linux基金会的新闻稿中写道："为了继续改进这项重要的技术，并允许不受限制地发布该项目，社区创建了Valkey，这是一个开源的高性能键值存储。Valkey支持Linux、macOS、OpenBSD、NetBSD和FreeBSD平台。此外，该社区还将继续努力实现现有的路线图，包括更可靠的插槽迁移、集群系统显著的可扩展性和稳定性改进、多线程性能改进、触发器、新命令、矢量搜索支持等新功能。亚马逊网络服务（AWS）、Google云、甲骨文、爱立信和Snap公司等行业参与者都在支持Valkey。他们致力于为支持项目的长期健康发展和可行性做出贡献，使每个人都能从中受益。"更多详情请参见今天的新闻稿。这个Redisfork正在GitHub上通过valkey-io/valkey进行开发。此外，还有其他Redisfork，如多线程KeyDB和Redict。但由于Valkey得到了Linux基金会和其他大型组织的支持，Valkey大概会成为Redis的社区开源替代品。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1425445.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1425445.htm

compress这个开源库提供了各种压缩算法。

compress这个开源库提供了各种压缩算法。zstandard：纯Go的压缩和解压缩；S2：Snappy的高性能替代品；优化的deflate包，可用作gzip、zip和zlib的dropin替代品；snappy是github.com/golang/snappy的直接替代品，提供更好的压缩和并发流；用于原始熵编码的huff0和FSE实现；gzhttp提供客户端和服务器包装器以有效地处理gzip压缩请求；pgzip是一个单独的包，它提供了一个非常快速的并行gzip实现；fuzz包，用于在此处对所有压缩器/解压缩器进行模糊测试；

专注于快速生成高质量结构化表格数据的框架，支持许多单表和多表数据合成算法，可实现高达120倍的性能提升，并支持差分隐私和其他方法

专注于快速生成高质量结构化表格数据的框架，支持许多单表和多表数据合成算法，可实现高达120倍的性能提升，并支持差分隐私和其他方法以增强合成数据的安全性。合成数据是机器根据真实数据和算法生成的，它不包含敏感信息，但可以保留真实数据的特征。合成数据与真实数据之间不存在对应关系，并且不受GDPR和ADPPA等隐私法规的约束。实际应用中，无需担心隐私泄露的风险。高质量的合成数据还可以应用于数据开放、模型训练与调试、系统开发与测试等各个领域。特点高性能：支持多种统计数据合成算法，实现高达120倍的性能提升，无需GPU设备；针对大数据场景进行优化，有效降低内存消耗；持续跟踪学术界和工业界的最新进展，及时推出对优秀算法和模型的支持；通过torch等框架为深度学习模型提供分布式训练支持。隐私增强功能：SDG支持差分隐私、匿名化等方法来增强合成数据的安全性。易于扩展：支持以插件包的形式扩展模型、数据处理、数据连接器等#框架