FastEndpoints 项目中 ACL 生成器的字典污染问题解析
问题概述
在 FastEndpoints 5.25.0 版本中,使用源代码生成器为访问控制列表(ACL)生成权限代码时,发现了一个有趣的边界情况问题。当开发者定义权限描述时,生成器错误地将描述字典本身也包含到了权限字典中,导致权限工具函数返回了不正确的值。
问题表现
当开发者按照标准方式定义权限时,例如在端点配置中使用 AccessControl("TestPermission") 方法注册权限,生成的权限工具类 Allow 会包含两个内部字典:_permNames 和 _permCodes。正常情况下,这些字典应该只包含开发者显式定义的权限信息。
然而,在 5.25.0 版本中,Allow 类的静态属性 Descriptions(一个 Dictionary<string, string> 类型)也被错误地添加到了这两个权限字典中。这导致当调用 Allow.AllCodes() 等方法时,返回结果会包含一个意外的条目:"System.Collections.Generic.Dictionary2[System.String,System.String]"`。
技术背景
FastEndpoints 的源代码生成器旨在简化权限管理,通过分析代码中的 AccessControl 调用自动生成权限相关的工具方法和数据结构。这种设计减少了手动维护权限列表的工作量,提高了开发效率。
在实现上,生成器会创建一个部分类 Allow,其中包含:
- 权限名称到代码的映射
- 权限代码到名称的映射
- 权限描述字典
- 各种便利方法如
AllCodes(),AllNames()等
问题根源
经过分析,问题出在源代码生成器的逻辑中,它没有正确区分权限描述字典(Descriptions)和实际的权限条目。生成器在收集类成员时,错误地将描述字典的类型信息也当作一个权限条目处理。
临时解决方案
在官方修复发布前,开发者可以通过扩展 Allow 部分类来手动修正这个问题:
public partial class Allow
{
static partial void Describe()
{
// 移除错误添加的描述字典条目
_permCodes.Remove("System.Collections.Generic.Dictionary`2[System.String,System.String]");
_permNames.Remove("Descriptions");
}
}
这种方法虽然不够优雅,但能确保权限相关功能正常工作。
最佳实践建议
在使用 FastEndpoints 的 ACL 功能时,开发者应当:
- 定期检查生成的权限列表是否符合预期
- 在单元测试中加入对权限列表的验证
- 关注官方更新,及时升级到修复版本
问题影响
这个问题虽然不会导致运行时错误,但会影响:
- 权限枚举功能的正确性
- 可能影响基于权限列表的自动化流程
- 导致前端展示不正确的权限选项
总结
源代码生成器是现代.NET开发中强大的工具,但也需要注意边界情况的处理。FastEndpoints 团队已经意识到这个问题,并在后续版本中进行了修复。开发者在使用这类高级功能时,应当保持对生成代码的审查习惯,确保其符合预期行为。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00