推荐使用SignalR.Orleans:分布式实时通信的完美融合
2024-05-23 11:12:41作者:庞队千Virginia
项目介绍
SignalR.Orleans 是一个独特的开源项目,它将微软的两种强大的技术结合在一起:Orleans 框架和 ASP.NET Core SignalR 实时通讯库。这个项目旨在让Orleans集群作为SignalR的背板,并允许 Orleans 的grains直接与SignalR客户端通信。通过这种方式,你可以构建出更强大、可扩展性更强的分布式应用程序。
项目技术分析
SignalR.Orleans主要提供了两个功能:
- 使用Orleans集群作为SignalR的背板,实现跨服务器的实时消息传递,提高应用的水平扩展性。
- 让Orleans的grains可以直接向SignalR客户端发送消息,即使客户端不在同一个进程中运行。
项目依赖于Orleans的存储和流处理基础设施,以内存存储为默认选项,但可以配置为使用其他存储解决方案。对于流处理,项目使用了内存流,但可以根据需求定制。
项目及技术应用场景
SignalR.Orleans适用于以下场景:
- 构建大规模分布式聊天服务或在线游戏平台,利用Orleans的可扩展性和SignalR的实时交互。
- 需要跨多个服务器节点推送通知的应用程序,例如股票交易、实时数据分析等。
- 微服务架构中,不同服务间需要实时通信的情况。
项目特点
- 无缝集成:SignalR.Orleans在Orleans中实现了SignalR的集成,使得两者可以协同工作,减少了外部依赖和服务间的网络延迟。
- 灵活扩展:通过Orleans集群作为背板,可以轻松扩展到大量连接的用户,且不影响性能。
- 跨进程通信:支持grains与远程SignalR客户端之间的通信,提高了系统的灵活性。
- 简单安装:只需通过NuGet包管理器即可轻松安装SignalR.Orleans。
开始使用SignalR.Orleans
安装SignalR.Orleans的命令如下:
# Package Manager
Install-Package SignalR.Orleans
# .NET CLI
dotnet add package SignalR.Orleans
# Paket
paket add SignalR.Orleans
在你的项目中加入SignalR.Orleans后,通过简单的配置,就能开启实时通信的新篇章。
总的来说,SignalR.Orleans是一个强大的工具,可以帮助开发者构建出高性能、高可用性的实时分布式应用程序。如果你正在寻找一个能够应对大规模并发和复杂拓扑结构的技术解决方案,那么SignalR.Orleans无疑是值得尝试的选择。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
321
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
640
249
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
244
86
暂无简介
Dart
608
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
311
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.03 K