走向ASP.NE“.NET研究”T架构设计——第七章:阶段总结,实践篇(中篇)

简介:   服务层(中篇)  上一篇文章中,我们已经讲述了业务逻辑层和数据访问层层的设计和编码,下面我们就来讲述服务层的设计。如我们之前所讨论的:服务层想客户端暴露简单易用的API.  如下图所示:  在上图中:1. ASPPatterns.Chap6.EventTickets.Contract: 这个类库中定义了服务层的接口契约。

  服务层(中篇)

  上一篇文章中,我们已经讲述了业务逻辑层和数据访问层层的设计和编码,下面我们就来讲述服务层的设计。如我们之前所讨论的:服务层想客户端暴露简单易用的API.

  如下图所示:

  在上图中:

1. ASPPatterns.Chap6.EventTickets.Contract: 这个类库中定义了服务层的接口契约。

2. ASPPatterns.Chap6.EventTickets.Service:这个类库中包含了上面接口契约的实现类以及业务逻辑的协调和数据的持久化和返回数据

3. ASPPatterns.Chap6.EventTickets.DataContract:这个类库中包含了客户端和服务端的数据契约对象;而且客户端 服务端之前采用”文档消息模式”来交换数据。

4. ASPPatterns.Chap6.EventTickets.HTTPHost:这个类库中host了WCF的服务。

  下面就从数据契约开始讲述,其实这也是在定义服务的时候一个很重要的思想:契约优先(服务契约和数据契约)。

  数据契约

  在设计服务层的时候,首先就要定义出客户端和服务端的数据交换的结构和格式,要定出数据的scheme.

  因为我们用WCF为例子,那么我们在数据契约的类库中引入:

  
  
System.Runtime.Serialization
System.ServiceModel

  我们之前说过:在服务层设计中,我们准备采用”文档消息模式”和”请求-响应模式”。而且所有的响应对象都有一些共性,那么我们就首先定义一个响应类的基类,然后其他的响应都从继承它:

上海企业网站设计与制作div>
  [DataContract]
public abstract class Response
{
[DataMember]
public bool Success { get; set; }

[DataMember]
public string Message { get; set; }
}
目录
相关文章
|
2月前
|
人工智能 API 数据库
Semantic Kernel .NET 架构学习指南
本指南系统解析微软Semantic Kernel .NET架构,涵盖核心组件、设计模式与源码结构,结合实战路径与调试技巧,助你从入门到贡献开源,掌握AI编排开发全栈技能。
245 2
|
11月前
|
机器学习/深度学习 安全 算法
十大主流联邦学习框架:技术特性、架构分析与对比研究
联邦学习(FL)是保障数据隐私的分布式模型训练关键技术。业界开发了多种开源和商业框架,如TensorFlow Federated、PySyft、NVFlare、FATE、Flower等,支持模型训练、数据安全、通信协议等功能。这些框架在灵活性、易用性、安全性和扩展性方面各有特色,适用于不同应用场景。选择合适的框架需综合考虑开源与商业、数据分区支持、安全性、易用性和技术生态集成等因素。联邦学习已在医疗、金融等领域广泛应用,选择适配具体需求的框架对实现最优模型性能至关重要。
2002 79
十大主流联邦学习框架:技术特性、架构分析与对比研究
|
8月前
|
机器学习/深度学习 传感器 自然语言处理
基于Transformer架构的时间序列数据去噪技术研究
本文介绍了一种基于Transformer架构的时间序列去噪模型。通过生成合成数据训练,模型在不同噪声条件下展现出强去噪能力。文章详细解析了Transformer的输入嵌入、位置编码、自注意力机制及前馈网络等关键组件,并分析实验结果与注意力权重分布。研究为特定任务的模型优化和专业去噪模型开发奠定了基础。
519 14
基于Transformer架构的时间序列数据去噪技术研究
|
6月前
|
运维 监控 数据可视化
一文详解:工业软件“低代码开发平台”技术架构研究与分析
本文围绕工业软件低代码开发平台的机遇与挑战,提出基于自动化引擎的技术架构,由工具链、引擎库、模型库、组件库、工业数据网关和应用门户组成。文章分析了其在快速开发、传统系统升级中的应用模式及价值,如缩短创新周期、降低试错成本、解决资源缺乏和提升创新可复制性,为我国工业软件产业发展提供参考和支持。
|
6月前
|
存储 缓存
.NET 6中Startup.cs文件注入本地缓存策略与服务生命周期管理实践:AddTransient, AddScoped, AddSingleton。
记住,选择正确的服务生命周期并妥善管理它们是至关重要的,因为它们直接影响你的应用程序的性能和行为。就像一个成功的建筑工地,工具箱如果整理得当,工具选择和使用得当,工地的整体效率将会大大提高。
246 0
|
11月前
|
开发框架 前端开发 .NET
一个适用于 .NET 的开源整洁架构项目模板
一个适用于 .NET 的开源整洁架构项目模板
204 26
|
12月前
|
存储 JavaScript 开发工具
基于HarmonyOS 5.0(NEXT)与SpringCloud架构的跨平台应用开发与服务集成研究【实战】
本次的.HarmonyOS Next ,ArkTS语言,HarmonyOS的元服务和DevEco Studio 开发工具,为开发者提供了构建现代化、轻量化、高性能应用的便捷方式。这些技术和工具将帮助开发者更好地适应未来的智能设备和服务提供方式。
基于HarmonyOS 5.0(NEXT)与SpringCloud架构的跨平台应用开发与服务集成研究【实战】
|
12月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究: 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
本文探讨了在量化交易中结合时序特征和静态特征的混合建模方法。通过整合堆叠稀疏降噪自编码器(SSDA)和基于LSTM的自编码器(LSTM-AE),构建了一个能够全面捕捉市场动态特性的交易系统。SSDA通过降噪技术提取股票数据的鲁棒表示,LSTM-AE则专注于捕捉市场的时序依赖关系。系统采用A2C算法进行强化学习,通过多维度的奖励计算机制,实现了在可接受的风险水平下最大化收益的目标。实验结果显示,该系统在不同波动特征的股票上表现出差异化的适应能力,特别是在存在明确市场趋势的情况下,决策准确性较高。
458 5
基于深度混合架构的智能量化交易系统研究: 融合SSDA与LSTM自编码器的特征提取与决策优化方法
|
10月前
|
人工智能 机器人
D1net阅闻 | 谷歌DeepMind研究发现LLM新特性
D1net阅闻 | 谷歌DeepMind研究发现LLM新特性