MediatR中的类型缓存问题与插件热卸载方案
2025-05-20 00:20:27作者:秋阔奎Evelyn
在基于MediatR实现的插件化架构中,开发者Ralf1108遇到了一个典型的热卸载难题。当使用MediatR的Publish方法时,系统会在内部静态缓存中保留NotificationHandlerWrapper实例,导致插件程序集无法被正确卸载。
问题本质分析
MediatR为了提高性能,在内部维护了一个静态的ConcurrentDictionary<Type, NotificationHandlerWrapper>缓存。这个设计在常规场景下非常有效,但在插件热加载/卸载场景中却成为了障碍。当插件定义了自己的消息类型并注册了对应的处理器后,这些类型信息会被MediatR缓存,从而在插件试图卸载时仍然保持着对程序集的引用。
技术细节剖析
NotificationHandlerWrapper是MediatR内部用于封装通知处理器的包装类。每次调用Publish方法时,系统会:
- 检查缓存中是否已有对应类型的包装器
- 如果没有则创建新的包装器并缓存
- 使用缓存的包装器执行实际的消息分发
这种缓存机制在静态程序集加载场景下没有问题,但在使用AssemblyLoadContext进行动态加载/卸载时,会导致插件程序集无法被垃圾回收。
解决方案探讨
目前官方没有提供直接清除缓存的方法,开发者不得不使用反射来清除内部缓存字段。虽然这种方法可行,但存在几个问题:
- 反射访问私有字段破坏了封装性
- 依赖于MediatR内部实现细节,未来版本变更可能导致代码失效
- 缺乏线程安全保障
更优雅的解决方案应该是MediatR提供官方的缓存清除API,例如:
public interface IMediatorCacheManager
{
void ClearNotificationHandlerCache();
}
最佳实践建议
对于需要实现插件热卸载的场景,开发者可以考虑以下方案:
- 为每个插件创建独立的AssemblyLoadContext
- 在每个LoadContext中创建独立的MediatR实例
- 卸载插件时直接释放整个LoadContext
- 如果必须共享MediatR实例,则在卸载前手动清除缓存
总结
MediatR的静态缓存设计在插件化架构中带来了挑战。理解这一机制对于构建可热插拔的系统至关重要。虽然目前需要通过反射解决,但这个问题也提示我们在设计框架时需要考虑到动态加载场景的需求。未来版本的MediatR若能提供更灵活的缓存管理机制,将大大简化插件化架构的实现。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
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
492