FusionCache 2.1.0版本发布:集成输出缓存与EF二级缓存
项目简介
FusionCache是一个功能强大的.NET缓存库,它结合了内存缓存和分布式缓存的优势,提供了丰富的功能特性。该项目最突出的特点是支持多级缓存(L1+L2)、故障安全机制(Fail-Safe)、后台广播(Backplane)以及标签支持(Tagging)等功能,使其成为构建高性能、高可用性应用程序的理想选择。
2.1.0版本核心更新
1. 输出缓存集成
在ASP.NET Core中,输出缓存(Output Cache)是一个重要的性能优化手段。传统实现依赖于简单的内存缓存,而FusionCache 2.1.0版本通过实现IOutputCacheStore接口,为输出缓存带来了FusionCache的全部能力。
集成优势:
- 保留内存缓存(L1)的高性能
- 增加分布式缓存(L2)的持久性和高可用性
- 通过Backplane实现即时缓存同步
- 支持故障安全机制,确保系统稳定性
配置示例:
// 基础配置
services.AddFusionCache();
services.AddFusionOutputCache();
services.AddOutputCache(options => {
options.AddPolicy("Expire2", builder => builder.Expire(TimeSpan.FromSeconds(2)));
});
// 高级配置(使用命名缓存和二进制序列化)
services.AddFusionCache("OutputCache")
.WithSerializer(new FusionCacheProtoBufNetSerializer())
.WithDistributedCache(new RedisCache(...))
.WithBackplane(new RedisBackplane(...));
services.AddFusionOutputCache(options => {
options.CacheName = "OutputCache";
});
序列化建议: 对于输出缓存这种处理二进制数据(HTTP响应)的场景,推荐使用原生二进制序列化器如protobuf-net、MessagePack或MemoryPack,而非JSON等文本序列化器,以获得最佳性能和最小存储开销。
2. Entity Framework二级缓存支持
FusionCache 2.1.0版本与EFCoreSecondLevelCacheInterceptor项目实现了无缝集成,为Entity Framework Core提供了透明的二级缓存解决方案。
技术特点:
- 自动缓存查询结果
- 支持缓存失效策略
- 与FusionCache的多级缓存架构深度整合
- 建议使用v5.1及以上版本以获得最佳兼容性
3. 后台广播改进
FusionCache的Backplane功能在此版本中得到了全面异步化增强:
- 初始订阅过程完全异步化
- 取消订阅过程完全异步化
- 消息收发保持原有的异步特性
这些改进使得在高并发场景下的缓存同步更加可靠和高效。
4. 问题修复与优化
并行初始化问题修复: 修复了在高度并行初始化场景下可能出现的模型注册遗漏问题,确保了protobuf-net序列化器的稳定工作。
日志系统改进: 统一了各级缓存操作的日志级别,使调试信息更加一致和完整。现在L1和L2缓存操作都使用相同的日志级别,便于问题排查。
5. 新增系统流程图解
为了帮助开发者更好地理解FusionCache的内部工作机制,2.1.0版本新增了详细的系统流程图解,包括:
- 基础缓存操作流程
- 多级缓存交互示意图
- 故障安全机制工作流程
- 后台广播消息传递机制
这些图解对于理解复杂场景下的缓存行为非常有帮助。
升级建议
对于正在使用v2.0.0版本的用户,2.1.0版本提供了平滑的升级路径。新功能如输出缓存集成和EF二级缓存支持都可以按需采用,不会影响现有功能。
对于仍在使用v1.x版本的用户,建议先参考v2.0.0的迁移指南,了解标签系统等重大变更,然后再升级到最新版本。
总结
FusionCache 2.1.0版本通过深度集成ASP.NET Core输出缓存和Entity Framework二级缓存,进一步巩固了其作为.NET生态系统中功能最全面的缓存解决方案的地位。同时,在稳定性、可观测性和文档方面也做出了显著改进,使得开发者能够更轻松地构建高性能、高可用的应用程序。
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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