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ghcr.io/microsoft/garnet-alpine

ghcr.io/microsoft/garnet-alpine:1.1.1

ghcr.iolinux/amd641.1.1大小: 未知更新于 2026年5月29日
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

Garnet

Garnet 是微软研究院推出的新型远程缓存存储,具有多项独特优势:

  • Garnet 以广泛使用的 RESP 有线协议为起点,这使得可以通过当今大多数编程语言中未经修改的 Redis 客户端使用 Garnet,例如 C# 中的 https://github.com/StackExchange/StackExchange.Redis%E3%80%82
  • 与同类开源缓存存储相比,Garnet 在多客户端连接和小批量数据场景下提供更高的吞吐量和可扩展性,为大型应用和服务节省成本。
  • 在启用了加速网络的普通云(Azure)VM 上,Garnet 展现出极低的客户端延迟(99.9 百分位通常低于 300 微秒),这对实际场景至关重要。
  • 基于最新的 .NET 技术,Garnet 具有跨平台、可扩展和现代化的特性。其设计便于开发和演进,同时在常见场景下不牺牲性能。我们利用 .NET 丰富的库生态系统扩展 API 广度,并为优化提供了开放机会。由于对 .NET 的精心使用,Garnet 在 Linux 和 Windows 上均实现了最先进的性能。

本仓库包含构建和运行 Garnet 的代码。如需更多信息和文档,请访问我们的网站 https://microsoft.github.io/garnet%E3%80%82

正在寻找完全托管服务? https://microsoft.github.io/garnet/docs/azure/overview 提供 Garnet 作为完全托管、企业级缓存解决方案,具备内置高可用性、性能保证和零基础设施管理。

特性摘要

Garnet 实现了广泛的 API,包括原始字符串(例如 gets、sets 和键过期)、分析型(例如 HyperLogLog 和 Bitmap)以及对象型(例如有序集合和列表)操作。它可以处理多键事务,形式包括客户端 RESP 事务以及我们自己的 C# 服务器端存储过程和模块。用户可以在 C# 中方便且安全地为原始字符串和自定义对象类型定义自定义操作,降低了开发自定义扩展的门槛。Garnet 还支持 Lua 脚本。

Garnet 采用快速且可插拔的网络层,支持未来扩展(如利用内核绕过栈)。它使用 .NET 强大的 SslStream 库支持安全的传输层安全(TLS)通信,并提供基本访问控制。Garnet 的存储层名为 Tsavorite,专为高性能构建,包含强大的数据库特性,如线程可扩展性、分层存储支持(内存、SSD 和云存储)、快速非阻塞 checkpoint、恢复、用于持久性的操作日志、多键事务支持以及更好的内存管理和重用。最后,Garnet 支持集群操作模式,支持分片、复制和动态键迁移。

性能预览

我们在 https://microsoft.github.io/garnet/docs/benchmarking/overview 上展示了一些关键结果,将 Garnet 与领先的开源缓存存储进行了比较。

设计亮点

Garnet 的设计重新思考了整个缓存存储栈——从网络接收数据包,到解析和处理数据库操作,再到执行存储交互。我们基于多年的 https://microsoft.github.io/garnet/docs/research/papers 构建。以下是 Garnet 的整体架构。

Garnet 的网络层基于共享内存设计,TLS 处理和存储交互在网络 IO 完成线程上执行,避免了常见情况下的线程切换开销。这种方法利用 CPU 缓存一致性将数据传递到处理逻辑,而非传统的基于 shuffle 的网络设计(需要将数据移动到服务器上的相应分片)。

Garnet 的存储设计包含两个 Tsavorite 键值存储,它们的命运由统一的操作日志绑定。第一个存储称为“主存储”(main store),针对原始字符串操作进行优化,并仔细管理内存以避免垃圾回收。第二个(可选的)“对象存储”(object store)针对复杂对象和自定义数据类型进行优化,包括有序集合(Sorted Set)、集合(Set)、哈希(Hash)、列表(List)和地理空间(Geo)等常用类型。对象存储中的数据类型利用 .NET 库生态系统进行当前实现。它们在内存中以堆的形式存储(使更新非常高效),并在磁盘上以序列化形式存储。未来,我们计划研究使用统一索引和日志以简化维护。

Garnet 设计的一个显著特点是其窄腰 Tsavorite 存储 API,用于在其上实现庞大、丰富且可扩展的 RESP API 表面。该 API 包括读取(read)、更新插入(upsert)、删除(delete)和原子读写修改(read-modify-write)操作,并通过异步回调实现,使 Garnet 能够在每个操作的不同阶段插入逻辑。我们的存储 API 模型允许将 Garnet 的解析和查询处理关注点与并发、存储分层和 checkpoint 等存储细节清晰分离。Garnet 对多键事务使用两阶段锁定。

集群模式

除了单节点执行外,Garnet 还具备全功能集群模式,允许用户创建和管理分片与复制部署。Garnet 还支持高效的动态键迁移方案以重新平衡分片。用户可以使用标准 Redis 集群命令创建和管理 Garnet 集群,节点通过 gossip 协议共享和更新集群状态。Garnet 的集群模式设计目前是 被动的:这意味着它不实现 leader 选举,仅响应用户提供的 控制平面 发出的集群命令;详情参见 https://microsoft.github.io/garnet/docs/cluster/overview#control-plane%E3%80%82

后续步骤

请访问我们的 https://microsoft.github.io/garnet 网站,或直接跳至 https://microsoft.github.io/garnet/docs/getting-started 或 https://microsoft.github.io/garnet/docs/welcome/releases 部分。

许可证

本项目基于 MIT 许可证 授权,详见 LICENSE 文件。

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