Finbuckle.MultiTenant 9.2.0版本发布:多租户框架的增强与优化
项目简介
Finbuckle.MultiTenant是一个功能强大的.NET多租户框架,它帮助开发者在应用程序中实现多租户架构。多租户架构允许单个应用程序实例为多个租户提供服务,同时保持租户间的数据隔离。该框架提供了租户解析、数据隔离、配置隔离等核心功能,支持多种租户存储方式和解析策略。
版本9.2.0主要更新内容
1. 新增StoreResolveCompletedContext的Context属性
在9.2.0版本中,框架为StoreResolveCompletedContext添加了Context属性。这一改进使得开发者能够在租户解析完成后,访问原始的HttpContext对象。这一功能特别适用于需要基于HTTP请求上下文进行额外处理的场景。
例如,开发者现在可以:
- 访问请求头、查询字符串等原始HTTP信息
- 在租户解析完成后记录详细的请求日志
- 基于请求上下文实现更复杂的租户解析逻辑
2. IMultiTenantStore.GetAllAsync方法新增分页支持
为了提升大规模租户环境下的性能,9.2.0版本为IMultiTenantStore接口的GetAllAsync方法添加了分页支持的重载。这一改进允许开发者按需获取租户列表,而不是一次性加载所有租户信息。
新重载方法支持:
- 指定每页返回的租户数量
- 跳过指定数量的租户记录
- 更高效地处理包含大量租户的系统
3. 新增多租户DbContext工厂实现
此版本引入了更多多租户DbContext工厂实现,为不同使用场景提供了更灵活的选择。这些工厂类简化了在多租户环境中创建和管理DbContext实例的过程。
新工厂类支持:
- 不同的生命周期管理策略
- 更灵活的配置选项
- 与依赖注入系统的深度集成
4. 修复UserLogin主键中的TenantId问题
在之前的版本中,TenantId被错误地包含在UserLogin实体的主键中。9.2.0版本修复了这一问题,确保了身份验证系统的正确行为。这一变更:
- 修复了潜在的身份验证问题
- 使数据模型更加合理
- 保持了与其他身份验证组件的兼容性
技术影响与最佳实践
性能优化建议
对于拥有大量租户的系统,建议使用新的分页API来替代一次性加载所有租户的做法。这可以显著减少内存使用和提高响应速度。
迁移指南
从旧版本迁移时,需要注意UserLogin实体主键的变更。如果项目中有自定义的身份验证逻辑,可能需要相应调整。
设计考量
新增的DbContext工厂提供了更多设计选择,开发者应根据具体场景选择最适合的工厂实现:
- 对于短期操作,可以使用瞬态生命周期
- 对于请求范围内的操作,可以使用作用域生命周期
- 对于性能敏感场景,可以考虑使用池化技术
总结
Finbuckle.MultiTenant 9.2.0版本通过新增功能和修复问题,进一步提升了框架的实用性和稳定性。这些改进使得开发者能够更高效地构建和维护多租户应用程序,特别是在大规模部署场景下。建议现有用户评估这些新功能,并根据项目需求进行升级。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00