NSwag 在生成 OpenAPI 文档时处理重复 JSON 属性的解决方案
2025-05-31 07:45:04作者:范靓好Udolf
问题背景
在使用 NSwag v14 版本生成 OpenAPI 文档时,开发者可能会遇到一个特定的错误:"The JSON property 'item' is defined multiple times on type 'Google.Protobuf.Reflection.MessageDescriptor+FieldCollection'"。这个错误通常发生在升级到 NSwag v14 和 .NET 8.0 后,特别是当项目中使用了 Google.Protobuf 相关库时。
错误分析
这个错误的核心问题是 JSON 序列化过程中发现了重复的属性定义。具体来说:
- 重复属性问题:系统检测到 'item' 属性在 Google.Protobuf.Reflection.MessageDescriptor.FieldCollection 类型中被多次定义
- 版本升级影响:从 NSwag v13 升级到 v14 后,JSON 序列化处理逻辑变得更加严格
- 依赖关系:问题通常与 Google.Protobuf 库或依赖它的库(如 Google.OrTools)有关
根本原因
经过深入分析,这个问题通常是由于以下原因之一:
- 不恰当的序列化对象:某些对象包含不应该被序列化为 JSON 的字段或属性
- 反射机制变化:NSwag v14 对反射处理逻辑进行了改进,能更准确地检测属性定义
- 上下文对象泄漏:开发者的业务对象可能包含了仅供内部使用的上下文对象
解决方案
针对这个问题,开发者可以采用以下几种解决方案:
1. 使用 JsonSchemaIgnore 特性
[JsonSchemaIgnore]
public SomeType ContextField { get; set; }
这个特性会告诉 NSwag 在生成 OpenAPI 文档时忽略指定的属性。
2. 自定义序列化设置
对于更复杂的情况,可以自定义 JSON 序列化设置:
services.AddOpenApiDocument(document =>
{
document.SerializerSettings = new JsonSerializerSettings
{
ContractResolver = new CustomContractResolver()
};
});
3. 类型排除策略
在 NSwag 配置中明确排除某些类型:
{
"excludedTypeNames": ["Google.Protobuf.Reflection.MessageDescriptor.FieldCollection"]
}
最佳实践建议
- 明确序列化边界:在设计 API 时,明确哪些对象和属性应该参与序列化
- 使用 DTO 模式:避免直接序列化领域模型,使用专门的数据传输对象
- 版本升级测试:在升级 NSwag 或相关依赖时,进行充分的测试
- 关注日志信息:NSwag 的错误日志通常包含详细的堆栈信息,有助于定位问题
总结
NSwag 是一个强大的 OpenAPI/Swagger 生成工具,但在处理复杂对象图时可能会遇到序列化问题。通过合理使用特性标记和配置,开发者可以有效地控制序列化过程,避免类似重复属性定义的问题。理解这些问题的本质有助于构建更健壮的 API 文档生成流程。
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
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
268
93
暂无简介
Dart
622
140
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
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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