FreeSql在.NET 9 AOT编译环境下处理存储过程返回类型的解决方案
问题背景
在.NET 9环境下使用FreeSql执行存储过程时,开发者遇到了一个典型的问题:当使用AOT(Ahead-of-Time)编译后,通过CommandFluent执行存储过程并尝试将结果映射到自定义类型时,系统抛出"类型无法访问构造函数"的异常。这个问题特别容易出现在WinForms应用程序中,而在其他类型的项目中可能表现不同。
问题分析
AOT编译是.NET中一项重要的性能优化技术,它会在编译时对代码进行静态分析并裁剪掉被认为未使用的部分。在FreeSql的场景下,当尝试通过QueryAsync方法将数据库结果映射到自定义类型T时,如果类型T的构造函数没有被显式引用过,AOT编译器可能会将其裁剪掉,导致运行时无法创建该类型的实例。
解决方案
临时解决方案
-
使用字典类型替代:如示例中所示,可以使用
Dictionary<string, object>
作为返回类型,这样可以避免自定义类型的构造函数问题。这种方法简单直接,但失去了强类型检查的优势。 -
显式引用构造函数:在程序启动时显式创建一次目标类型的实例,例如:
var temp = new Mpr_wx_get_customer_infox();
这样可以确保AOT编译器不会裁剪掉该类型的构造函数。
推荐的最佳实践
-
AOT兼容性设计:
- 为所有需要映射的DTO类型添加
[DynamicallyAccessedMembers]
特性 - 确保所有映射类型都有公共无参构造函数
- 在程序初始化时显式引用所有可能用到的映射类型
- 为所有需要映射的DTO类型添加
-
配置AOT保留规则:
<ItemGroup> <TrimmerRootAssembly Include="YourAssembly" /> </ItemGroup>
这样可以确保特定程序集中的类型不会被裁剪。
-
WinForms特殊处理:
- 对于WinForms项目,需要特别注意原生依赖项(如Microsoft.Data.SqlClient.SNI.dll)的打包问题
- 可以考虑使用
<PublishAot>true</PublishAot>
结合<TrimMode>partial</TrimMode>
来平衡AOT优化和功能完整性
深入理解
AOT编译带来的类型裁剪问题实际上是.NET优化机制的一部分。FreeSql在运行时通过反射动态创建类型实例,而AOT环境下的反射行为需要特别注意:
-
动态代码生成限制:AOT环境下无法像JIT那样动态生成代码,所有可能的代码路径都需要在编译时确定。
-
反射元数据保留:需要明确标记哪些类型和方法会被反射使用,否则会被裁剪掉。
-
序列化/反序列化场景:数据库映射本质上是一种反序列化过程,需要完整的类型信息。
结论
在.NET 9 AOT环境下使用FreeSql时,开发者需要更加注意类型的可见性和构造函数的保留问题。通过合理配置AOT选项和遵循AOT兼容性最佳实践,可以既享受AOT带来的性能优势,又保持FreeSql的灵活映射能力。对于WinForms等特定项目类型,可能需要额外的配置来确保所有必要依赖项正确打包。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
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~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









