AppFabric Caching - Lecture Through/écriture Derrière la stratégie

Question

Dans notre nouveau projet, nous voulons AppFabric Caching devenir un élément clé. En règle générale, nous aurons un modèle d'écriture/domaine et un modèle/domaine en lecture: Services backend sont informés par les fournisseurs/services et autres seront mis en cache des données, selon les règles d'affaires. Les services/sites Web frontend consomment des données selon les besoins.

-lecture/écriture-behind semble être une bonne approche. Mais comment l'implémenter pour une vraie solution métier? Chaque exemple que j'ai vu utilise une requête simple avec ADO.NET pour le chargement des données. Dans notre cas, le chargement des données dépend de l'activité et implique de nombreux assemblages et interactions. Déployer toutes nos activités à chaque hôte de cache ne semble pas être une bonne solution.

Une autre approche est d'avoir un service unique par domaine, responsable obtenir/lecture du cache et écrire/mettre dans le cache. Pas idéal et dégradera les performances car il s'agira d'un encapsuleur pour la mise en cache d'AppFabric.

Si vous avez d'autres questions, s'il vous plaît ne pas hésiter.

Merci pour l'aide!

Answer 1

Une solution possible pour ce cas est que vous pouvez faire un service (résident peut-être avec le serveur de base de données) contenant toute la logique métier et les règles pour accéder aux données. Considérant que chaque fournisseur de lecture/écriture différée contactera ce service pour charger les données. De cette façon, vous n'aurez pas besoin de déployer votre logique métier et les assemblages associés sur chaque machine du serveur de cache et pourrez utiliser la fonction de lecture/écriture différée en même temps. Pour la solution de mise en cache, vous pouvez également consulter NCache qui fournit des fonctionnalités read-through, write-behind(async) and write-through(sync) avec des options plus configurables comme les opérations d'écriture différée par lots et les tentatives etc. en cas d'échec d'écriture différée.