C#相关框架有哪些

winform 开发 主流框架依然是N层架构，随着时间的推移，从面向对象集成系统开发转向面向服务的分布式开发，C# aspnet  当前主流架构依然是MVC 类似于C#的N层架构框架 当前是MVC5。

相关框架如下：

1、JsonNET

是一个读写Json效率比较高的Net框架JsonNet 使得在Net环境下使用Json更加简单。通过Linq To JSON可以快速的读写Json，通过JsonSerializer可以序列化你的Net对象。让你轻松实现Net中所有类型(对象,基本数据类型 等)和Json的转换。

2、MathNET

目标是为提供一款自身包含清晰框架的符号运算和数学运算/科学运算，它是C#开发的开源类库。MathNET含了一个支持线性代数的解析器，分析复杂微分，解方程等等功能。

3、FakerNet

开发的时候是不是为测试数据烦恼？FakerNet可以非常方便帮你生成大批量测试数据。例如人员表里面的姓名、性别什么的。

4、Html Agility Pack

是CodePlex 上的一个开源项目。它提供了标准的DOM API 和XPath 导航--即使 HTML 不是适当的格式！HTML Agility Pack 搭配 ScrapySharp，彻底解除Html解析的痛苦。

5、NCrawler

是一款国外的开源网络爬虫软件,遵循LGPL许可协议。其HTML处理使用的是htmlagilitypack开源库,采用xpath的方式处理定位网页元素,十分方便。

6、SuperWebSocket

基于NET开源Socket框架SuperSocket开发的, SuperSocket所支持的大部分功能在SuperWebSocket中得到了继承。用户可通过SuperWebSocket来快速的构建可靠的，高性能的websocket服务器端应用程序。

7、SuperSocket 

一个轻量级的可扩展的 Socket 开发框架，可用来构建一个服务器端 Socket 程序，而无需了解如何使用 Socket，如何维护Socket连接，Socket是如何工作的。该项目使用纯 C# 开发，易于扩展和集成到已有的项目。只要你的已有系统是使用NET开发的，你都能够使用 SuperSocket来轻易的开发出你需要的Socket应用程序来集成到你的现有系统之中。

8、QuartzNET

一个开源的作业调度框架，是 OpenSymphony 的 Quartz API的NET移植，它用C#写成，可用于winform和aspnet应用中。它提供了巨大的灵活性而不牺牲简单性。你能够用它来为执行一个作业而 创建简单的或复杂的调度。它有很多特征，如：数据库支持，集群，插件，支持cron-like表达式等等。

9、LuceneNet

Lucene的net移植版本，是一个开源的全文检索引擎开发包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎。开发人员可以基于Lucenenet实现全文检索的功能。

10、>

一个基于C#语言的>

11、Smart Thread Pool

智能线程池，用SmartThreadPool可以简单就实现支持多线程的程序，由线程池来管理线程，可以减少死锁的出现。SmartThreadPool还支持简单的生产者-消费者模式，当不需要对任务进行持久化时，还是很好用的。

12、DocX

是一个用来 *** 作word的轻量级的类库。借助DocX，开发人员可以在不需要安装Microsoft Word的情况下 *** 纵word2007/2010文件。

13、NPOI

是 POI 项目的 NET 版本。POI是一个开源的Java读写Excel、WORD等微软OLE2组件文档的项目。使用 NPOI 你就可以在没有安装 Office 或者相应环境的机器上对 WORD/EXCEL 文档进行读写。NPOI是构建在POI 3x版本之上的，它可以在没有安装Office的情况下对Word/Excel文档进行读写 *** 作。

14、PDFsharp

可以轻松地在 NET 语言中创建PDF文档的开放源码库。它使用相同的绘制程序来创建 PDF 文档，在屏幕上显示，以及输出到打印机。可以修改、合并、拆分已经存在的 PDF 文件，支持透明图像。

15、Dapper

一个轻型的ORM类。代码就一个 SqlMappercs文件，编译后就40K的一个很小的DllDapper很快。Dapper的速度接近与IDataReader，取列表的数据超 过了DataTable。Dapper支持Mysql,SqlLite,Mssql2000,Mssql2005,Oracle等一系列的数据库，当然如 果你知道原理也可以让它支持Mongo db。话说，这个ORM，博主自己也一直在使用，确实十分强悍，至少在性能方面，恐怕NET里面的大多数ORM只能是望其项背了。

16、NHibernate

现在开发人员用的较多的一个ORM。NHibernate是一个面向NET环境的对象/关系数据库映射工具。对象/关系数据库映射（object/relational mapping，ORM）这个术语表示一种技术，用来把对象模型表示的对象映射到基于SQL的关系模型数据结构中去。

17、log4net

Apache log4j框架在Microsoft NET平台的实现，是一个帮助程序员将日志信息输出到各种目标（控制台、文件、数据库等）的工具。

18、SharpSerializer 

一个开源XML和二进制序列化器。SharpSerializer可以序列化Xml和自己的二进制格式,还可以序列化Json等其他文本格式或其他数据加密,压缩,优化等二进制流。

19、XProxy

一个支持插件的基础代理程序集。通过编写简单的插件程序，你将能开发各种各样的代理程序。

XProxy是一个支持插件开发的数据交换机，可以编写插件对中转数据进行处理。内置有NAT插件、加解密插件、反向代理、直接代理、间接代理等插件。

20、nopCommerce

国外的一个高质量的开源b2c 网站系统，基于EntityFramework40和MVC30，使用Razor模板引擎，有很强的插件机制，包括支付配送功能都是通过插件来实现 的，基于xml的多语言版本，非常灵活的语言切换功能，包括在后台都能同时编辑产品的中英文属性，非常适合做外贸，优秀超前的程序架构，性能也非常强大， 自定义的产品名称和分类又有很好的seo优化。综合能力远远高于国内的一些程序架构糟糕的net商城程序，是二次开发和大型b2c架构的首选。30开 始支持多店。

21、Enterprise Library

目前最新版本为v50，支持NET Framework 40，共包括9个Application Block，包括数据访问（Data Access Application Block）、异常管理（Exception Handling Application Block）、数据验证（Validation Application Block）等等，对企业应用开发非常有帮助，也非常实用。

22、Autofac

一款非常优秀的IOC框架，比较于其他的IOC框架，如SpringNET，等等之类的，它非常的轻量级且性能上也很卓越。

23、AutoMapper

一个NET的对象映射工具。主要用于领域对象与DTO之间的转换、数据库查询结果映射至实体对象。

24、7-Zip

一款号称有着现今最高压缩比的压缩软件，它不仅支持独有的 7z 文件格式，而且还支持各种其它压缩文件格式，其中包括 ZIP, RAR, CAB, GZIP, BZIP2和 TAR 等等。此软件压缩的压缩比要比普通 ZIP 文件高 30-50% ，因此，它可以把 Zip 格式的文件再压缩 2-10% 。

你这个问题，

还没问到具体的点子上，EF跟分布式应用系统没有太大的关系。如果你要问 使用EF进行数据库的分布式存储，比如主从分离 。但是我感觉,用EF做数据的分布式，还是有点不太合适。 由于EF实在是一个太庞大的ORM，所以针对于大型的数据

service里不应该还有UserId这种底层的概念把，service的对象是entity

user和role既然是多对多那么user entity设计的时候就应该有一个字段是roles的列表了

dapper取出数据在reponsitory里用automapper之类的组装好，接口就是user GetUser(userid)

service层的接口应该是这样的bool CheckPrivilege(user)

DDD的核心思想是从领域模型出发进行设计，用dapper的话领域模型和数据库模型肯定是没法一样的，只能自己映射。

语义网是网络时代的高级智能产物，其应用广泛，有着美好未来。下面将介绍主要应用技术与研究趋势。

经典的自底向上和新兴的自顶向下的方式。自底向上的方法关注于标注好的信息，使用RDF表示，所以这些信息是机器可读的。自顶向下则着重于利用现成的页面信息，从中自动抽取出有意义的信息。近年来每一种方法都有一定的发展。自底向上的方法的一个喜讯来自于Yahoo搜索引擎支持RDF与microformats的声明。这是一个对于内容发布者、Yahoo和消费者来说三赢的举措：发布者有了标注自己信息的激励，Yahoo可以更有效地利用这些信息，用户可以得到更好、更精确的结果。另一个喜讯来自于Dapper关于提供语义网络服务的声明，这项服务可以让内容发布者给现有的网页添加语义标注。可以期待的是，这种语义工具越多，发布者标注网页就会越容易。自动标注工具的发展与标注激励的增多，会使得自底向上的方法更加引人注目。尽管工具与激励都有了，但要使得自底向上的方法流行起来还是有相当的难度。事实上，今天google的技术已经可以在一定程度上理解那些非结构化的网页信息。类似地，自顶向下的语义工具关注点在于怎样处理现有的非完美的信息。这些方法主要是利用自然语言处理的技术来进行实体的抽取，这些方法包括识别文档中特定实体（与人名、公司、地点等）的文本分析技术，以及能获取特定领域信息的垂直搜索引擎。

自顶向下的技术关注于从非结构化的信息中获得知识，但它同样可以处理结构化的信息，自底向上的标注技术越多，自顶向下方法的性能就越能得到提高。在自底向上的标注方法中，有几种候选的标注技术，它们都很强大，对它们的选择需要在简单性及完全性之间作一个权衡。最完备的方法是RDF：一种强大的基于图的语言，用于表示事物、属性及事物间的关系。简单地来说，你可以认为RDF是这样的一种语言，它通过这样的方式来表达事实：Alex IS human （类型表达），Alex HAS a brain （属性表达），and Alex IS the father of Alice,Lilly,and Sofia （关系表达）。RDF很强大，但因为它是以高度递归、精确与数学化而著称的，同时它也是很复杂的。当前，大多RDF的使用都是为了解决数据的互通性。例如，医学组织使用RDF来表述染色体组数据库。因为信息被标准化了，所以，原来孤立的数据库就可以被一起查询并相互比较了。一般说来，除了语义方面的意义，RDF最主要的好处在于实现互通性与标准化，特别是对于企业来说（下文有论述）。Microfomats提供了一个简单的方法――CSS风格－―来给现有的HTML文档添加语义标记，简洁的meta数据被嵌入到原有的HTML文档中。比较流行的Microformats标签包括hCard：描述个人及公司联系信息；hReview：添加到评论页的meta信息；与hCalendar：描述事件的标签。Microformats因它的简单而得到流行，但它的能力仍然是很有限的。例如被传统的语义团体认为是很必要的层次结构的描述，它就做不到。此外，为了使得标记集最小化，难免地它们表达的意思就显得比较模糊。这就引出了另外一个问题：把标签嵌入到HTML文档中是不是一种合适的做法？然而，虽然仍存在很多的问题，Microformats还是因为它的简单而广受青睐，像Flickr,Eventful,LinkediIn及其它很多公司都在采用microformats，特别在是Yahoo的搜索声明发布之后。还有一种更为简单的方法就是把meta数据放在meta头中。这种方法已经在一定程度上被使用，可惜的是使用得还不是十分广泛。纽约时报最近为他们的新闻页面启动了一个标注扩展，这种方法的好处已经在那些主题或事件页面中显现出来。例如，一个新闻页面可以通过一组关键词来标识：地点、日期、时间、人物与类别。另一个例子是关于书的页面，已经在页面的meta头里加入了书本的信息：作者、ISBN与书的类别。尽管所有这些方法不尽相同，但相同之处是它们都是很管用的。越多的网页被标注，就会有越多的标准会被实现，同时信息也会变得更为强大与更易于得到。

关于语义网的讨论中，在用户与企业的关注点是不一样的。从消费者的立场来说，我们需要一个杀手级的应用（killer app），可以给用户传递实在而简单的价值。因为用户只会关注产品的实用性，而不会在乎它建立在什么技术之上。问题在于，直到目前为止，语义网的关注点更多的都还停留在理论层面，如标注信息以使得机器可读。我们可以给出这样的承诺：一但信息都被标注，网络就会变成一个大型的RDF数据库，大量激动人心的应用也会应运而生。但也有怀疑者指出，首先你必须得达成那样的假设。

已经有很多基于语义网的应用，如通用及垂直搜索引擎、文本助理工具、个人信息管理系统、语义浏览工具等等，但在它们为大众所接受之前，还有很长的路要走。即便这些技术成功了，用户也不会有兴趣知道那背后使用了些什么技术。所以说在用户层面推广语义网技术是没什么前景的。

企业就不一样了，第一，企业比较习惯于技术方面的论调，对于它们来说，利用语义技术可以增加产品的智能程度，从而形成市场价值。“我们的产品更好更聪明，因为我们使用语义网”，听起来这对企业来说是一个很不错的宣传。

从企业层面来说，RDF解决了数据的互通性标准的问题。这个问题其实在软件行业的早期便已出现，你可以忘掉语义网，只把它看作是一个标准协议，一个使得两个程序可以互通信息的标准。这对企业来说无疑是极具价值的。RDF提供了一个基于XML的通讯方案，它所描述的前景使得企业并不在乎它的复杂性。但还存在着一个扩展性的问题，跟已经普及优化的关系型数据库不同，基于XML的数据库并没有普及，这归咎于其可扩展性与查询能力。就像九十年代末的对象数据库一样，基于XML的数据库承载了太多的期望，让我们拭目以待。

语义API是随着语义网的发展而发展的，这类网络服务以非结构化的文本作为输入，输出一些实体与关系。例如路透社的Open Calais API，这项服务接受原始文本的输入，返回文本中的人名、地点、公司等信息，并在原文中加以标注。另一个例子是TextWise的Hacker API，该公司还提供了一百万美元的悬赏，以奖励基于它的API的最好的商业语义网应用。这个API可以把文档中的信息分为不同的类别（称为语义指纹），输出文档中的实体与主题。这点和Calais的很相似，但它还提供了一个主题的层次结构，文档中的实际对象是结构中的叶节点。再一个例子来自于Dapper，那是一个有助于从无结构的HTML页面提取结构化信息的网络服务。Dapper的工作依赖于用户在页面上为对象定义一些属性，比如，一个出版商会定义作者、ISBN和页数的信息在哪里，然后Dapper应用就可以为该站点创建一个识别器，之后就可以通过API来读取它的信息。从技术的角度来看，这似乎是个倒退，但实际上Dapper的技术在实际当中非常有用。举个典型的情景为例，对于一个并没有专门API可以读取其信息的网站，即便是一个不懂得技术的人都可以在短时间内用Dapper来构造一个API。这是最强大、最快捷的把网站变为网络服务的途径。

可能语义网发展的最初动机就是因为很久以来搜索的质量都已经很难再得到提升。关于对页面语义的理解能提高搜索质量这一点假设也已经被证实。语义网搜索两个主要的竞争者Hakia与PowerSet都已经做出不少的进步，但仍然不足够。因为，基于统计的google算法，在处理人物、城市与公司等实体时表现得与语义技术同样的好。当你提问“法国总统是谁”时，它能返回一个足够好的答案。越来越多人意识到对搜索技术边缘化的改进是很难击败google的，因而转向寻找语义网的杀手级应用。很有可能，理解语义对于搜索引擎是有帮助的，但就此并不足以构建一个更好的搜索引擎。充分结合语义、新颖的展示方式与对用户的识别能提升下一代搜索引擎的搜索体验。另有一些方法试图在搜索结果上应用语义。Google也在尝试把搜索结果分为不同的类别，用户可以决定他们对哪些类别感兴趣。搜索是一场竞赛，很多语义公司都在追逐其中。也许会有另一种提高搜索质量的可能：文本处理技术与语义数据库的结合。下面我们即将谈到。我们已经看到越来越多的文本处理工具进入消费市场。像Snap、Yahoo Shortcuts或SmartLinks那样的文本导航应用可以“理解”文本与链接中的对象，并附加相应的信息于其上。其结果是用户根本不需要搜索就可以得到对信息的理解。让我们想得更远一些，文本工具使用语义的方式可以更为有趣。文本工具不再解析用户在搜索框里输入的关键词，而是依赖于对网络文档的分析。这样对语义的理解会更为精确，或者说减少猜测性。随后文本工具给用户提供几类相关的结果供选择。这种方式从根本上不同于传统的把大量文档中得到的正确结果一起堆放在用户面前的方式。同样有越来越多的文本处理工具跟浏览器结合起来。自顶向下的语义技术不需要发布者做任何事情，因而可以想像上下文、文本工具可以结合在浏览器里。Firefox的推荐扩展页里提供了很多的文本浏览解决方案，如Interclue,ThumbStrips,Cooliris与BlueOrganizer等。

语义数据库是标注型语义网应用的一个发展方向。Twine正在beta测试阶段，它着眼于建立一个关于人物、公司、事件、地点的私人知识库，数据来源为各类论坛的非结构化内容，这些内容可通过书签、邮件或手工的方式进行提交。这项技术仍有待成熟，但它所能带来的好处显而易见。可以意想的一个基于Twine的应用为个性化的搜索，通过个人的知识库来对搜索结果进行过滤。Twine底层的数据表示方式是RDF，可以开放给其它的语义网络服务所采用，但其核心的算法，如实体提取是通过语义API的方式商业化的。路透社也提供了类似的API接口。另外一个语义数据库的先行者是一家叫Metaweb的公司，它的产品的Freebase。从它所展现的形式来看，Freebase只是一个基于RDF的更结构化的wikipedia翻版。但是Freebase的目标是建立一个像wikipedia那样的世界信息库，这个信息库的强大之处在于它可以进行精确的查询（就像关系型数据库那样）。所以它的前景依然是更好的搜索。但问题在于，Freebase怎样保持与世界信息同步俱进？google每天对网络文档进行索引，可以随着网络发展而发展。Freebase现在的信息仅来自于个人编辑及从wikipedia或其它数据库中抓回的数据。如果要扩展这个产品，就必须完善从全网络获取非结构化信息、解析并更新数据库这一处理流程。保持与世界同步这一问题对所有数据库方法都是一种挑战。对于Twine来说，需要有不断的用户数据加入，而对于Freebase来说，则需要有来自不断的来自网络的数据加入。这些问题解决起来并不简单，在真正实用之前都必须要有一个妥善的处理。所有新技术的出现都需要定义一些概念和得到一些类别。语义网提供了一个很激动人心的前景：提高信息的可发现性，实现复杂的搜索，新颖的网络浏览方式。此外语义网对不同的人有不同的意义，它对于企业和对于消费者的定义是不同的，在自顶向下VS自底向上，microformats VS RDF等不同类型中也有不同的含义。除了这些模式，我们也看到了语义API与文本浏览工具的发展。所有的这些都还处于其早期发展阶段，但都承载着改变我们与网络信息交互方式的期望。

语义网的高级阶段使得图书馆，售订票系统，客户管理系统，决策系统均能发挥很好的效果。譬如要出去旅行，只要把具体时间要求与自己喜爱的国内旅游类型提供给语义网支持的查询系统，那么很快相应的国内景点，最佳旅游方案与注意事项，提示以及旅行社的评价均能很快速得准备在浏览器页面上。

语义网终会把网络的高级阶段应用到世界的每一个角落，每个人均有自己的网络IP一样的身份z明个人消费信用、医疗、档案等等全在自己的网络身份里面。同时网络社区更比现实社区更有活跃力，网络社会更有秩序、更和谐。

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