MagicOnion项目迁移至Source Generator模式的技术指南
2025-06-16 22:33:39作者:房伟宁
MagicOnion作为一款基于gRPC的C#通信框架,近期从传统的moc.exe代码生成工具迁移到了Source Generator模式。这一变化带来了更现代化的开发体验,但也让部分用户在迁移过程中遇到了困惑。本文将详细介绍如何从旧版MagicOnion迁移到新版Source Generator架构。
项目结构重构
在旧版MagicOnion中,典型的项目结构包含三个部分:Server、Client和Shared。Shared项目存放服务接口定义和DTO对象,通过moc.exe工具生成客户端代理代码。
新版架构中,Shared项目的角色依然重要,但配置方式发生了变化:
- 创建一个独立的类库项目作为Shared项目
- 在该项目中定义服务接口和DTO
- 确保所有项目都引用了MagicOnion.Client.SourceGenerator包
依赖配置
迁移过程中需要特别注意NuGet包的引用:
- 服务端项目:引用MagicOnion.AspNetCore和MessagePack
- 客户端项目:引用MagicOnion.Client和MessagePack
- Shared项目:引用MagicOnion.Abstractions和MessagePack
服务接口定义
服务接口定义方式基本保持不变,但不再需要moc.exe工具生成代码。例如:
using MagicOnion;
using MessagePack;
public interface IHealthCheck : IService<IHealthCheck>
{
UnaryResult<bool> IsHealthy();
}
Source Generator配置
新版MagicOnion使用Source Generator自动生成客户端代码,无需手动运行工具。只需在客户端项目中:
- 添加MagicOnion.Client.SourceGenerator包引用
- 在需要生成客户端代码的地方添加
[MagicOnionClientGeneration]特性
[MagicOnionClientGeneration(typeof(IHealthCheck))]
public partial class MagicOnionGeneratedClient {}
Unity项目集成
对于Unity项目,需要特别注意:
- 确保Unity支持C# 9.0或更高版本
- 将MagicOnion.Client.SourceGenerator.dll放入Assets/Plugins目录
- 在Unity中创建Shared程序集定义,包含服务接口
常见问题解决
- MagicOnionClientGeneration未找到:确保正确引用了MagicOnion.Client.SourceGenerator包
- 代码未生成:检查项目是否启用了Roslyn分析器
- 序列化问题:确保DTO类都添加了[MessagePackObject]特性
性能优化建议
Source Generator模式相比旧版有以下优势:
- 编译时生成代码,无需额外构建步骤
- 更好的IDE集成和代码导航
- 更快的开发迭代速度
迁移完成后,开发者将获得更流畅的开发体验,同时保持原有的高性能通信能力。通过合理规划项目结构和正确配置依赖,可以顺利完成从传统代码生成工具到Source Generator的过渡。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
315
2.74 K
deepin linux kernel
C
24
7
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
246
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
155
178
暂无简介
Dart
606
136
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
240
85
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
238
310