PuppeteerSharp v20.1.0 版本中的未观察任务异常问题分析
2025-06-19 21:02:27作者:昌雅子Ethen
问题背景
在 WPF 应用程序开发中,许多开发者使用 PuppeteerSharp 库来处理 HTML 到 PDF 的转换功能。近期 PuppeteerSharp 升级到 v20.1.0 版本后,出现了一个值得关注的问题:当应用程序关闭时,会触发 TaskScheduler.UnobservedTaskException 事件,抛出"Target closed (Session closed)"异常。
问题现象
开发者在使用 PuppeteerSharp v20.1.0 时发现以下典型现象:
- 应用程序功能本身工作正常,HTML 到 PDF 的转换能够正确执行
- 当执行过至少一次转换操作后,关闭应用程序时会触发未观察任务异常
- 异常信息显示:"A Task's exception(s) were not observed either by Waiting on the Task or accessing its Exception property. As a result, the unobserved exception was rethrown by the finalizer thread. (Target closed (Session closed))"
- 该问题在窗口关闭逻辑存在时尤为明显,即使是最简单的取消关闭操作也会触发异常
技术分析
这个问题本质上是一个任务异常未被正确处理的情况。在 .NET 中,当 Task 抛出异常但没有被观察(通过等待或访问 Exception 属性)时,垃圾回收器会在终结器线程中重新抛出这些异常。
在 PuppeteerSharp v20.1.0 中,内部实现引入了一个 _closeTaskCompletionSource 任务完成源,其异常仅由 WaitForNetworkIdleAsync() 方法读取。如果开发者没有调用这个方法(大多数简单场景下确实不会调用),就会导致异常未被观察,最终在应用程序关闭时触发未观察任务异常事件。
解决方案
PuppeteerSharp 开发团队迅速响应了这个问题,通过以下方式解决了该问题:
- 回滚了引起问题的相关变更
- 发布了修复版本 v20.1.1
开发者可以通过以下步骤解决问题:
- 将 PuppeteerSharp 降级到 v20.0.5(临时解决方案)
- 或者升级到修复版本 v20.1.1(推荐方案)
最佳实践建议
对于使用 PuppeteerSharp 的开发者,建议:
- 始终处理
TaskScheduler.UnobservedTaskException事件,即使只是记录日志 - 定期检查并更新到最新稳定版本的 PuppeteerSharp
- 在关闭应用程序时,确保所有 PuppeteerSharp 相关操作都已正确完成或取消
- 对于长时间运行的操作,考虑实现适当的取消机制
总结
这个问题展示了异步编程中异常处理的重要性,特别是在涉及资源清理的场景下。PuppeteerSharp 团队快速响应并修复问题的做法值得肯定,同时也提醒我们在升级依赖库时需要关注可能的兼容性问题。对于开发者而言,理解任务异常处理机制有助于编写更健壮的异步代码。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217