《Milia的多租户解决方案实践指南》
2025-01-02 04:48:59作者:田桥桑Industrious
引言
在当今的软件开发领域,多租户架构已经成为软件即服务(SaaS)应用的重要需求。Milia 作为一款 Ruby on Rails 的多租户解决方案,能够帮助开发者轻松实现数据隔离和用户管理,使得每个租户都能安全地访问自己的数据。本文将详细介绍如何安装和使用 Milia,帮助您构建健壮的多租户应用。
安装前准备
系统和硬件要求
- Ruby 版本:2.3.1 或更高版本
- Rails 版本:5.x(若需支持 Rails 4.2.x,请切换到相应分支)
- 数据库:PostgreSQL
必备软件和依赖项
- RVM 或 rbenv(用于管理 Ruby 版本)
- Node.js 和 Yarn(用于前端依赖管理)
- PostgreSQL(数据库)
安装步骤
下载开源项目资源
首先,克隆 Milia 仓库到本地:
git clone https://github.com/jekuno/milia.git
cd milia
安装过程详解
-
创建新的 Rails 应用
使用 Rails Composer 脚本创建新的 Rails 应用:
mkdir milia-sample-app cd milia-sample-app rvm use ruby-2.3.1@milia-sample-app --ruby-version --create gem install rails rails new . -m https://raw.github.com/RailsApps/rails-composer/master/composer.rb -
添加 Milia 依赖
在 Gemfile 中添加 Milia:
gem 'milia'然后安装依赖:
bundle install -
配置应用
在
app/controllers/application_controller.rb中添加以下代码:before_action :authenticate_tenant! # 认证用户并设置租户运行 Milia 安装向导:
rails g milia:install --org_email='mail@your-provider.de' --skip_devise_generators=true -
数据库迁移
运行以下命令创建和迁移数据库:
rake db:drop db:create db:migrate -
启动服务器
运行以下命令启动 Rails 服务器:
rails server在浏览器中访问
http://127.0.0.1:3000/users/sign_up,您的应用就准备好了!
基本使用方法
- 加载开源项目:按照上述步骤创建和配置项目。
- 简单示例演示:参考 Milia 的官方文档和示例应用来了解如何实现多租户功能。
- 参数设置说明:查阅 Milia 的文档了解如何设置和调整参数以满足特定需求。
结论
本文提供了 Milia 的安装和使用基本指南,帮助您开始构建多租户应用。接下来,您可以深入研究 Milia 的文档和示例,实践并定制您的多租户解决方案。如果您在实践过程中遇到任何问题,可以参考官方文档或寻求社区的帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
677
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
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
1.03 K
492
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
342
146