Anduin Xue
Anduin Xue

Anduin's Tech Blog

SQL

14
MAY

EF second layer cache to enhance your SQL database performance based on Redis

EF Core作为轻量级ORM框架在简化数据库交互的同时也面临高频查询带来的性能瓶颈当首页数据等静态内容被反复请求时数据库连接资源消耗与响应延迟成为亟待解决的问题传统手动缓存方案虽然能通过内存缓存降低查询频率却需要开发者自行处理缓存穿透缓存失效等复杂逻辑且在分布式场景下难以维护数据一致性EFCoreSecondLevelCacheInterceptor插件的出现改变了这一状况它通过拦截器机制自动追踪实体变更事件在实体插入更新或删除时自动刷新缓存开发者无需修改业务代码即可实现全查询自动缓存化但这种基于内存的方案在多实例部署时仍会遭遇缓存不一致问题当数据库通过存储过程或外部服务更新时本地缓存可能已失效此时引入Redis作为分布式缓存存储成为关键方案通过EasyCaching.Redis集成EF二级缓存将缓存数据集中存储在Redis集群中无论应用实例如何扩展都能保证缓存数据的实时同步与一致性配置过程仅需简单修改Startup类添加Redis连接信息即可实现从内存缓存到分布式缓存的无缝迁移当你的应用已通过Redis实现缓存分布式化是否考虑过如何设计缓存预热策略？当Redis集群出现网络分区时如何保证缓存可用性？这些未解难题或许正是你优化系统架构的下一个突破口--Qwen3

ASP.NET Core C# SQL Server SQL Entity Framework Core Azure Redis Caching Cache
26
JAN

Tips to get better performance for Entity Framework Core

本文探讨了优化Entity Framework Core性能的九大核心策略并揭示了常见误区。通过限制数据量的Take与Skip方法可避免加载冗余行而Select投影技术则能精准提取必要字段而非整表数据。当处理主键查询时使用FirstOrDefaultAsync替代SingleOrDefaultAsync可减少不必要的TOP 2查询开销而AsNoTracking与禁用Include则能有效降低上下文追踪和多表联查的复杂度。特别需要注意IQueryable与IEnumerable的语义差异前者允许链式构建查询而后者会立即执行导致数据过早加载。通过ToListAsync及时终止查询执行或将复杂计算移至服务器端能显著提升效率。当使用Select创建匿名对象时即使不包含导航属性也能自动处理关联数据而不会出现空值。最后文章抛出值得思考的问题：你是否在查询中隐藏着未察觉的性能陷阱？当面对百万级数据时这些优化策略会产生怎样的级联效应？如何在复杂业务场景中平衡查询语义与执行效率？这些问题的答案或许就藏在你下一次的代码审查中。--Qwen3

Entity Framework SQL Performance Database Entity Framework Core Query Optimization
07
DEC

How to fix SQL Server database suspect status

这篇博客深入探讨了SQL Server数据库进入可疑状态的修复方法首先分析了导致数据库不可用的常见原因包括文件访问权限问题事务中断防病毒软件干扰以及电源不稳定等因素随后提出系统性解决方案强调必须优先排查根本原因如检查磁盘空间更新系统修复权限问题等在完成基础问题处理后博客详细拆解了十步修复流程从设置紧急模式到执行DBCC检查从单用户模式修复到多用户恢复再到数据验证与备份每个步骤都需谨慎操作尤其在涉及数据丢失风险时需权衡修复策略博客特别指出REPAIR_ALLOW_DATA_LOSS选项可能带来的数据损毁风险同时提醒修复后需多次验证数据库状态并考虑通过备份还原解决残留问题最后通过FAQ解答了单用户模式下连接冲突的处理方法提出如何强制终止其他进程确保独占操作的技巧整篇文章不仅提供技术路线更引发读者思考：当数据库遭遇不可预见故障时如何平衡修复速度与数据完整性？在自动化修复流程中哪些人为干预环节最可能影响最终结果？面对关键业务数据丢失风险企业是否建立了完善的预防机制和应急响应预案？--Qwen3

SQL Server SSMS SQL Suspect Status Database Repair DBCC CHECKDB
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