Hangfire.MemoryStorage 项目亮点解析
2025-06-12 12:15:07作者:牧宁李
1. 项目的基础介绍
Hangfire.MemoryStorage 是一个开源项目,为 Hangfire 提供了内存存储解决方案。Hangfire 是一个开源的作业调度库,用于.NET应用中。MemoryStorage 作为 Hangfire 的存储后端之一,适用于测试和开发环境,其将作业和定时任务的数据存储在内存中,便于快速开发和测试。
2. 项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰,主要包括以下几个部分:
.github/
:存放与 GitHub 相关的配置文件,如工作流(workflow)等。src/
:项目的核心代码目录,包括项目的解决方案文件(.sln)和源代码。.gitignore
:定义了 Git 忽略的文件和目录列表。Hangfire.MemoryStorage.nuspec
:NuGet 包的配置文件,用于打包和发布项目。LICENSE
:项目的许可证文件,本项目采用 Apache-2.0 许可证。NuGet.Config
:NuGet 配置文件,用于配置 NuGet 包的源等。README.md
:项目的说明文件,包含了项目的基本信息和使用方式。
3. 项目亮点功能拆解
- 内存存储:MemoryStorage 将所有数据保存在内存中,这意味着数据不会持久化到磁盘,适合快速迭代和测试。
- 简单易用:通过简单的配置即可将 Hangfire 与 MemoryStorage 集成,无需复杂的设置。
- 适用于测试环境:由于数据存储在内存中,重启应用程序后所有数据将丢失,非常适合作为测试环境的存储方案。
4. 项目主要技术亮点拆解
- 静态存储:项目使用静态字典来存储数据,便于快速访问和处理。
- 线程安全:虽然 MemoryStorage 不是完全线程安全的,但它处理了许多常见的并发场景,减少了并发访问中的问题。
- Apache-2.0 许可证:采用开源协议,保证了项目的自由使用和分发。
5. 与同类项目对比的亮点
与同类项目相比,Hangfire.MemoryStorage 的主要亮点在于其简洁的设计和易用性。相比于其他存储方案,MemoryStorage 不需要数据库支持,降低了配置和运维的复杂度。同时,作为 Hangfire 官方支持的存储方案之一,它提供了与 Hangfire 的无缝集成,保证了作业调度的一致性和稳定性。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
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!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
53
468

deepin linux kernel
C
22
5

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
7
0

🎉 (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
878
517

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
336
1.1 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
180
264

一个高性能、可扩展、轻量、省心的仓颉Web框架。Rest, 宏路由,Json, 中间件,参数绑定与校验,文件上传下载,MCP......
Cangjie
87
14

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.08 K
0

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
349
381

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
612
60