InterSystems SQL提供对InterSystems IRIS®Data Platform数据库中存储的数据的无懈可击的标准关系访问。
微软的Entity Framework 受到越来越多人的关注和使用，Entity Framework7.0版本也即将发行。虽然已经开源，可遗憾的是，国内没有关于它的书籍，更不用说好书了，可能是因为EF版本更新太快，没人愿意去花时间翻译国外关于EF的书籍。使用Entity Framework开发已经有3年多了，但用得很肤浅，最近想深入学习，只好找来英文书《Entity Framework 6 Recipes》第二版，慢慢啃。首先需要说明的是，我英文不好，只是为了学习EF。把学习的过程写成博客，一是督促自己，二是希望能帮助有需要的朋友。EF是微软极力推荐的新一代数据库访问技术，它已经成熟，做为一名.NET开发人员，如果你还没有使用它的话，那感紧开始吧，特别是DDD（领域驱动设计）的爱好者，更应该学习它，因为它是领域模型的绝佳搭档！另外，本书也是一本关于EF的佳作（其实，英文的关于EF的书也就那么几本，中文的目前还没有，只有一些零星的资料，这会让初学者会感觉到混乱，特别是什么EDMX文件、Code First、Model First、Database First、表拆分，实体拆分，TPT,TPH,TPC，CodeFirst和DDD的配合等等），就从本系列开始对EF进行一个系统的学习吧，老鸟也可以从中了解不少的知识点。文中肯定有很多翻译不当的地方，恳请你指正，以免误导大家。谢谢！由于书中的代码只贴出核心部分，如果你想运行示例代码，可以加入QQ群下载，因为太大，超过博客园的限制，所以这里提供不了下载。要说的就这么多，下面就开始这一段学习过程吧。
前面两篇文章我们分别讲了MVC下的视图和控制器，这章我们要讲模型（model），这章由于涉及到基架的使用，还有对模型绑定后数据库相关知识，可能会 很抽象，慢慢来吧，↖(^ω^)↗！在这之前可以先看看老师上课提的几个问题，相信看完了，你就对MVC中的模型有了个初步的了解了！
优秀且经验丰富的 Java 开发人员的特点之一是对 API 的广泛了解，包括 JDK 和第三方库。如何使用现有的 API 进行开发，而不是为常见的东西编写新的代码。是提升开发效率必选之路。
SQL 注入是一种常见的网络攻击类型，它利用应用程序对用户输入的不充分验证和过滤，导致恶意用户可以通过注入恶意的 SQL 代码来执行未授权的数据库操作。为了保护 Linux 系统上的数据库免受 SQL 注入攻击，我们需要采取一系列的安全措施和最佳实践。本文将详细介绍如何保护 Linux 数据库免受 SQL 注入攻击。
在任何应用程序中，缺乏可观察性就像骑自行车时蒙上眼睛一样。唯一不可避免的结果就是崩溃，而崩溃总是伴随着代价。当我们获得可观察性时，这个代价往往是我们唯一关注的，但这不是唯一的代价。可观察性的另一个成本通常一开始不会被解决，直到它变得比崩溃的成本更令人痛苦，这是指维护成本和适应性成本。
通过将您的敏捷计划与低代码微服务相结合，在短短几分钟内构建出您的敏捷计划以部署微服务。以下是一个出色的例子。
本文档介绍了一些用于创建具有弹性和可扩展性的应用程序的模式和实践，这是许多现代架构练习的两个基本目标。设计良好的应用程序会随着需求的增加和减少而上下扩展，并且具有足够的弹性以承受服务中断。构建和运行满足这些要求的应用程序需要仔细规划和设计。
1、EF等ORM解决方案出现的原因 因为软件开发中分析和解决问题的方法已经接近成熟,然后关系型数据库却没有,很多年来,数据依然是保存在表行列这样的模式里,所以,在面相对象和高度标准化的数据库中产生了一个失配(不匹配、阻抗失配，微软的安德斯.海尔斯伯格<C#之父>可能会这样叫它),为了解决这个失配,大多数项目中都会引入"数据处理层"来转换应用程序实体层的数据到数据库的行和列中,随着"数据处理层"的不断进化,最后ORM就诞生了。 2、集成查询语言LINQ LINQ和EF都出自于微软,都能帮助我们解决失配的问题.
实体框架EF是http://ADO.NET中的一组支持开发面向数据的软件应用程序的技术，是微软的一个ORM框架。
New in MongoDB 3.6. What’s New in MongoDB 3.6. Part 1 – Speed to Develo
Kubernetes 1.18即将发布！在发布了1.17的小版本之后，1.18变得日益健壮并充满了新颖性。关于新版本的介绍从哪里开始？有一些新功能，例如API Server对OIDC的支持以及kubelet关于Windows节点的功能增强，这些都会对用户产生重大影响。
摘要： 大概一年前开始在思考 构造函数中 依赖注入较多，这对系统性能及硬件资源消耗产生一些优化想法。一般较多公司的项目都使用Autofac 依赖注入（Scoped 作用域），但是发现过多的对象产生 会消耗 CPU ， 内存 并给GC（垃圾回收）造成一定的压力。那么开始思考是否能够使用 单例 （Singleton）来解决这些问题呢？带着这些想法开始ReView整个项目的代码，排查是否存在 单例 会造成 线程安全 或 方法内修改全局变量的代码（ 结果是乐观的.... ）。于是开始了性能测试....论证.. 试运行... ，结果是超预期的（CPU 从 60%-降低到--》10%， 内存 从 33%-降低到--》20%， 接口平均响应时间 从 120毫秒--降低到--》50毫秒 . 1500/QPS （不含内部服务相互调用）） 和 @InCerry 沟通结果，说可以写个 案例 和大家分享分享... 于是乎 有了这一片文章。
作者 | Anupama Pathirage 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 在当今的数字转型时代，应用程序和 Web 服务之间的相互对话是不可避免的，我们需要通过 API 来实现这些应用程序之间的通信。各种协议和规范定义了消息通过网络传递的语义和语法，最终形成了一种 API 架构。 在本文中，我们将探讨如何使用 GraphQL 和 Ballerina 将 MySQL 数据库中的数据作为 API 公开出来。GraphQL 是一种抽象了底层数据源的规范，借助 GraphQL，开发人员能够灵活地使
近期，小伙伴们反映，B/S端工作难找，无论是.NET还是其它语言。与此同时，桌面端WPF和WinForm应用的招聘需求增加，尤其是WPF。前段时间，联想还招聘WPF开发岗位。本文分享了一些WPF面试题，供大家参考。先列出试题，大家先试做一下，后面给出参考答案。
Python是世界上最受欢迎的编码语言之一，在80年代后期首次受到ABC和Modula-3语言的影响而被概念化。从1991年的第一个版本到成为开源项目的2.0版本，它已经走了很长一段路，直到今天，它正在聚集一个庞大且专业的社区，该社区正在不断改进技术。
理解性能优化的重要性： 性能优化是软件开发中至关重要的一部分，因为它直接关系到用户体验、资源利用率和系统可伸缩性。以下是性能优化的一些重要原因：
在确定调优会话的目标后，例如，将用户响应时间从三分钟缩短到不到一秒，问题就变成了如何实现此目标。
用户现在不仅需要更复杂和灵活的分析，还需要更及时的信息——数据必须全天候可用，并且在许多业务中用户要求在事件发生的几小时内（在某些情况下，几分钟甚至几秒）内可以访问支持决策的数据。公司还意识到，许多不同的流程需要使用相同的数据，因此需要使用不同的配置文件。
微服务和分布式数据管理的问题 单体应用程序通常具有单个关系数据库。 使用关系数据库的一个主要优点是您的应用程序可以使用ACID事务，这些事务提供了一些重要的保证： 原子性 - 原子性变化 一致性 - 数据库的状态总是一致的 隔离 ----即使并发执行事务，它似乎是连续执行的 持久性 - 一旦交易已经提交，它不会被撤销 因此，您的应用程序可以简单地开始事务，更改（插入，更新和删除）多个行，并提交事务。 使用关系数据库的另一大优点是它提供SQL，它是一种丰
Java应用程序的开发和部署过程中，合理利用各类环境变量是关键之一。不同类型的环境变量，如系统环境变量、进程级环境变量、Java启动参数设置的系统属性以及Spring Boot配置文件中的环境变量，它们之间存在优先级差异。
作为一个Java开发者，Spring框架应该基本上都用过的，由于Spring框架太过于强大，导致我们可能只知道Spring框架，但其实还有很多优秀的框架可以供我们使用，本文将介绍6个和spring框架类似的框架。
RMI、SOA和微服务等架构，为JavaEE系统的分布式提供了可能，软件理论上可以不被 物理硬件限制而无限扩展。但这些的远程调用是同步操作的，不可避免存在一些局限：
JDBC（Java Database Connectivity）是 Java 标准库中用于与数据库进行交互的 API。它允许 Java 应用程序连接到各种不同的数据库管理系统（DBMS），执行 SQL 查询和更新操作，以及处理数据库事务。在 JDBC 中，DriverManager 是一个关键的类，用于管理数据库驱动程序和建立数据库连接。本文将详细介绍 JDBC DriverManager 的用法，面向基础小白，帮助您快速入门 JDBC 数据库连接。
优秀且经验丰富的Java开发人员的特点之一是对API的广泛了解，包括JDK和第三方库。我花了大量的时间学习API，特别是在阅读了 Effective Java 3rd Edition之后，约书亚·布洛赫(Joshua Bloch)建议如何使用现有的API进行开发，而不是为普通的东西编写新的代码。
一个优秀且经验丰富的Java开发人员的特点之一是对API的广泛了解，包括JDK和第三方库。我花了很多时间学习API，特别是在阅读Effective Java 3rd Edition之后，Joshua Bloch建议如何使用现有的API进行开发，而不是为常用的东西写新的代码。
微服务重构概述 将单体应用程序转换为微服务的过程是应用程序现代化的一种形式。这是几十年来开发人员一直在做的事情。因此，在将应用程序重构为微服务时，有一些方法可以重用。 一个策略是不推荐“大面积”重写。那就是当您将所有的开发工作集中在从头开始构建新的基于微服务器的应用程序时。虽然听起来很吸引人，但它是非常危险的，可能会以失败告终。 您应该逐步重构单体应用程序，而不是大面积重写。您应该逐渐构建一个由微服务组成的新应用程序，并与您的单体应用程序一起运行。随着时间的推移，单体应用程序实现的功能量会缩小，直到它完全消
总的来说，我介绍了一些对于日常项目十分有用的库，包括Log4j等日志库，Jackson等JSON解析库，以及JUnit和Mockito等单元测试API。如果需要在项目中使用它们，则可以在项目的类路径中包含这些库的JAR以开始使用它们，也可以使用Maven进行依赖项管理。
Java 9引入了一项重要的功能：模块化（Module System）。模块化是一种将代码和资源封装到可重用和独立的单元中的方法，它有助于改善代码的可维护性、可重用性和安全性。本文将介绍Java模块化的基本概念、如何创建和使用模块以及一些最佳实践。
已经开始进行云计算之旅的组织已经展现出对于应对疫情的更大弹性和响应能力。预计在不久的将来，随着不同的云服务模型（SaaS、PaaS、IaaS）以及混合云和多云拓扑的结合，预计各行业组织的云计算采用率将显著提高。
去年就计划开发一个属于自己的数据库管理平台的应用，但是由于种种原因搁置。现在终于有点时间，开始规划。经过调研，最终决定采用后端Iris，前端Vue的框架来进行。第一步，我们先简单请教一下chatgpt3.5（我穷，所以依然在用3.5，哈哈哈哈），看它如何回答。
索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。若索引太多，应用程序的性能可能会受到影响（需维护索引的结构和数据）；而索引太少，对查询性能又会产生影响。
每个线程都是通过某个特定Thread对象所对应的方法run()来完成其操作的，方法run()称为线程体。通过调用Thread类的start()方法来启动一个线程。
本书主要介绍如何使用微服务构建应用程序，这是本书的第五章。第一章介绍了微服务架构模式，讨论了使用微服务的优点与缺点。第二和第三章描述了微服务架构内通信方式的对比。第四章探讨了与服务发现相关的内容。在本章中，我们稍微做了点调整，研究微服务架构中出现的分布式数据管理问题。
本文最初发表于 RedHat 的开发者站点，经原作者 Bilgin Ibryam 许可，由 InfoQ 中文站翻译分享。
建立有效的补丁管理流程对于保持系统的安全和稳定至关重要。补丁解决可能被黑客利用的漏洞；漏洞修复用于纠正软件中的错误或缺陷，功能升级提供增强功能以改善用户体验。安装这些补丁和更新可以使组织的软件和固件安全、可靠，并与最新的改进保持同步。
当我们面临高并发的查询数据请求时，可以使用主从读写分离的方式，部署多个从库分摊读压力。 大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高并发查询，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。
kafka 传统上被视为一个强大的消息总线，能够处理事件流，但是不具备对数据的处理和转换能力。kafka可靠的流处理能力，使其成为流处理系统的完美数据源，Apache Storm，Apache Spark streams,Apache Flink,Apache samza 的流处理系统都是基于kafka构建的，而kafka通常是它们唯一可靠的数据源。 行业分析师有时候声称，所有这些流处理系统就像已存在了近20年的复杂事件处理系统一样。我们认为流处理变得更加流行是因为它是在kafka之后创建的，因此可以使用kafka做为一个可靠的事件流处理源。日益流行的apache kafka,首先做为一个简单的消息总线，后来做为一个数据集成系统，许多公司都有一个系统包含许多有趣的流数据，存储了大量的具有时间和具有时许性的等待流处理框架处理的数据。换句话说，在数据库发明之前，数据处理明显更加困难，流处理由于缺乏流处理平台而受到阻碍。 从版本0.10.0开始，kafka不仅仅为每个流行的流处理框架提供了更可靠的数据来源。现在kafka包含了一个强大的流处理数据库作为其客户端集合的一部分。这允许开发者在自己的应用程序中消费，处理和生成事件，而不以来于外部处理框架。 在本章开始，我们将解释流处理的含义，因为这个术语经常被误解，然后讨论流处理的一些基本概念和所有流处理系统所共有的设计模式。然后我们将深入讨论Apache kafka的流处理库，它的目标和架构。我们将给出一个如何使用kafka流计算股票价格移动平均值的小例子。然后我们将讨论其他好的流处理的例子，并通过提供一些标准来结束本章。当你选择在apache中使用哪个流处理框架时可以根据这些标准进行权衡。本章简要介绍流处理，不会涉及kafka中流的每一个特性。也不会尝试讨论和比较现有的每一个流处理框架，这些主题值得写成整本书，或者几本书。
缓存是程序员必须了解的技术，无论是前端、后端还是客户端，大到复杂的系统架构，小到 CPU 或是芯片，都少不了缓存的影子。
在我们身边是一大批的程序员，层次不一，但是放眼观，我们很容易就可以看到那些是业务型程序员，那些是有层次的程序员。注重细节，注重性能，做一个有深度的程序员吧！
在与软件测试团队一起工作时，经常会发生功能测试BUG的情况，需要制定均衡的测试策略。模仿用户体验的测试策略有其自身的成本。如果组织仍在手动进行功能测试，通过实施功能自动化测试可以显着降低成本。
域驱动设计(DDD)是关于将业务域概念映射到软件构件的。关于这个主题的大多数文章和文章都是基于Eric Evans的《领域驱动设计》一书，主要从概念和设计的角度覆盖了领域建模和设计方面。这些文章讨论了DDD的主要元素，如实体、价值对象、服务等，或者讨论了泛在语言、有界上下文和反腐败层等概念。
在分解单体应用程序到微服务体系架构时，重点考虑独立数据库拆分是很重要的。您需要想出一个可靠的策略，将您的数据库分割为多个与应用程序对齐的小型数据库。简而言之，您需要将您的应用程序/服务从使用单一的共享数据库中拆分出来。
作者 | Khalil Stemmler 策划 | 田晓旭 在服务器上使用 GraphQL 代替 REST 是有很多好处的，使用 Apollo Client 取代自己编写的数据获取逻辑也有很多优势。在这篇文章中，我们主要讨论 GraphQL 最突出的架构优势。 本文最初发布于 khalilstemmler.com 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 在过去的几年中，我们已经看到各种规模和形态的公司都开始在整个组织中逐渐采用 GraphQL，例如 Expedia、Nerdwallet 和 A
大多数开发者认为性能优化是一个复杂的话题，它需要大量的工作经验和相关知识理论。好吧，这也不完全错。优化一个应用做到性能最优化可能不是件容易的任务，但是这并不意味着你没有相关的知识就什么也做不了。这里有一些易于遵循的建议和最佳实践可以帮助你创建一个性能良好的应用程序。
随着容器技术在生产环境中越来越多被使用，实际用户应用正在从无状态应用程序扩展到需要持久化存储支持的有状态应用程序。IT技术专业人员需要知道如何选择适合在容器中运行有状态应用程序的存储。我们深度解读Gartner报告，就存储类型及应用类型两个维度来帮技术专业人员分析容器存储的选择。
简介： 在软件开发中，设计模式扮演着重要的角色，它们提供了一种经过验证的解决方案，帮助我们解决常见的设计问题。而设计模式能够让我们的代码更加具有的兼容性和拓展性。本文将重点介绍设计模式中的模板方法（Template Method）模式，并探讨如何将其与Spring框架相结合，以实现灵活且可扩展的应用程序设计。
好莱坞电影中有多少情节？一些电影评论家说只有五个。您可以采用几种架构来实现应用程序？目前大多数程序都使用下面提到的五种架构之一。
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