金融

Hangfire适合任务可靠性和可观测性要求高的场景，集成简单、自带监控面板，依赖持久化存储，适用于后台任务处理；Quartz.NET侧重精确调度，支持复杂cron表达式，配置灵活但学习成本高，适合对时间控制要求严格的系统。 在C#开发中，实现定时任务是常见需求，比如每天凌晨清理日志、每小时同步数据…

gRPC 是高性能 RPC 框架，基于 HTTP/2 和 Protobuf，支持双向流、强类型契约，适用于 .NET 微服务间低延迟通信；相比 Web API，其性能更高、延迟更低，适合内部服务、实时流与跨语言场景，但对外公共 API 仍推荐 Web API。 gRPC 是一种高性能、开源的远程过程…

只读结构体通过不可变性提升性能与安全性，适用于高频传递的值类型场景。其字段不可变，避免多线程下状态不一致；配合in参数减少内存拷贝；促进JIT内联与栈分配，降低GC压力；广泛用于游戏、金融、图像等高性能领域。 只读结构体（readonly struct）在 C# 中为高性能场景提供了显著优势，特别是…

Saga 模式是一种通过本地事务和补偿机制实现分布式系统最终一致性的设计模式，适用于跨多个微服务的长事务场景。 Saga 模式是微服务架构中用于管理跨多个服务的长事务的一种设计模式。在分布式系统中，传统的 ACID 事务难以直接应用，因为每个微服务都有自己的数据库，无法轻易实现全局事务锁。Saga …

微服务架构中数据一致性需结合业务选择策略：强一致场景可用2PC或Seata等分布式事务方案；多数场景采用事件驱动实现最终一致，通过消息队列异步同步数据并配合重试与死信机制；失败操作通过Saga模式的补偿机制处理，确保长事务可靠性；合理设计DDD聚合与限界上下文，减少跨服务依赖，必要时引入CQRS分离…

事件溯源是一种通过保存状态变化事件而非最终状态来管理数据的模式，事件存储则是支持该模式的专用技术，用于可靠存储和管理不可变事件流。 事件溯源（Event Sourcing）和事件存储（Event Store）在微服务架构中紧密相关，但职责不同。事件溯源是一种设计模式，而事件存储是支撑该模式的技术实现…

分布式事务有四种主流方案：2PC保证强一致性但性能差，适合金融系统；TCC通过Try-Confirm-Cancel三阶段实现高性能最终一致性，适用于资金交易；基于消息队列的最终一致性解耦服务、异步高效，适合高并发场景；Saga将事务拆为多个本地步骤并配补偿操作，适合长流程业务。选择需权衡一致性、性能…

事件驱动架构中，通过快照、归档、合并与物理压缩组合策略，在保障事件溯源完整性的前提下优化存储与性能：1. 快照记录聚合状态，减少重建开销；2. 归档实现冷热分离，降低存储成本；3. 合并精简冗余事件，保留最终状态；4. 物理压缩采用高效序列化与算法减小事件体积，平衡CPU与I/O。 事件驱动架构中，…

事件溯源模式通过记录状态变化为不可变事件序列来管理业务逻辑，每次操作追加事件而非修改数据，支持状态回放与审计。常用于金融交易、订单流程等需高可追溯性的微服务场景，多与CQRS结合，使用Kafka或EventStoreDB存储事件，提升系统透明性与调试能力，但增加复杂性与版本管理难度。 事件溯源模式是…

Redis适合多数微服务场景，Memcached用于高性能简单缓存，etcd适用于配置管理；选型需综合业务需求、技术特性、高可用设计及运维成本。 微服务架构中，分布式缓存选型需结合业务场景、性能要求和系统复杂度来综合判断。核心目标是提升%ignore_a_1%速度、降低数据库压力、保证高可用与一致性…