MessagePack-CSharp 中实现 OneOf 类型的序列化方案
2025-06-04 19:02:29作者:沈韬淼Beryl
背景介绍
在 MessagePack-CSharp 项目中,开发者经常需要处理复杂的数据类型序列化问题。其中,OneOf 类型作为一种能够表示多个可能类型的联合体,在业务场景中非常实用。然而,MessagePack 默认并不直接支持 OneOf 类型的序列化和反序列化。
解决方案概述
通过自定义 MessagePack 格式化器(Formatter)和解析器(Resolver),我们可以实现对 OneOf 类型的完整支持。核心思路是利用 MessagePack 的扩展机制,为 OneOf 类型创建专门的序列化逻辑。
实现细节
1. 自定义解析器(Resolver)
首先需要创建一个 OneOfResolver,它负责为 OneOf 类型提供对应的格式化器:
public class OneOfResolver : IFormatterResolver
{
public static readonly IFormatterResolver Instance = new OneOfResolver();
public IMessagePackFormatter<T> GetFormatter<T>()
{
if (!typeof(IOneOf).IsAssignableFrom(typeof(T)))
{
return null;
}
return FormatterCache<T>.Formatter;
}
private static class FormatterCache<T> where T : IOneOf
{
public static readonly IMessagePackFormatter<T> Formatter =
(IMessagePackFormatter<T>)Activator.CreateInstance(
typeof(OneOfDynamicFormatter<>).MakeGenericType(typeof(T)));
}
}
2. 自定义格式化器(Formatter)
然后实现具体的格式化逻辑,处理序列化和反序列化过程:
public class OneOfDynamicFormatter<T> : IMessagePackFormatter<T> where T : IOneOf
{
private static readonly Type[] GenericArguments = typeof(T).GetGenericArguments();
public void Serialize(ref MessagePackWriter writer, T value, MessagePackSerializerOptions options)
{
writer.WriteArrayHeader(2);
var valueType = value.Value.GetType();
var typeIndex = Array.IndexOf(GenericArguments, valueType);
writer.Write(typeIndex);
MessagePackSerializer.Serialize(valueType, ref writer, value.Value, options);
}
public T Deserialize(ref MessagePackReader reader, MessagePackSerializerOptions options)
{
if (reader.ReadArrayHeader() != 2)
throw new InvalidOperationException("Invalid OneOf format.");
var typeIndex = reader.ReadInt32();
if (typeIndex < 0 || typeIndex >= GenericArguments.Length)
throw new InvalidOperationException("Invalid OneOf variant.");
var targetType = GenericArguments[typeIndex];
var deserializedValue = MessagePackSerializer.Deserialize(targetType, ref reader, options);
var method = typeof(T).GetMethod($"FromT{typeIndex}", BindingFlags.Public | BindingFlags.Static)
?? throw new InvalidOperationException($"Unable to find method FromT{typeIndex} on {typeof(T)}");
return (T)method.Invoke(null, new[] { deserializedValue });
}
}
3. 注册解析器
最后将自定义解析器注册到 MessagePack 的解析器链中:
MessagePackSerializer.DefaultOptions = MessagePackSerializerOptions.Standard
.WithResolver(
CompositeResolver.Create(
OneOfResolver.Instance,
ContractlessStandardResolver.Instance
));
技术要点
-
序列化格式:采用数组格式存储,第一个元素是类型索引,第二个元素是实际值。
-
性能优化:
- 使用静态缓存存储泛型参数,避免重复计算
- 采用类型安全的静态缓存模式,而非 ConcurrentDictionary
-
类型安全:
- 严格校验类型索引范围
- 运行时检查确保方法调用安全
-
兼容性:
- 支持任意类型的 OneOf 组合
- 与 MessagePack 现有体系无缝集成
使用示例
dynamic[] values = ["Hello", 42, true, new Customer("123", "Customer 123"), new NotFound()];
foreach (var value in values)
{
OneOf<string, int, bool, Customer, NotFound> oneOfInstance = value;
var result = MessagePackSerializer.Serialize(oneOfInstance);
var deserialized = MessagePackSerializer.Deserialize<OneOf<string, int, bool, Customer, NotFound>>(result);
Console.WriteLine($"Original: {oneOfInstance.Value}, Deserialized: {deserialized.Value}");
}
总结
通过自定义 MessagePack 格式化器,我们实现了对 OneOf 类型的完整支持。这种方案具有以下优势:
- 无需修改现有 OneOf 类型定义
- 序列化格式紧凑高效
- 完全兼容 MessagePack 生态系统
- 类型安全,运行时检查完善
这种模式不仅适用于 OneOf 类型,也可以作为其他特殊类型序列化方案的参考实现。开发者可以根据实际需求调整序列化格式或优化性能表现。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100