DI 1.0 -- 通过 RegisterInstance 注入 一开始,并不是很懂 AutoFac 的用法,又因为要使用特定的构造器和参数来初始化 DbContext,所以我想到的办法就是使用 RegisterInstance,代码如下: var optionsBuilder = new DbContextOptionsBuilder<BookListDbContext>(); optionsBuilder.UseMySql(connectionString, b => b.Migra

一.前言 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表. 但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题,永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性: 整个系统ID唯一 ID是数字类型,而且是趋势递增的 ID简短,查询效率快 什么是递增?如:第一次生成的ID为12,下一次生成的ID是13,再下一次生成的ID是14.这个就是生成ID递增. 什么是趋势递增?如:在一段时间内,生成的ID是递增的趋势

John Carmack 上帝花了6天创造了这个世界,id software和它的创始人.引擎师约翰·卡马克(John Carmack),则用6款游戏创造了个人电脑的3D世界. 1992年,id做出了<德军总部>,将JC在90年实现的平滑滚动效果利用到极致,逼真到普通用户第一次在PC上面模拟真实的世界. 1995年,id发布<DOOM>,让电脑进入3D世界,DOOM勾画出了从来没有过的逼真场景,让玩家相信他就在<DOOM>的世界中.同时 <doom>是第一款

一.背景 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表. 但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题. 1.1 唯一ID的特性 整个系统ID唯一; ID是数字类型,而且是趋势递增; ID简短,查询效率快. 1.2 递增与趋势递增 递增 趋势递增 第一次生成的ID为12,下一次生成的ID是13,再下一次生成的ID是14. 什么是?如:在一段时间内,生成的ID是递增的趋势.如:再一段时间内生成的ID在[

分布式全局唯一ID生成策略​ https://www.cnblogs.com/vandusty/p/11462585.html 一.背景 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表.但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题. 1.1 唯一ID的特性 整个系统ID唯一; ID是数字类型,而且是趋势递增; ID简短,查询效率快. 1.2 递增与趋势递增 递增 趋势递增 第一次生成的ID为12,下一次

方案一.UUID UUID的方式能生成一串唯一随机32位长度数据,它是无序的一串数据,按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算,UUID的生成用到了以太网卡地址.纳秒级时间.芯片ID码和许多可能的数字.UUID的底层是由一组32位数的16进制数字构成. 优点:实现简单,全局唯一,不需要考虑冲突的问题,适合标示用户的场景. 缺点:UUID长度过程,mysql建议主键字段长度越短越好,而且UUID包含MAC地址信息,有可能会造成MAC地址泄露.UUID由于是无序的,所以插入性能不是很好,适合写频率

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 本文作者:程序员内点事 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNTM4NzAyNg 更多精选 3万字总结,Mysql优化之精髓 为了不复制粘贴,我被逼着学会了JAVA爬虫 技术部突然宣布:JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架 写在前边 前两天公众号有个粉丝给我留言吐槽最近面试:"四哥,年前我在公司受点委屈一冲动

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为什么要用分布式ID? 在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征? 什么是分布式ID? 拿MySQL数据库举个栗子: 在我们业务数据量不大的时候,单库单表完全可以支撑现有业务,数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付. 但随着数据日渐增长,主从同步也扛不住了,就需要对数据库进行分库分表,但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全

一.为什么要用分布式ID? 在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征? 1.1.什么是分布式ID? 拿MySQL数据库举个栗子:在我们业务数据量不大的时候,单库单表完全可以支撑现有业务,数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付.但随着数据日渐增长,主从同步也扛不住了,就需要对数据库进行分库分表,但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能

<sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略> 中我们介绍了 sharding-jdbc 4种分片策略的使用场景,可以满足基础的分片功能开发,这篇我们来看看分库分表后,应该如何为分片表生成全局唯一的主键 ID. 引入任何一种技术都是存在风险的,分库分表当然也不例外,除非库.表数据量持续增加,大到一定程度,以至于现有高可用架构已无法支撑,否则不建议大家做分库分表,因为做了数据分片后,你会发现自己踏上了一段踩坑之路,而分布式主键 ID 就是遇到的第一个坑. 不同数据节点间生成全局唯一主键

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W JMH 基准测试).RedisIdGenerator (单机 TPS 性能(步长 1000):1268W JMH 基准测试). SnowflakeId SnowflakeId 使用 Long (64 bits) 位分区来生成 ID 的一种分布式 ID 算法. 通用的位分配方案为:ti

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最佳答案 报这个错是因为,提交了主键重复的数据,虽然未提交到数据库中 但是现在的EF上下文中已经包含了我提交的数据,下次在提交正确数据时, 原来添加到上下文中的数据依然还在..如何处理这个问题呢?   using(var db = new .......()) { db.save...........(); }   其他:   1.dbcontext 每次使用时重新new一个,不要使用单例模式,可以考虑单元模式.   2.EF 上下文被我设置成了静态的了   3.我也是Commit时SaveCh

装饰者模式的学习(c#) 案例转自https://www.cnblogs.com/stonefeng/p/5679638.html //主体基类 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks; namespace DecoratorModeDemo{   abstract class PanCake    {       

前言 在上一篇文章中,我们介绍了如何根据不同的租户进行数据分离,分离的办法是一个租户一个数据库. 也提到了这种模式还是相对比较重,所以本文会介绍一种更加普遍使用的办法: 按表分离租户. 这样做的好处是什么: 在目前的to B的系统中,其实往往会有一个Master数据库,里面使用的是系统中主要的数据,各个租户的数据,往往只是对应的订单.配置.客户信息. 这就造成了,租户的数据不会有很多的种类,他的数据表的数量相对Master来说还是比较少的. 所以在单一租户数据量没有十分庞大的时候,就没有必要对单

最近使用.net core k开发时,碰到个问题,Ef使用中程序发出了一个警告: More than twenty 'IServiceProvider' instances have been created for internal use by Entity Framework. This is commonly caused by injection of a new singleton service instance into every DbContext instance. For