推荐一款强大的缓存解决方案:FusionCache
2026-01-15 17:36:37作者:虞亚竹Luna
1、项目介绍
FusionCache 是一个全新的缓存库,旨在提供简单易用、高效且稳定的缓存服务。它采用内存作为主要存储,并可选配分布式二级缓存,以增强复原能力和性能。特别适合多节点环境或应对冷启动问题。FusionCache 还引入了先进的缓存策略,如防止缓存争抢(Cache Stampede)和故障安全机制。
2、项目技术分析
FusionCache 的核心特性包括:
- 双层缓存:内存缓存作为第一级,而 IDistributedCache 实现的分布式缓存作为第二级。
- 缓存争抢防护:自动处理可能导致大量请求同一数据的问题,减少对数据库的压力。
- 故障安全:当缓存过期时,可以临时返回已过期的数据,避免因短暂故障导致的服务中断。
- 软/硬超时:在工厂方法运行缓慢或分布式缓存响应慢时,不会影响应用程序性能,也不会浪费数据。
此外,FusionCache 支持同步/异步操作,事件驱动,以及通过依赖注入进行配置。
3、项目及技术应用场景
FusionCache 可广泛应用于需要高效数据缓存的场景,例如:
- 大型 Web 应用,尤其是在多服务器环境中,用于改善用户体验,降低后端数据库压力。
- API 服务,确保高频调用的快速响应。
- 微服务架构,利用分布式缓存实现服务间的高速数据共享。
4、项目特点
- 易于使用:提供清晰的 API 和文档,快速上手。
- 高性能:优化了 CPU 使用率和内存分配,提升性能,降低成本。
- 高度可扩展:支持插件系统,可添加自定义行为,如集成监控工具。
- 全面的日志记录:通过标准的 ILogger 接口进行结构化日志记录。
FusionCache 还兼容 .NET Standard 2.0,可在多个平台上运行,包括 .NET Core 和 .NET Framework 等。
想要了解更多?请查看 官方文档 或直接尝试使用这个强大的缓存库。无论是初创项目还是大型企业应用,FusionCache 都是一个值得考虑的优秀选择。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
288
340
暂无简介
Dart
729
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
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++
850
448
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
239
100
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
10
1
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
452
180
🎉 (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
1.28 K
705