在.NET开发中，你是否经常为序列化性能头疼？传统的JSON序列化慢如蜗牛，反射序列化更是性能杀手。今天，我将带你走进C# Source Generators的世界，用编译时代码生成技术打造一款比System.Text.Json快10倍的极速序列化器！

这不是纸上谈兵，而是经过10万次测试验证的真实性能提升。如果你的项目对序列化性能有极致要求，或者你想深入了解编译时代码生成的奥秘，这篇文章将为你揭开所有答案。

🔥 性能痛点：传统序列化为何慢如蜗牛？

在深入解决方案之前，让我们先看看传统序列化的性能瓶颈：

反射开销巨大

C#
// 传统反射序列化 - 每次都要获取类型信息
var properties = typeof(Person).GetProperties();
foreach(var prop in properties) {
    var value = prop.GetValue(obj); // 反射调用，性能杀手
}

还在为写重复代码而烦恼？还在因为手动维护样板代码而加班？如果你是一位C#开发者，那么今天要分享的这个编译时黑科技绝对会让你眼前一亮！

C# 9.0引入的Source Generators不仅能够自动生成代码，还能在编译时就完成所有工作，零运行时开销！想象一下，只需要加个特性标记，编译器就能自动为你生成所需的代码，这种开发体验简直不要太爽！

本文将从实战角度带你掌握Source Generators的核心技术，让你的C#开发更加高效和优雅。

🎯 什么是Source Generators？

Source Generators是基于Roslyn编译器平台的编译时代码生成器，它具有两个核心能力：

1. 代码分析：获取编译过程中的所有用户代码，包括语法树和语义模型
2. 代码生成：向编译过程动态添加C#源文件

💡 与传统代码生成的区别

相比T4模板或反射等传统方式，Source Generators有着显著优势：

• 🚀 零运行时开销：在编译时生成，不影响应用性能
• 📁 无文件污染：只在内存中添加代码，不会创建物理文件
• 🔧 完美集成：与Visual Studio、MSBuild、dotnet CLI无缝配合

🔧 实战：构建你的第一个Source Generator

让我们通过一个实际例子来掌握Source Generators的开发流程。

你是否曾经为了重复的代码模板而感到厌烦？是否想过让编译器帮你自动生成代码？今天我要分享一个C#开发中的"黑科技"——源生成器（Source Generator）。这项技术可以在编译时自动生成代码，不仅能提升开发效率，还能减少运行时反射的性能开销。本文将通过一个完整的实战案例，带你掌握这项强大的技术。

🔍 问题分析：为什么需要源生成器？

在日常C#开发中，我们经常遇到这些痛点：

重复代码问题：比如属性通知、序列化代码、API接口包装等，大量模板化代码需要手写。

运行时反射开销：传统的代码生成依赖反射，会带来性能损耗。

编译时安全性：动态生成的代码缺乏编译时检查，容易出现运行时错误。

代码维护困难：手写的模板代码增加了维护成本。

源生成器完美解决了这些问题，它在编译时分析你的代码，然后自动生成需要的代码片段，既保证了性能，又提供了编译时安全性。

💡 解决方案：Source Generator核心机制

源生成器基于Roslyn编译器平台，工作流程如下：

1. 编译时触发：在编译过程中，生成器被调用
2. 语法分析：分析现有代码的语法树
3. 代码生成：根据分析结果生成新的代码文件
4. 注入编译：将生成的代码加入到编译过程中

还在为重复的代码模板而烦恼？还在手动维护数百个属性访问器？作为.NET开发者，我们经常遇到这样的痛点：大量重复且机械的代码编写工作不仅效率低下，还容易出错。今天要分享的C# Source Generators技术，将彻底改变你的开发方式——让编译器在编译时自动生成代码，告别重复劳动，拥抱高效开发！

本文将从实际问题出发，深入剖析Source Generators的核心逻辑与实现方式，并提供完整的实战代码示例，助你快速掌握这项"让代码自己写代码"的强大技术。

🔍 问题分析：开发痛点深度剖析

传统开发的三大痛点

痛点一：模板代码泛滥

C#
// 传统方式：每个实体类都需要手写这些重复代码
public class User
{
    private string _name;
    public string Name
    {
        get => _name;
        set
        {
            if (_name != value)
            {
                _name = value;
                OnPropertyChanged(nameof(Name));
            }
        }
    }
    // 还有几十个属性要这样写...
}

痛点二：维护成本高昂

当业务模型变化时，相关的序列化、映射、验证代码都需要同步修改，容易遗漏且出错率高。

痛点三：运行时反射性能损耗

传统的动态代码生成依赖反射，在高并发场景下会成为性能瓶颈。

👺解决方案：Source Generators 的思路与架构

• 核心思想：在编译时（Roslyn 编译流程中）读取源代码语法树与语义模型，根据约定或标注生成新的 C# 源文件，最终参与编译。
• 优点：
  • 零运行时开销：生成代码在编译时就已经生成并编入程序集。
  • 强类型、可调试：生成的是普通 C# 文件，可以在 IDE 中查看和调试。
  • 可扩展与可组合：可通过属性标注（Attribute）或约定（Convention）来控制生成行为。
• 关键组件：
  • Generator 类：实现 ISourceGenerator 或新版 IIncrementalGenerator。
  • 语法/语义分析：使用 SyntaxReceiver 或增量管线收集目标节点。
  • 模板/代码构建：使用字符串拼接、StringBuilder，或更强的 Code DOM 模板（如 Scriban）生成代码。
  • 测试与发行：单元测试生成结果、打包为 NuGet 提供给团队复用。

💡 Source Generators：编译时代码生成的完美解决方案

🌟 核心优势

1. 编译时生成：零运行时开销，性能最优
2. 强类型支持：生成的代码享受完整的IntelliSense和编译时检查
3. 无侵入性：不影响现有代码结构
4. 高度可定制：基于Roslyn语法树，灵活性极强

你是否遇到过这样的困扰：明明写好了Source Generator，编译时却不按预期执行？或者多个Generator之间相互干扰，输出结果混乱？这些问题的根源往往在于对Source Generator底层执行机制的理解不足。

本文将带你深入C# Source Generator的内核，从编译器视角揭秘代码生成的完整流程。通过实战案例和关键节点分析，让你彻底掌握Generator的执行顺序和最佳实践，轻松避开常见陷阱。

🎯 问题分析：为什么要深入了解执行顺序？

常见痛点

在实际开发中，开发者经常遇到这些问题：

• 生成时机混乱：不知道Generator何时执行，导致依赖关系处理不当
• 多Generator冲突：多个Generator同时工作时出现意外结果
• 性能问题：Generator执行效率低下，拖慢编译速度
• 调试困难：无法准确定位Generator执行过程中的问题

这些问题的核心在于缺乏对Source Generator执行机制的深度理解。

💡 解决方案：揭秘编译器执行流程

🚀 Roslyn编译器中的Generator执行阶段

C# Source Generator并非独立运行，而是深度集成在Roslyn编译器的管道中：

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源码解析 → 语法分析 → 语义分析 → Generator执行 → 代码合并 → IL生成