ASP.NET Core Blazor 路由中的404处理机制解析
2025-05-04 16:58:24作者:卓炯娓
在ASP.NET Core Blazor项目中,开发者经常会遇到如何处理未找到页面(404)的问题。本文将深入探讨Blazor框架中不同托管模式下的路由处理机制,特别是针对页面未找到情况的处理方式。
Blazor路由基础
Blazor提供了两种主要的托管模式:Blazor WebAssembly和Blazor Server。在.NET 9版本中,Blazor Web Apps引入了新的路由处理机制,这与传统Blazor应用有所不同。
传统Blazor应用的路由处理
在传统Blazor应用中,开发者通常使用Router组件来处理路由,其中包含Found和NotFound两个上下文:
<Router AppAssembly="typeof(Program).Assembly">
<Found Context="routeData">
<RouteView RouteData="routeData" DefaultLayout="typeof(MainLayout)" />
</Found>
<NotFound>
<p>页面未找到</p>
</NotFound>
</Router>
在这种模式下,当用户访问不存在的路由时,NotFound部分的内容会显示出来。这种方式在纯客户端渲染的Blazor WebAssembly应用中工作良好。
Blazor Web Apps的新路由机制
在.NET 9引入的Blazor Web Apps中,路由处理机制发生了变化。这些应用使用ASP.NET Core的路由管道,而不是传统的Blazor路由机制。这意味着:
- 服务器端首先处理路由请求
- 只有匹配的路由才会被传递给Blazor组件
- 不匹配的路由会由ASP.NET Core的请求管道处理
正确的404处理方法
对于Blazor Web Apps,开发者应该使用ASP.NET Core中间件来处理404情况,而不是依赖Blazor的NotFound组件。以下是推荐的实现方式:
- 在
Program.cs中添加自定义的404处理中间件 - 使用状态码页面重定向
- 或者创建专门的错误处理组件
app.UseStatusCodePagesWithReExecute("/Error/{0}");
然后在Error组件中根据状态码显示不同的内容。
技术选型建议
- 对于纯客户端应用(WebAssembly),继续使用
Router组件的NotFound上下文 - 对于Blazor Web Apps或混合模式应用,采用ASP.NET Core的请求管道处理404
- 考虑用户体验,提供友好的错误页面和返回首页的链接
理解这些差异对于构建健壮的Blazor应用至关重要,特别是在处理边缘情况和错误场景时。开发者应根据项目类型选择合适的路由处理机制,确保提供一致的用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
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
392
3.89 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
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++
661
311
🎉 (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
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1