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。
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0265cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









