.Net PetShop 4.0的消息处理

2023-12-11 07:48
文章标签 处理 消息 net 4.0 petshop

本文主要是介绍.Net PetShop 4.0的消息处理,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 .Net PetShop 4.0对订单的处理提供了两种方式以供选择,一种是同步处理,一种是异步处理。同步处理就不再多说了,使用普通的数据库存取方式;异步处理便是采用消息处理方式。

MSDN中介绍说利用消息队列,应用程序开发人员可以通过发送和接收消息方便地与应用程序进行快速可靠的通信。消息处理为您提供了有保障的消息传递和执行许多业务处理的可靠的防故障方法。具体来说,当数据库出现短时异常时,利用消息处理方式,可以对已提交的消息进行恢复,提高系统的可靠性。

下面重点来探讨.Net PetShop 4.0中的订单处理和消息处理。

PetShop.IMessaging
PetShop.MSMQMessaging
PetShop.MessagingFactory
PetShop.IBLLStrategy
PetShop.BLL
PetShop.OrderProcessor

一、PetShop.IMessaging命名空间

PetShop.IMessaging提供了一个接口IOrder,这个接口包含Receive和Send方法。

二、PetShop.MSMQMessaging命名空间

PetShop.MSMQMessaging提供了两个类Order和PetShopQueue。PetShopQueue实现了IDisposable接口,该类中还使用了.NET框架System.Messaging命名空间中的MessageQueue和Message类。

Order类继承PetShopQueue类,并实现IOrder接口。

三、PetShop.MessagingFactory命名空间

PetShop.MessagingFactory提供了一个自封装的类QueueAccess,该类同样实现了工厂模式,只不过这个工厂只生产一个“商品”——PetShop.MSMQMessaging.Order。

四、PetShop.IBLLStrategy命名空间

PetShop.IBLLStrategy提供了一个接口IOrderStrategy,该接口只有一个方法Insert。

五、PetShop.BLL命名空间

PetShop.BLL是.Net PetShop 4.0的业务逻辑层命名空间,其中包含Cart、Order、Item、Product等类,本文只关心其中的三个类:OrderAsynchronous、OrderSynchronous和Order。

OrderAsynchronous和OrderSynchronous是对IOrderStrategy接口的实现,前者是异步方式,后者是同步方式。Order类有三个主要的方法,分别是获取订单GetOrder、插入订单Insert和从队列里接收订单ReceiveFromQueue。

插入订单Insert有两种方式:同步和异步,它通过调用Order类的一个私有方法LoadInsertStrategy产生一个OrderAsynchronous或OrderSynchronous的实例,是工厂模式的又一次应用。

而获取订单GetOrder则是在订单处理完成之后再从数据库中获取的,它只与数据访问层(DAL)有关。由于.Net PetShop 4.0在数据访问层上也使用了工厂模式,因此在这里是通过调用PetShop.DALFactory.DataAccess.CreateOrder()创建一个实例dal,通过调用实例的GetOrder方法获取订单对象。

从队列里接收订单ReceiveFromQueue是在异步方式中使用的,这个方法将在订单处理PetShop.OrderProcessor中调用,在异步方式中将订单保存到数据持久层。

六、PetShop.OrderProcessor命名空间

PetShop.OrderProcessor提供了一个Program类,它是一个控制台程序。只如其注释里所写,在实际应用中,一般更愿意将其作为一个Windows Service程序来实现。它的功能是在异步方式中将订单保存到数据持久层。当然,保存订单还是通过调用业务逻辑层的Order类的Insert方法,将其保存到数据库中的。

需要说明的是,消息队列在Windows中必须进行安装。在控制面析->添加/删除程序->添加/删除Windows 组件中,选择消息队列复选框进行安装。

下面是web.config中有关消息的配置:

<!--  Order processing options (Asynch/Synch)  -->
< add  key ="OrderStrategyAssembly"  value ="PetShop.BLL" />
< add  key ="OrderStrategyClass"  value ="PetShop.BLL.OrderSynchronous" />
<!--  Asynchronous Order options  -->
< add  key ="OrderMessaging"  value ="PetShop.MSMQMessaging" />
< add  key ="OrderQueuePath"  value ="FormatName:DIRECT=OS:MachineNamePrivate$PSOrders" />

这篇关于.Net PetShop 4.0的消息处理的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/479967

相关文章

SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式

《SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式》文章介绍如何处理大数据量List批量插入数据库的优化方案:通过拆分List并分配独立线程处理,结合Spring线程池与异步方法提升效率... 目录项目场景解决方案1.实体类2.Mapper3.spring容器注入线程池bejsan对象4.创建

PHP轻松处理千万行数据的方法详解

《PHP轻松处理千万行数据的方法详解》说到处理大数据集,PHP通常不是第一个想到的语言,但如果你曾经需要处理数百万行数据而不让服务器崩溃或内存耗尽,你就会知道PHP用对了工具有多强大,下面小编就... 目录问题的本质php 中的数据流处理:为什么必不可少生成器:内存高效的迭代方式流量控制:避免系统过载一次性

Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案

《Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案》在日常办公中,我们经常需要将CSV格式的数据转换为Excel文件,本文将介绍一个基于Python的高性能解决方案,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一... 目录一、场景需求二、技术方案三、核心代码四、批量处理方案五、性能优化六、使用示例完整代码七、小结一、

Python中 try / except / else / finally 异常处理方法详解

《Python中try/except/else/finally异常处理方法详解》:本文主要介绍Python中try/except/else/finally异常处理方法的相关资料,涵... 目录1. 基本结构2. 各部分的作用tryexceptelsefinally3. 执行流程总结4. 常见用法(1)多个e

C#使用Spire.Doc for .NET实现HTML转Word的高效方案

《C#使用Spire.Docfor.NET实现HTML转Word的高效方案》在Web开发中,HTML内容的生成与处理是高频需求,然而,当用户需要将HTML页面或动态生成的HTML字符串转换为Wor... 目录引言一、html转Word的典型场景与挑战二、用 Spire.Doc 实现 HTML 转 Word1

PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践

《PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践》限流和API节流对于确保Web应用程序的可靠性、安全性和可扩展性至关重要,本文将详细介绍PHP应用中处理限流和API节流的最佳实践,下面就来和小编一起学习... 目录限流的重要性在 php 中实施限流的最佳实践使用集中式存储进行状态管理(如 Redis)采用滑动

MyBatis-plus处理存储json数据过程

《MyBatis-plus处理存储json数据过程》文章介绍MyBatis-Plus3.4.21处理对象与集合的差异:对象可用内置Handler配合autoResultMap,集合需自定义处理器继承F... 目录1、如果是对象2、如果需要转换的是List集合总结对象和集合分两种情况处理,目前我用的MP的版本

Python自动化处理PDF文档的操作完整指南

《Python自动化处理PDF文档的操作完整指南》在办公自动化中,PDF文档处理是一项常见需求,本文将介绍如何使用Python实现PDF文档的自动化处理,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录使用pymupdf读写PDF文件基本概念安装pymupdf提取文本内容提取图像添加水印使用pdfplum

C# LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案

《C#LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案》LiteDB作为.NET生态下的轻量级嵌入式NoSQL数据库,一直是时间序列处理的优选方案,本文将为大家大家简单介绍一下LiteDB处理时间序列数... 目录为什么选择LiteDB处理时间序列数据第一章:LiteDB时间序列数据模型设计1.1 核心设计原则

基于Redis自动过期的流处理暂停机制

《基于Redis自动过期的流处理暂停机制》基于Redis自动过期的流处理暂停机制是一种高效、可靠且易于实现的解决方案,防止延时过大的数据影响实时处理自动恢复处理,以避免积压的数据影响实时性,下面就来详... 目录核心思路代码实现1. 初始化Redis连接和键前缀2. 接收数据时检查暂停状态3. 检测到延时过