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    ASPNET_WEBAPI快速学习02

    一般来说,对于重要业务操作,通过是与Money有关的操作,要求持久的服务幂等性,这是就需要选用数据库来实现幂等控制,将ticket(流水号,GUID等)保存起来,其特点是安全、低效;对于一般的数据,可以选用缓存来控制...数据库实现幂等 比如SQL SERVER, 在Read Committed隔离级别下,,建立一张专门的幂等表,通过重复insert的异常来实现幂等,比较规范;也可以通过NoLock读的方式,更搞笑,但存在隐患...详细信息,可以参考Jesse博主的博文http://www.cnblogs.com/jesse2013/p/aspnet-identity-claims-based-authentication-and-owin.html...微软的企业库包含的模块非常多,比如缓存、数据存取、日志、IOC、AOP、异常处理等,由于现代企业往往都提供统一的日志管理系统和DAL系统,因此微软企业库仍然有价值的部分为AOP和IOC等部分,其实都是面向切面的应用

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    ABP从入门到精通(2):aspnet-zero-core 使用MySql数据

    connectionString) 4 { 5 builder.UseMySql(connectionString); 6 } 7 } 四.迁移数据库...4.执行迁移操作   请确认MySql数据库开启,打开程序包管理器控制台,选中项目“MyCompanyName.AbpZeroTemplate.EntityFrameworkCore”,输入命令  Add-Migration...5.生成项目 6.执行命令“Update-Database”    生成数据库成功会出现如下提示: ?   看看数据库已经成功生成: ? 五.启动项目 ? 登录成功! ?...1.首先回滚一下上面生成数据库的操作,直接删除数据库 2.更改连接字符串 ? 3.运行项目 ? 生成成功! ? 如果你觉得写的不错,请点一下下面的“推荐”,这是对我分享技术经验的支持,谢谢!

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    【5min+】AspNet Core中的全局异常处理

    正文 其实一说到AspNet Core里面的全局异常,其实大家都不会陌生。因为这玩意儿用的非常频繁,好的异常处理方案能够帮助开发者更快速的定位问题,也能够给用户更好的用户体验。...AspNet Core 中的全局处理 IAsyncExceptionFilter 那么在AspNet Core中我们该如何捕获和处理异常呢? 可能很多同学都知道:IExceptionFilter 。...这个过滤器应该算是AspNet里面的老牌过滤器了,从很早就延续至今,它允许咱们捕获AspNet Core的控制器中的错误。...请看下面↓ 中间件处理异常 由于AspNet Core管道的层层传递的特点,咱们就有机会在管道中实现全局异常捕获。...您会发现,这个默认的AspNet Core项目不是已经在第一行弄了一个异常处理么? 我*&&……&。

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    AspNet.Core之使用CancellationToken来提高应用负载

    背景 已经有很多文章记录了Web程序中采用异步编程的优势和.Net异步编程的用法, 异步编程虽然不能解决查询数据库的瓶颈, 但是利用线程切换,能最大限度的弹性利用工作线程, 提高了web服务的响应能力。...本文要说的是利用异步编程中的取消机制缓解数据库的查询瓶颈,开发者只需在MVC/WebAPI查询方法体内关注CancellationToken并适时取消异步任务, 这将大大提高应用的响应能力。...tip 本文取消的请求,指的是耗时长的服务端读取请求(返回数据但不修改数据的查询),取消已修改数据的请求对于用程序可能不是一个好的选择: ① 是否真的要因为用户导航到应用的另一个页面而取消保存?...② 提高了复杂性,因为数据库服务器可能需要回滚事务,这是一项昂贵的操作。 AspNetCore实践 访问MyReallySlowReport页面,等待5s,最终他们放弃去了其他页面: ?

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    elasticsearch分页获取数据

    提到elasticsearch分页,可能首先想到的是类似mysql的那种处理方式,传入分页起始值以及每页数据量,es确实提供了类似的处理策略,代码如下: @Test public void searchFromSize...new SearchSourceBuilder(); searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); //每页10个数据...but was [11010] 为什么会使用index.max_result_window来限制搜索深度,因为这需要耗费大量内存,比如from为10000,es会按照一定的顺序从每个分片读取10010个数据...,然后取出每个分片中排序前10的数据返回给协调节点,协调节点会将从所有分片节点返回的10条数据再次进行统一排序处理,以此来返回全局排序前10的数据,如果有类似的需要可以使用scroll以及search

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