探索 Simple Transaction: 微服务架构的.NET Core应用典范
在当今的软件开发中,微服务架构已经成为了构建可扩展和高可用系统的关键。今天,我们向您引荐一个名为Simple Transaction的开源项目,它是一个基于.Net Core 2.2的示例应用程序,采用C#.Net、Entity Framework和SQL Server,展示了如何实现一个简单的自动化银行功能,如查看余额、存款和取款。让我们一起深入了解这个项目。
项目介绍
Simple Transaction不仅是一个完整的示例代码库,更是一个实践微服务架构的教程。它包括身份验证服务、交易服务以及API网关三个关键组件,旨在帮助开发者理解微服务设计原则和实施方法。
技术剖析
项目采用了JWT(JSON Web Tokens)进行基于Token的身份认证,为API提供安全的访问环境。同时,通过ASP.NET Core Web API Core构建微服务,利用Entity Framework Core处理数据持久化,配合SQL Server存储业务数据。此外,还借助了Ocelot作为API Gateway,实现了服务之间的通信聚合。
应用场景
这个项目非常适合用于学习或参考以下场景:
- 微服务架构的入门实践。
- 身份验证与授权的JWT Token实操。
- 使用ASP.NET Core构建Web API服务。
- API网关的集成与使用。
项目亮点
- 清晰的微服务体系结构:将认证、交易等功能分离到独立的微服务中,便于扩展和维护。
- JWT安全策略:采用JWT Token为基础的安全模型,保障API调用安全性。
- API Gateway设计:通过API Gateway简化客户端与后端服务的交互,提高整体系统的复杂度管理。
- 数据库设计:精细的数据库设计,满足金融应用对数据一致性和完整性的要求。
不仅如此,项目还包括详细的文档、单元测试、Azure App Insights监控、Swagger API文档等,使开发者可以轻松上手并深入理解每个细节。
要开始体验这个项目,请确保您的开发环境中已安装了.Net Core 2.2 SDK、Visual Studio .Net 2017和SQL Server Management Studio 17.9.1。然后按照readme中的指引运行项目,探索微服务的魅力吧!
总结,Simple Transaction项目是一个宝贵的学习资源,无论您是初学者还是经验丰富的开发者,都能从中获益匪浅。立即行动,开启您的微服务之旅吧!
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-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。00