FusionCache与EFCoreSecondLevelCacheInterceptor集成解析
2025-06-28 19:20:27作者:史锋燃Gardner
背景介绍
在.NET生态系统中,缓存技术对于提升应用程序性能至关重要。FusionCache作为一个高性能的缓存解决方案,近期与EFCoreSecondLevelCacheInterceptor实现了集成,为Entity Framework Core提供了二级缓存支持。这种集成使得开发人员能够更高效地管理数据库查询缓存,显著提升应用程序性能。
技术实现
EFCoreSecondLevelCacheInterceptor是一个专门为Entity Framework Core设计的二级缓存拦截器。它通过实现IEFCacheServiceProvider接口,可以与多种缓存提供程序集成。在最新版本中,该库新增了对FusionCache v2.0.0的支持,这得益于FusionCache v2引入的关键特性:
- 标签支持(Tagging):允许为缓存项添加标签,便于分类管理
- 清除功能(Clear):提供批量清除缓存的能力
- 命名缓存支持:可以创建多个具有不同配置的缓存实例
集成优势
这种集成带来了几个显著优势:
- 性能提升:通过缓存频繁访问的数据库查询结果,减少数据库负载
- 配置简便:与FusionCache的集成保持了原有的易用性特点
- 功能完整:支持FusionCache的所有高级特性,包括分布式缓存场景
- 版本兼容:支持.NET Framework和.NET Core的多个版本
使用场景
这种集成特别适合以下场景:
- 高并发读取应用:如内容管理系统、电商平台等
- 复杂查询应用:包含多表连接和聚合操作的查询
- 需要降低数据库负载的场景:通过缓存减轻数据库压力
- 分布式系统:利用FusionCache的分布式缓存能力
技术细节
在实现层面,EFCoreSecondLevelCacheInterceptor通过以下方式与FusionCache交互:
- 缓存查询计划:存储EF Core生成的查询计划
- 缓存查询结果:存储实际查询返回的数据集
- 依赖关系管理:处理表之间的依赖关系,确保数据一致性
- 过期策略:支持绝对过期和滑动过期策略
开发者体验
从开发者反馈来看,这种集成具有以下特点:
- 易于配置和上手使用
- 功能稳定可靠
- 文档完善,便于理解和使用
- 社区支持积极,响应迅速
总结
FusionCache与EFCoreSecondLevelCacheInterceptor的集成为.NET开发者提供了一个强大的缓存解决方案,特别是在使用Entity Framework Core的场景下。这种集成不仅保留了FusionCache原有的高性能特性,还通过二级缓存机制进一步优化了数据库访问性能。随着FusionCache v2.0.0的正式发布,这种集成将变得更加稳定和功能丰富,值得开发者在性能敏感型应用中考虑采用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137