一.模型级查询过滤器（Model-level query filters） ef core2.0包含了一个新特性，我们叫他模型级查询过滤器（Model-level query filters）。此特性允许使用Linq查询表达式直接定义在实体类型的元数据模型上。这样的过滤器会自动应用到任何LINQ查询所涉及的那些实体类型，包括间接引用的实体类型（对象引用，导航属性）。这个特性的一些常见应用是： 软删除-定义一个 IsDeleted 属性 多租户-定义一个 TenantId 属性 示例代码： 1 pub
本文首先介绍了ABP内置的软删除过滤器(ISoftDelete)和多租户过滤器(IMultiTenant)，然后介绍了如何实现一个自定义过滤器，最后介绍了在软件开发过程中遇到的实际问题，同时给出了解决问题的一个未必最优的思路。
本文介绍了EF Core 2.0的新特性和改进，包括实体、表、查询、性能提升和查询方面的内容。
过滤器，从我们开始开发 Asp.Net 应用程序开始，就一直伴随在我们左右；Asp.Net Core 提供多种类型的过滤器，以满足多种多样的业务应用场景；并且在 Asp.Net Core 本身，过滤器的应用也非常广泛；但是，在实际的业务场景中，大部分开发人员只使用到其中 1 到 2 种类型，当然，这其中大部分可能性是由于业务场景的适用性使然，本文尝试简单介绍 Asp.Net Core 中提供的各种过滤器，以及实际的应用场景，希望对您有所帮助。
在分享ASP.NET Core Filter 使用之前，先来谈谈AOP,什么是AOP 呢？
今天来讲解一下 .NET 中的重要成员 Entity Framework Core。Entity Framework Core （以下简称 EF Core），是 EF6 之后微软推出的开源的轻量级可扩展跨平台 ORM 框架。 EF Core 需要和 .NET Core 应用程序一起使用，并且需要 .NET 4.5+ 版本。下面列举一下 EF Core 所支持的项目类型：
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说.Net Core + DDD基础分层 + 项目基本框架 + 个人总结「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
Struts官网： http://struts.apache.org/ Struts2框架预先实现了一些功能 1：请求数据自动封装 2：文件上传的功能 3：对国际化功能的简化
微软在 Entity Framework Core 2+ 中引入了全局查询过滤器，简化了构建多租户应用程序和实体软删除的复杂度。这篇文章我将通过代码的形式对全局过滤查询进行详细的讲解。在讲解前我们先来简单说一下什么是多租户，所谓多租户简单来说是指一个单独的实例可以为多个组织服务。多租户技术为共用的数据中心内如何以单一系统架构与服务提供多数客户端相同甚至可定制化的服务，并且仍然可以保障客户的数据隔离。 接下来我们先来看一个例子，我们假定多个租户使用同一个数据库，同一个Schema，区分租户是根据表中的 tId 区分。我们新建一个项目，在项目中重写 DbContext 上下文里的 OnModelCreating 方法，在这个方法中我们使用 HasQueryFilter 方法进行软删除。
6 使用Kibana理解数据 Kibana4的功能 搜索词高亮显示 Elasticsearch聚合 Kibana4广泛使用Elasticsearch的聚合和子聚合为可视化提供多种聚合功能。主要包含两种
我们已经完成了后台系统的登录功能开发，但是目前还存在一个问题，就是用户如果不登录，直接访问系统首页面，照样可以正常访问。
FilterRegistrationBean 能够在 Servlet 3.0 + 容器注册过滤器，作为一个Spring bean注册的. 它的一些方法如下：
部门成立专项组，对数智平台和站务系统做性能优化，其中目标之一为降低服务端硬件成本，即在32G内存、CPU银牌的配置下，能支撑1万+发客量。要达到此目标，需通过压力测试并配合监控系统，以QPS、RPS、接口响应时间、接口成功率、SQL耗时、JVM运行情况、CPU和内存运行情况等数据指标为依据，找出系统中存在的性能瓶颈。
另外ES入门，我强烈推荐这篇Elasticsearch权威搭建指南给你，非常想尽的指南手册。
去年时候，写过一篇《Vue2.0 + Element-UI + WebAPI实践：简易个人记账系统》，采用Asp.net Web API + Element-UI。当时主要是为了练手新学的Vue及基于Vue的PC端前端框架Element-UI，所以文章重点放在了Element-UI上。最近，从鹏城回江城工作已三月有余，人算安顿，项目也行将上线，算是闲下来了，便想着实践下之前跟进的.net core，刚好把之前练手系统的后端给重构掉，于是，便有了此文。
Entity Framework Plus 是一个用于增强 EF6 和 EF Core 的免费开源库。它对您的数据库上下文 DbContext 进行了扩展，包括过滤器、审核、缓存、批量删除、批量更新等。
理解 dotNET Core 中的管道模型，对我们学习 dotNET Core 有很大的好处，能让我们知其然，也知其所以然，这样在使用第三方组件或者自己写一些扩展时，可以避免入坑，或者说避免同样的问题多次入坑。
Zuul 网关是具体核心业务服务的看门神，相比具体实现业务的系统服务来说它是一个边缘服务，主要提供动态路由，监控，弹性，安全性等功能。在分布式的微服务系统中，系统被拆为了多套系统，通过zuul网关来对用户的请求进行路由，转发到具体的后台服务系统中。
这节笔记将更加深入地处理 admin 站点，包括修改表单更加直观呈现模型数据，快速添加关联对象，以及后台涉及的列表展示、过滤器、搜索框等操作。
随着服务数量增多，如果还是每个服务都直接对外部客户端提供接口，就会变得很复杂，最显然的就是每个服务都得自己实现鉴权。 这时，就需要一个角色充当 request 请求的统一入口，即服务网关。 业务接口通过API网关暴露，是所有客户端接口的唯一入口。 微服务之间的通信也通过API网关。
现在 Web 开发比较流行前后端分离，我们的产品也是一样，前端使用Vue，后端使用 dotNet Core WebAPI ，在写 API 的过程中有很多地方需要统一处理
1、概述 本文简要描述ES查询性能的优化过程。忽略很多细节，其实整个过程并不顺利，因为并没有一个明确的指引，教你怎么做就能让性能大幅提升。很多时候不同业务有不同的场景，还是需要自己摸索一番。比如用filter过滤取代query查询，明明官方文档说filter速度更快。但应用到我们业务来，一开始却没有明显效果。经过反复测试，发现虽然filter可以省略计算分数的环节，但我们的业务查询场景，一次返回数据量不会很多，最大的瓶颈不在于打分，而在于range过滤和排序。可是range过滤和排序，这方面在网上却很少
微服务系统中的服务非常多。如果每个服务都自己做鉴权、限流、日志输出，则非常不科学。所以可以通过网关的过滤器来处理这些工作。在用户访问各个服务前，应在网关层统一做好鉴权、限流等工作。
Gateway网关是我们服务的守门神，所有微服务的统一入口。Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud的一个全新项目，该项目是基于 Spring 5.0，Spring Boot 2.0 和 Project Reactor 等技术开发的网关，它旨在为微服务架构提供一种简单有效的统一的 API 路由管理方式。在Gateway之前，SpringCloud并不自己开发网关，可能是觉得Netflflix公司的Zuul不行吧，然后自己就写了一个，也是替代Netflflix Zuul。其不仅提供统一的路由方式，并且基于 Filter 链的方式提供了网关基本的功能，例如：安全，监控/指标，和限流。
前端传来的参数全部为字符串类型，SpringMVC使用自带的转换器将字符串参数转为需要的类型。如：
在计算机科学中，数据结构和算法是构建强大应用的基础。本文将介绍两个非常有用的数据结构：跳跃表和布隆过滤器。这些数据结构可以在各种应用中提供高效的数据存储和检索解决方案。
在本文中，我记录了在 PostgreSQL（使用 Django ORM）和 ElasticSearch 中实现全文搜索 (FTS) 时的一些发现。 作为一名 Django 开发人员，我开始寻找可用的选项来在大约一百万行的标准大小上执行全文搜索。有两个值得尝试的选项：PostgreSQL 和 ElasticSearch。 在深入研究我的发现之前，让我们澄清一下全文搜索 (FTS)（或“搜索”）与数据库过滤器或查询之间的区别。“搜索”涉及从零开始，然后向其中添加结果。数据库过滤从一个集合开始，然后根据条件从中删
但凡业务系统，授权是绕不开的一环。见过太多只在前端做菜单及按钮显隐控制，但后端裸奔的，觉着前端看不到，系统就安全，掩耳盗铃也好，自欺欺人也罢，这里不做评论。在.NET CORE中，也见过不少用操作过滤器来实现业务用例权限控制的，至少算是对后端做了权限控制。
至于性能和运维成本，则由所选择的后端 DB 所决定。Metabase 本身不需要进行多复杂的维护，单个 DB 故障并不会引起 Metabase 崩溃。
eureka，是springCloud生态中的负责构建服务注册与发现的注册中心组件。本文，通过从eureka的项目结构出发，一点点去剖析eureka的源码。
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当我们需要对日志的打印要做一些范围的控制的时候，通常都是通过为各个Appender设置不同的Filter配置来实现。在Logback中自带了两个过滤器实现： ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter和 ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter，用户可以根据需要来配置一些简单的过滤规则，下面先简单介绍一下这两个原生的基础过滤器。
GPUImage框架是一个获得BSD许可的iOS库，可让您将GPU加速滤镜和其他效果应用于图像，实时摄像机视频和电影。与Core Image（iOS 5.0的一部分）相比，GPUImage允许您编写自己的自定义过滤器，支持部署到iOS 4.0，并且具有更简单的界面。但是，它目前缺少核心图像的一些更高级的功能，例如面部检测。
本文提出了一种无监督的视觉跟踪方法。与使用大量带注释数据进行监督学习的现有方法不同，本文的CNN模型是在无监督的大规模无标签视频上进行训练的。动机是，强大的跟踪器在向前和向后预测中均应有效（即，跟踪器可以在连续帧中向前定位目标对象，并在第一个帧中回溯到其初始位置）。在Siameses相关过滤器网络上构建框架，该网络使用未标记的原始视频进行训练。同时提出了一种多帧验证方法和一种对成本敏感的损失，以促进无监督学习。由于没有bells & whistles，本文的无监督跟踪器可达到完全受监督的在训练过程中需要完整且准确的标签的跟踪器的基线精度。此外，无监督框架在利用未标记或标记较弱的数据以进一步提高跟踪准确性方面具有潜力。
前言：Core Image是一个强大的框架，可让您轻松地将过滤器应用于图像。您可以获得各种各样的效果，如修改活力，色调或曝光。它可以使用CPU或GPU来处理图像数据，并且速度非常快 - 足以实现视频帧的实时处理！ 核心图像滤镜也可以链接在一起，以一次将多个效果应用于图像或视频帧。多个滤波器被组合成应用于图像的单个滤波器。与通过每个过滤器一次处理图像相比，这样做非常有效。 入门 在开始之前，让我们来讨论Core Image框架中的一些最重要的类： CIContext。核心图像的所有处理都以CIContex
在我上篇文章中，我描述了如何配置Serilog的RequestLogging中间件以向Serilog的请求日志摘要中添加其他属性（例如请求主机名或选定的端点名称）。这些属性都在HttpContext中可用，因此可以由中间件本身直接添加。
当我们需要获取数据时，通常的做法是实例化依赖的类，然后调用类里面的方法，但是这种依赖方式会增加调用方和被调用方之间的耦合，也会增加应用程序维护成本及灵活性，同时增加了单元测试的难度
一、框架概述 1、框架的意义与作用： 所谓框架，就是把一些繁琐的重复性代码封装起来，使程序员在编码中把更多的经历放到业务需求的分析和理解上面。 特点：封装了很多细节，程序员在使用的时候会非常简单。 2
Filter 概述 Servlet API中提供了一个Filter接口，开发web应用时，如果编写的Java类实现了这个接口，则把这个java类称之为过滤器Filter。 通过Filter技术，开发
最近利用晚上的时间，对很久没有新版本发布的深蓝词库转换进行了版本升级。本次升级主要包含的功能包括：
在 Spring Cloud Gateway 中，过滤器是在请求到达目标服务之前或之后，执行某些特定操作的一种机制。例如，它可以实现对传入的请求进行验证、修改、日志记录、身份验证、流量控制等各种功能。
这来自于我把项目迁移到Asp.Net Core的过程中碰到一个问题。在一个web程序中同时包含了MVC和WebAPI，现在需要给WebAPI部分单独添加一个接口验证过滤器IActionFilter，常规做法一般是写好过滤器后给需要的控制器挂上这个标签，高级点的做法是注册一个全局过滤器，这样可以避免每次手动添加同时代码也更好管理。注册全局过滤器的方式为：
在完成登录时，如果用户勾选“自动登录”，将在下次登录时，自动完成登录功能，减少用户再次输入账号和密码繁琐的操作。此功能是对用户的操作体验进行优化，本案例将带领大家完成此功能。效果图如下：
Destiny.Core.Flow是基于.NetCore平台，轻量级的模块化开发框架，Admin管理应用框架，旨在提升团队的快速开发输出能力，由常用公共操作类（工具类、帮助类）、分层架构基类，第三方组件封装等组成。 Destiny.Core.Flow重写微软的identity用户角色和重写IdentityServer4的实体，以及IdentityServer的ClientAPisource等查询仓库实现，将IdentityServer4和Identity以及其他模块合并成为一个上下文，在使用IdentityServer4时不需要在维护几个上下文，统一了上下文管理。 框架lambda查询不需要在后台写各种判断，所有的查询条件通过前端传入，从而减少后台的一些字符段判断等，使用动态拼接lambda。
debug : 默认为false ，设置为true时，将打印出logback内部日志信息，实时查看logback运行状态。
正如官方所说: 内置的异常层负责处理整个应用程序中的所有抛出的异常。 当捕获到未处理的异常时，最终用户将收到友好的响应。
在Istio项目中，generator.go文件实现了Istio授权模型的生成器。该文件定义了一系列结构体和函数，用于生成授权策略、主体和权限。
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