EntityFramework-Plus 缓存机制与 EF8 中 OpenJson 转换的兼容性问题解析
问题背景
在 EntityFramework-Plus 项目中,FromCache 是一个强大的缓存功能,它允许开发者轻松地将查询结果缓存起来以提高性能。然而,随着 EF Core 8 的发布,一个潜在的兼容性问题浮出水面。
核心问题
EF Core 8 对 Contains 操作符的 SQL 生成方式进行了重大改变。在 EF Core 7 及以下版本中,类似 list.Contains(column) 的查询会被转换为传统的 IN 子句:
SELECT [e].[Code]
FROM [Tbl] AS [e]
WHERE [e].[Id] IN (1, 2)
而在 EF Core 8 中,同样的查询会被转换为使用 OPENJSON 函数:
SELECT [e].[Code]
FROM [Tbl] AS [e]
WHERE [e].[Id] IN (
SELECT [i].[value]
FROM OPENJSON(@__input_0) WITH ([value] int '$') AS [i]
)
问题表现
当使用 EntityFramework-Plus 的 FromCache 功能时,如果缓存了一个基于 Contains 操作的查询(如 listA.Contains(x)),然后尝试使用不同的列表(如 listB.Contains(x))执行相同查询,缓存系统无法正确识别参数变化,导致返回错误的缓存结果。
技术原理分析
问题的根源在于 EntityFramework-Plus 的缓存键生成机制。在 EF Core 8 之前,缓存系统能够正确识别 IN 子句中参数列表的变化。但当 EF Core 8 改用 OPENJSON 方式后:
- 参数被封装为 JSON 格式传递
- 缓存键生成逻辑未能完全适应这种新的参数传递方式
- 导致不同参数列表被错误地识别为相同查询
临时解决方案
开发者可以通过在 DbContext 配置中添加 UseCompatibilityLevel(120) 来强制 EF Core 8 使用旧的 SQL 生成方式:
optionsBuilder.UseSqlServer(connectionString,
options => options.UseCompatibilityLevel(120));
这会使得 EF Core 8 回退到生成传统的 IN 子句,从而绕过 OPENJSON 带来的缓存问题。
官方修复方案
EntityFramework-Plus 团队已经意识到这个问题并在最新版本(8.102.1.0)中提供了修复方案。新版本改进了缓存键生成逻辑,能够正确识别 OPENJSON 格式的参数变化。
最佳实践建议
- 对于使用 EF Core 8 的项目,建议升级到 EntityFramework-Plus 8.102.1.0 或更高版本
- 如果暂时无法升级,可以使用兼容性级别回退方案
- 在性能敏感场景中,建议对新旧两种方案进行基准测试,选择最适合的方案
- 注意监控缓存命中率和正确性,特别是在参数变化频繁的场景
总结
EntityFramework-Plus 与 EF Core 8 的这次兼容性问题展示了 ORM 框架演进过程中可能遇到的挑战。通过理解底层机制和保持组件更新,开发者可以确保应用程序的稳定性和性能。这次修复也体现了 EntityFramework-Plus 项目对新技术快速适配的能力。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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