路由器介绍及演示
WCF中间件的路由功能是在客户端与服务端之间加入中介服务,用来转发它们之间的消息。实现消息的转发可以修改WCF服务消息头的内容,重新指定服务地址即可,那给消息头指定的服务地址从哪来,需要给路由器配置服务端地址目录,路由器与服务端肯定不是一对一的,路由器可以指定多个服务端,而路由器把客户端连接指定给哪个服务端这里就有一个算法,算法的优劣就决定了中间件负载均衡的能力。
下面演示了中间件的路由功能,把Out目录中的程序复制6份,分别改名如下,3个客户端,1个路有中间件,2个服务中间件,还要修改每个程序的相关配置;这样先启动路由中间件Router和服务中间件WCFservser1、WCFServer2,然后分别启动2个客户端程序,路由中间件和服务中间件就会显示客户端的连接信息。3个客户端会有2个分配到一个服务中间件,一个客户端分配到另外一个服务中间件,不会说3个客户端都分配到1个服务中间件,这是由路由中间件的负载均衡算法决定的;


路由功能的实现
框架增加了一个路由服务对象Router,用它来拦截客户端发送的消息,拦截方法ProcessMessage(Message requestMessage);
首先根据路由目录结合负载均衡的算法取得服务地址endpointAddress,然后创建WCF通道并绑定新的服务地址,调用服务端的方法;
负载均衡的实现
负载均衡实现代码在Router对象中的GetServiceEndpoint方法中,定义了RegistrationList对象用来存储客户端列表,在消息头中增加了两个标识routerID和CMD,routerID用来识别客户端,值是客户端创建发送到路由中间件,每个客户端只有一个routerID;CMD用来客户端发送给路由中间件的命令标识,这里只用到了一个就是”Quit”就是卸载路由中间件中的RegistrationList客户端列表;
解决了识别客户端的问题,那平均算法每个客户端分配到哪个服务中间件就很简单了,RoundRobinCount就记录每个服务中间件对应的客户端个数,哪个服务中间件数量少新的客户端就分配给它;
WCF客户端配置和中间件配置还有路由地址配置
如果部署的时候不使用中间件的路由功能,那客户端配置服务地址直接指定服务端WCF地址就行了,而如果启用路由功能,那客户端就配置路由中间件的WCF地址,路由中间件再配置路由目录,对应服务端;
客户端WCF配置和服务端WCF配置还有一个地方值得注意,就是netTcpBinding节点的配置;最好配置为取消服务器凭据认证,因为如果不配置为None,当客户端断开连接后再连接的时候就会一些安全性验证,导致连接报错,所以对WCF安全性方面的配置没有吃透的话还是先这样配置好;
1)客户端App.Config配置


2)路由中间件App.Config配置和路由目录RouterBill.xml配置


3)服务中间件App.Config配置

5.总结
本章我们详细讲解了EFW框架中的WCF中间件的路由功能和负载均衡的实现,代码很简单,但深入理解却没那么容易,我也只是略懂点皮毛,参考了网上资料把功能实现而已,而想要做成专业级别的中间件是有一个过程的,所以不只是我,也需要有兴趣的人一起完善它;
路由实例程序下载 :http://pan.baidu.com/s/1eQ8FscE
注意:实例中的配置文件中的IP地址192.168.1.3修改为你本机的IP地址;(博客园)
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。