本来这篇文章在昨天晚上就能发布的,悲剧的是写了两三千字的文章居然没保存,结果我懵逼了。今天重新来写这篇文章。今天我们就一起来探讨下如何重写Ocelot配置文件的存储方式以及获取方式。
之前详细介绍了DNS及其在linux下的部署过程,今天再说下DNS的BIND高级特性-forwarder转发功能。比如下面一个案例: 1)已经在测试环境下部署了两台内网DNS环境,DNS的zone域名为kevin.cn:http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5570312.html 2)测试机器的DNS地址已经调整为这两台DNS地址,所以测试机访问kevin.cn域名是没有问题的。 由于业务需求,需要测试机器能访问grace.cn域名(grace.cn域名是使用别的DNS地址解析的),这就用到了DNS的BIND中的forwarder转发功能了。 通过BIND的forwarder转发功能,将测试机访问的非kevin.cn的域名都转向forwarder指定的DNS地址上。
https://github.com/StackExchange/dapper-dot-net http://fluentdata.codeplex.com/ https://github.com/toptensoftware/PetaPoco https://github.com/schotime/NPoco https://github.com/ServiceStack/ServiceStack.OrmLite
概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。 Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生。那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,它是如何满足一个低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。当然Dapper设计之初,参考了一些其他分布式系统的理
当代的互联网的服务,通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。 原文作者:Benjamin H. Sigelman, Luiz Andr´e Barroso, Mike Burrows, Pat Stephenson, Manoj Plakal, Donald Beaver, Saul Ja
说明:在info分析看到多次提到全链路跟踪 基本提到google的dapper, 这里不再重复早轮子,转载 看原文链接 最近看了google的分布式追踪系统dapper的论文:http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/36356.pdf,结合自己的理解描述下。 一、引子: 用户输入关键字后只要敲个回车键就能返回搜索结果(图1a),这样一
最近做了一些分布式链路追踪有关的东西,写篇文章来梳理一下思路,或许可以帮到想入门的同学。下面我将从原理到demo为大家一一进行讲解,欢迎评论区交流~。
在前一篇中我们讲到了Dapper的应用,但是给我们的感觉Dapper不像个ORM更像一个IDbConnection的扩展。是的,没错。在实际开发中我们经常用Dapper作为对EF Core的补充。当然了Dapper并不仅仅只有这些,就让我们通过这一篇文章去让Dapper更像一个ORM吧。
Dapper是一款轻量级的ORM框架,有关Dapper优缺点的文章网上一大堆,这里小编就不再赘述啦。下面直接进入正题:
在2010年,google发表了一篇名为“Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure”的论文,在文中介绍了google生产环境中大规模分布式系统下的跟踪系统Dapper的设计和使用经验。而zipkin/pinpoint/hydra/watchman/鹰眼等系统都是基于这篇文章而实现的。重新再读这篇文章,简单整理如下。 为什么需要跟踪系统 故障快速定位 快速的故障定位非常重要,一个好的系统需要提供快速检测/隔离/修复问题的方
Dapper是介于Entity framework与ADO的折中选择。既满足手写查询的高性能需求,又简化了数据库对象映射为内存对象的繁杂工作。Dapper.Contrib是对Dapper的进一步封装,使对象的基本增删改查等操作进一步简化。
之前四篇介绍了一个国内开发者开发的优秀框架SqlSugar,给我们眼前一亮的感觉。这一篇,我们将试试另一个出镜率比较高的ORM框架-Dapper。
Dapper是一个简单的.NET对象映射器,在速度方面具有"King of Micro ORM"的头衔,几乎与使用原始的ADO.NET数据读取器一样快。ORM是一个对象关系映射器,它负责数据库和编程语言之间的映射。
去年我在业余时间,自己整了一套dapper的lambda表达式的封装,原本是作为了一个个人的娱乐项目,当时也只支持了Sql Server数据库。随之开源后,有不少朋友也对此做了试用,也对我这个项目提出了不少的建议。因此我在最近公司业务不怎么繁忙的情况下,对朋友们的建议和我的想法做了一个总结,然后花了一个星期的时间对项目进行了重构与升级,希望该项目能帮助到有需要的人。
Dapper是.NET中比较出名的ORM框架之一,它和Entity Framework或Nhibnate不同,属于轻量级的,并且是半自动的。Dapper只有一个代码文件,完全开源,你可以放在项目里的任何位置,来实现数据到对象的ORM操作,体积小速度快。 使用ORM的好处是增、删、改很快,不用自己写sql,因为这都是重复技术含量低的工作,还有就是程序中大量的从数据库中读数据然后创建model,并为model字段赋值。这些ORM都可以轻松给你搞定。
APM (Application Performance Management) 即应用性能管理(应用性能监控)
Dapper是什么? Dapper是一款.Net平台简单(Simple)的对象映射库,并且Dapper拥有着“微型ORM之王”的称号。
Dapper是一个轻型的ORM类。代码就一个SqlMapper.cs文件,主要是IDbConnection的扩展方法,编译后就40K的一个很小的dll。官方站点http://code.google.c
提起链路追踪,大部分人都会想起 Zipkin、Jaeger、Skywalking 这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及 Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus 这些开源标准。虽然实现各有差异,但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统,却有着许多相类似的地方。
将 Ubuntu 服务器从 18.04 升级到 20.04 , 在执行 do-release-upgrade 时提示无法检查新版本, 完整的错误信息如下:
Dapper对SQL Server支持很好,但对于Oracle有些用法不一样,需要自己进行特殊处理。
今天帮群友整理Dapper基础教程的时候手脚快了点,然后遇到了一个小问题,Dapper QueryMultiple 返回数据的问题 多个返回值用QueryMultiple ,这个大家都知道,如果不清楚的看下下面的文档: 这个是官方文档: Multiple Results Dapper allows you to process multiple result grids in a single query. Example: var sql = @"select * from Customers wher
导语 | 腾讯云加社区精品内容栏目《云荐大咖》,特邀行业佼者,聚焦前沿技术的落地与理论实践,持续为您解读云时代热点技术,探秘行业发展新机。 一、带着疑问看历史 提起链路追踪,大部分人都会想起Zipkin、Jaeger、Skywalking这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus这些开源标准。虽然实现各有差异,但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统,却有着许多相类似的地方。 例如这些链路追踪系统都需要在调用
随着微服务架构的流行,一次请求往往需要涉及到多个服务,因此服务性能监控和排查就变得更复杂:
在这之前,可以手动往数据库表里加几条数据,我这里没有加,只是在Get方法里打了个断点
中间件的聊天记录第二弹来袭了,想看第一弹的在这里:如果把四个消息队列都拉到一个群里,他们会聊些什么
和EF相比,手写sql当修改表结构不易发现bug。 习惯了EF后再来使用Dapper,会很难适应那种没有了强类型的安全感。不过可以用单元测和心细来避免。
如果你用Dapper来进行Oracle的存储过程的操作,刚好这个存储过程需要传入一个游标类型的输出值,如下所示,你会发现在DbType中是不包含游标类型的。
作者:Java 研发专家-周东科 一、带着疑问看历史 提起链路追踪,大部分人都会想起 Zipkin、Jaeger、Skywalking 这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及 Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus 这些开源标准。虽然实现各有差异,但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统,却有着许多相类似的地方。 例如这些链路追踪系统都需要在调用链路上传播元数据。他们对元数据内容的定义也大同小异,链路唯一的 trace id,关联父链路的 pare
Dapper应用 1.Dapper是什么 Dapper是一款轻量级ORM工具。如果你在小的项目中,使用Entity Framework、NHibernate 来处理大数据访问及关系映射,未免有点杀鸡用牛刀。你又觉得ORM省时省力,这时Dapper 将是你不二的选择。 2.为什么使用 轻量,编译完成之后只有120k(好象是变胖了) 速度快。Dapper的速度接近与IDataReader,取列表的数
文章地址: https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/9276565.html
Dapper是.NET下轻量级ORM,和Entity Framework或Nhibnate不同,它是半自动化的。Dapper它只有一个代码文件,并且完全开源。我们可以将它放在项目的任何位置来实现数据到对象的ORM操作,它具备体积小且速度快的特点。使用ORM的好处是增、删、改会很快,不用自己写sql语句,并且程序中大量的从数据库中读数据然后创建model,并为model字段赋值,这些ORM都可以替我们完成。ORM给开发带来便利的同时,性能也是一个不得不考虑的问题。一般ORM的性能和原生sql相比性能都差了不少,但Dapper性能还不错,与DbHelperSQL相比性能高出很多。
前几天偶然看到了dapper,由于以前没有用过,只用过ef core,稍微看了一下,然后写了一些简单的可复用的封装。 Dapper的用法比较接近ADO.NET所以性能也是比较快。所以我们先来看看使用ADO.NET的时候我们怎么实现代码复用的封装。 ◆ 一、ADO.NET的封装案例 利用反射对ADO.NET进行封装,看代码: DBHelper.cs:这边用的是mysql,如果要用sqlserver将MySqlConnection换成SqlConnection即可。 这个写的比较简单,如果有复杂的sql可能就支
本文主要介绍.NET(C#) Dapper Oracle或SQL server中,在一次数据库连接中,执行多条select查询语句,并且获取到相对应的查询结果。
对于我们而言选择ORM框架的目的,其实都是为了让我们的程序更好的操作数据库,提高开发编程效率和程序的维护拓展性。
前言: 最近有很多同学问我.NET方面有哪些好用的ORM框架,我觉得这方面的介绍网上应该会介绍的比较全面文章,于是我想搜一篇全面的介绍文章发给他们结果我发现网上说来说去基本上就是那几个,于是就有了这篇
AA.Dapper基于dapper进一步封装而成的orm框架,提供增删改查、分页、事务、原生sql的功能,以满足日常的业务开发。
Dapper.Contrib:GetAsync<T> only supports an entity with a [Key] or an [ExplicitKey] property 异常处理:ht
这里说的其他用法,是指 Async,Buffered,Transaction,Stored Procedure。
.net core下读取配置还是有点麻烦的,本身没有System.Configuration.dll,所以在进行配置前需要自行引用Microsoft.Extensions.Configuration,截图如下:
柠檬(Lemon丶)大佬在一月份开业了柠檬研究院,研究院指导成员学习分布式和云原生技术,本月课题是分布式链路追踪,学习 Dapper 论文、Jaeger 的使用,以及完成一个兼容 Jaeger 的链路追踪框架。
开源项目是众多组织与个人分享的组件或项目,作者付出的心血我们是无法体会的,所以首先大家要心存感激、尊重。请严格遵守每个项目的开源协议后再使用。尊重知识产权,共建和谐开源社区。
分布式系统变得日趋复杂,越来越多的组件开始走向分布式化,如微服务、分布式数据库、分布式缓存等,使得后台服务构成了一种复杂的分布式网络。在服务能力提升的同时,复杂的网络结构也使问题定位更加困难。在一个请求在经过诸多服务过程中,出现了某一个调用失败的情况,查询具体的异常由哪一个服务引起的就变得十分抓狂,问题定位和处理效率是也会非常低。
随着互联网技术的高速发展,以往单应用的服务架构已经很难处理如山洪般增长的信息数据,随着云计算技术的大规模应用,以微服务、RESTful 为代表的各种软件架构广泛应用,跨团队、跨编程语言的大规模分布式系统也越来越多。相对而言,现在要理解系统行为,追踪诊断性能问题会复杂得多。
Dapper是一个用于.NET的简单的对象映射,并且在速度上有着轻ORM之王的称号。
这篇其实本来也打算放在《常识》系列中的,介绍一下分布式日志追踪系统,这在互联网界理论,技术,产品已经很成熟,国内外各大厂都有自己成熟的产品。是个不错的互联网门外汉科普知识点
在分布式服务时代,服务之间的请求域调用不再是简单的直连方式,注册中心的出现,让服务治理更加便利,也对服务之间的链路追踪提出了更高的要求。
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