如何使C#对象在MVC .NET C#应用程序外部和内部可用。

在MVC .NET C#应用程序中，要使C#对象在应用程序的内部和外部可用，可以通过以下几种方式实现：

1. 序列化和反序列化：使用.NET提供的序列化和反序列化机制，将C#对象转换为可传输的格式（如JSON或XML），然后在应用程序的内部和外部进行传输和存储。在内部，可以使用对象的序列化形式进行存储或传递给其他组件。在外部，可以将序列化后的对象传输给其他系统或服务。
2. Web API：使用ASP.NET Web API，将C#对象封装为可通过HTTP协议访问的API接口。通过定义API控制器和路由规则，可以在应用程序的内部和外部通过HTTP请求和响应来访问和操作C#对象。可以使用GET、POST、PUT、DELETE等HTTP方法来实现对对象的增删改查操作。
3. 数据库存储：将C#对象持久化到数据库中，以便在应用程序的内部和外部进行访问。可以使用ADO.NET、Entity Framework等技术与数据库进行交互，将对象映射为数据库表或文档，并提供CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。通过数据库连接字符串，可以在应用程序的内部和外部访问和操作存储的对象。
4. 分布式缓存：使用分布式缓存技术（如Redis）将C#对象存储在内存中，以提高访问性能和可扩展性。通过使用缓存客户端库，可以在应用程序的内部和外部通过键值对的方式访问和操作缓存中的对象。缓存可以作为中间层，减轻数据库的负载，并提供快速的读取和写入操作。
5. 消息队列：使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）将C#对象发送到队列中，以便在应用程序的内部和外部进行异步处理和通信。通过定义消息生产者和消费者，可以在应用程序的内部和外部发送和接收对象消息。消息队列可以实现解耦和异步处理，提高系统的可伸缩性和可靠性。
6. 分布式计算：使用分布式计算框架（如Apache Spark、Hadoop）将C#对象分布式处理，以提高计算性能和处理大规模数据。通过将对象分片和分发到多个计算节点，可以在应用程序的内部和外部进行并行计算和分布式处理。分布式计算可以应用于大数据分析、机器学习等领域。

总结起来，使C#对象在MVC .NET C#应用程序外部和内部可用的方法包括序列化和反序列化、Web API、数据库存储、分布式缓存、消息队列和分布式计算等。根据具体的应用场景和需求，选择适合的方法来实现对象的可用性和访问性能。