WCF分布式开发常见错误(8):不一致的访问性Inconsistent accessibility

简介:
  在设计数据契约类,并使用其做参数实现客户端与服务端数据交互的时候,编辑服务类,出现以下错误:
Error 1 Inconsistent accessibility: parameter type 'WCFService.UserDataContract' is less accessible than method 'WCFService.IWCFService.AddNewUser(WCFService.UserDataContract)' E:\CodesVs2008\WCFServiceDataContractFrankXuLei\WCFServiceFrankXuLei\WCFService\WCFService.cs 19 14 WCFService
  其它类似错误信息:
Error 2 Inconsistent accessibility: return type 'WCFService.UserDataContract' is less accessible than method 'WCFService.IWCFService.GetUserByName(string)' E:\CodesVs2008\WCFServiceDataContractFrankXuLei\WCFServiceFrankXuLei\WCFService\WCFService.cs 22 26 WCFService
解决办法:
   此错误是由于数据契约类的访问属性设置与服务契约访问属性不一致所致,服务契约接口的访问行为public,服务类也是public,而数据契约类没有生命对应的访问属性。
我们把数据契约类添加public关键字即可。示例代码如下:
[DataContract]//数据契约属性声明 
        public class UserDataContract 
        { 
                [DataMember(Name = "UserName")]//数据成员标记,支持别名定义 
                public string Name 
                { 
                        get; 
                        set; 
                } 

                [DataMember(Name = "UserEmail")]//数据成员标记,支持别名定义 
                public string Email 
                { 
                        get; 
                        set; 
                } 
                [DataMember]//数据成员标记 
                public string Mobile 
                { 
                        get; 
                        set; 
                } 
                //没有[DataMember]声明,不会被序列化 
                public string Address 
                { 
                        get; 
                        set; 
                } 
        }



 本文转自 frankxulei 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/frankxulei/320428,如需转载请自行联系原作者


相关文章
|
5月前
|
人工智能 安全 Java
智慧工地源码,Java语言开发,微服务架构,支持分布式和集群部署,多端覆盖
智慧工地是“互联网+建筑工地”的创新模式,基于物联网、移动互联网、BIM、大数据、人工智能等技术,实现对施工现场人员、设备、材料、安全等环节的智能化管理。其解决方案涵盖数据大屏、移动APP和PC管理端,采用高性能Java微服务架构,支持分布式与集群部署,结合Redis、消息队列等技术确保系统稳定高效。通过大数据驱动决策、物联网实时监测预警及AI智能视频监控,消除数据孤岛,提升项目可控性与安全性。智慧工地提供专家级远程管理服务,助力施工质量和安全管理升级,同时依托可扩展平台、多端应用和丰富设备接口,满足多样化需求,推动建筑行业数字化转型。
185 5
|
4月前
|
安全 JavaScript 前端开发
HarmonyOS NEXT~HarmonyOS 语言仓颉:下一代分布式开发语言的技术解析与应用实践
HarmonyOS语言仓颉是华为专为HarmonyOS生态系统设计的新型编程语言,旨在解决分布式环境下的开发挑战。它以“编码创造”为理念,具备分布式原生、高性能与高效率、安全可靠三大核心特性。仓颉语言通过内置分布式能力简化跨设备开发,提供统一的编程模型和开发体验。文章从语言基础、关键特性、开发实践及未来展望四个方面剖析其技术优势,助力开发者掌握这一新兴工具,构建全场景分布式应用。
448 35
|
4月前
|
消息中间件 缓存 算法
分布式开发:数字时代的高性能架构革命-为什么要用分布式?优雅草卓伊凡
分布式开发:数字时代的高性能架构革命-为什么要用分布式?优雅草卓伊凡
225 0
分布式开发:数字时代的高性能架构革命-为什么要用分布式?优雅草卓伊凡
|
9月前
|
数据管理 API 调度
鸿蒙HarmonyOS应用开发 | 探索 HarmonyOS Next-从开发到实战掌握 HarmonyOS Next 的分布式能力
HarmonyOS Next 是华为新一代操作系统,专注于分布式技术的深度应用与生态融合。本文通过技术特点、应用场景及实战案例,全面解析其核心技术架构与开发流程。重点介绍分布式软总线2.0、数据管理、任务调度等升级特性,并提供基于 ArkTS 的原生开发支持。通过开发跨设备协同音乐播放应用,展示分布式能力的实际应用,涵盖项目配置、主界面设计、分布式服务实现及部署调试步骤。此外,深入分析分布式数据同步原理、任务调度优化及常见问题解决方案,帮助开发者掌握 HarmonyOS Next 的核心技术和实战技巧。
966 76
鸿蒙HarmonyOS应用开发 | 探索 HarmonyOS Next-从开发到实战掌握 HarmonyOS Next 的分布式能力
|
6月前
|
存储 人工智能 固态存储
DeepSeek开源周第五弹之一!3FS:支撑V3/R1模型数据访问的高性能分布式文件系统
3FS是DeepSeek开源的高性能分布式文件系统,专为AI训练和推理任务设计,提供高达6.6 TiB/s的读取吞吐量,支持强一致性保障和通用文件接口,优化AI工作负载。
1002 2
DeepSeek开源周第五弹之一!3FS:支撑V3/R1模型数据访问的高性能分布式文件系统
|
7月前
|
机器学习/深度学习 存储
DeepSeek进阶开发与应用4:DeepSeek中的分布式训练技术
随着深度学习模型和数据集规模的扩大,单机训练已无法满足需求,分布式训练技术应运而生。DeepSeek框架支持数据并行和模型并行两种模式,通过将计算任务分配到多个节点上并行执行,显著提高训练效率。本文介绍DeepSeek中的分布式训练技术,包括配置与启动方法,帮助用户轻松实现大规模模型训练。数据并行通过`MirroredStrategy`同步梯度,适用于大多数模型;模型并行则通过`ParameterServerStrategy`异步处理大模型。DeepSeek简化了分布式环境配置,支持单机多卡和多机多卡等场景。
|
11月前
|
NoSQL Java Redis
开发实战:使用Redisson实现分布式延时消息,订单30分钟关闭的另外一种实现!
本文详细介绍了 Redisson 延迟队列(DelayedQueue)的实现原理,包括基本使用、内部数据结构、基本流程、发送和获取延时消息以及初始化延时队列等内容。文章通过代码示例和流程图,逐步解析了延迟消息的发送、接收及处理机制,帮助读者深入了解 Redisson 延迟队列的工作原理。
|
运维 安全 Cloud Native
核心系统转型问题之分布式数据库和数据访问中间件协作如何解决
核心系统转型问题之分布式数据库和数据访问中间件协作如何解决
|
开发者 云计算 数据库
从桌面跃升至云端的华丽转身:深入解析如何运用WinForms与Azure的强大组合,解锁传统应用向现代化分布式系统演变的秘密,实现性能与安全性的双重飞跃——你不可不知的开发新模式
【8月更文挑战第31天】在数字化转型浪潮中,传统桌面应用面临新挑战。本文探讨如何融合Windows Forms(WinForms)与Microsoft Azure,助力应用向云端转型。通过Azure的虚拟机、容器及无服务器计算,可轻松解决性能瓶颈,满足全球用户需求。文中还提供了连接Azure数据库的示例代码,并介绍了集成Azure Storage和Functions的方法。尽管存在安全性、网络延迟及成本等问题,但合理设计架构可有效应对,帮助开发者构建高效可靠的现代应用。
148 0
|
存储 NoSQL Java
探索Java分布式锁:在高并发环境下的同步访问实现与优化
【6月更文挑战第30天】Java分布式锁在高并发下确保数据一致性,通过Redis的SETNX、ZooKeeper的临时节点、数据库操作等方式实现。优化策略包括锁超时重试、续期、公平性及性能提升,关键在于平衡同步与效率,适应大规模分布式系统的需求。
386 1