利用.NET Expression封装通用逻辑减少重复代码范例4篇
范例一：.NET Expression入门 - 动态属性访问器
在许多.NET应用中，我们需要处理重复的逻辑，特别是在处理对象属性时。传统的反射虽然灵活，但性能开销较大。本文将介绍如何利用.NET Expression Trees构建一个简单的动态属性访问器，作为封装通用逻辑、减少重复代码的入门范例，展示其基本用法和优势。
为何选择Expression Trees?
代码重复是软件开发中的常见问题，尤其是在需要处理通用逻辑时。例如，根据属性名动态设置或获取对象属性值。虽然反射可以实现，但其性能往往不尽人意。Expression Trees提供了一种在运行时构建代码逻辑并将其编译为高效委托的方法，兼具灵活性和高性能。
构建简单的属性Getter
让我们从一个基础示例开始：创建一个通用的属性Getter。我们将使用Expression.Property来访问指定属性，并使用Expression.Lambda将其编译成一个Func<T, TProperty>委托。这避免了每次访问属性都使用反射，显著提升了性能。下面是核心代码片段展示...
编译与缓存
创建Expression Tree后，关键步骤是调用Compile()方法将其转换为可执行的委托。由于编译本身也有开销，对于频繁使用的访问器，建议将编译后的委托缓存起来（例如存储在静态字典中），以属性名或类型为键，实现“一次编译，多次高效执行”。
通过这个简单的动态属性访问器范例，我们初步了解了如何利用.NET Expression Trees封装通用逻辑。它不仅减少了重复的反射代码，还通过编译和缓存机制获得了显著的性能提升。这是掌握Expression Trees强大功能的第一步。
本文提供的代码范例仅供教学演示，实际应用中请根据具体场景进行调整和优化。
范例二：使用Expression构建动态LINQ查询条件
在数据驱动的应用中，经常需要根据用户输入或其他动态条件构建查询。手动拼接字符串容易出错且存在安全风险，而使用Expression Trees则可以构建类型安全、高效的动态LINQ查询。本文将展示如何利用Expression封装动态`Where`子句的逻辑。
动态查询的挑战
假设我们有一个用户列表，需要根据姓名、年龄范围、邮箱等多个可选条件进行筛选。如果使用if/else语句逐一添加Where条件，代码会变得冗长且难以维护。我们需要一种更优雅、更通用的方式来组合这些查询条件。
Expression构建谓词
Expression Trees允许我们以编程方式构建逻辑表达式。例如，对于“年龄大于等于18”，我们可以创建Expression.GreaterThanOrEqual。对于“姓名包含'Smith'”，可以使用Expression.Call调用string.Contains方法。关键在于将这些单独的条件表达式组合起来。
组合多个条件
当有多个条件时，可以使用Expression.AndAlso（对应C的&&）或Expression.OrElse（对应C的||）将它们组合成一个复杂的谓词表达式。这个最终的表达式树可以被传递给Queryable.Where扩展方法，由LINQ提供程序（如Entity Framework）转换为相应的SQL或其他查询语言。
封装为通用帮助类
为了方便复用，可以将构建基本比较（等于、大于、包含等）和组合逻辑（AND, OR）的代码封装到一个静态帮助类或扩展方法中。这样，业务代码只需调用这些封装好的方法，传入属性名、操作符和值即可动态构建查询。
利用.NET Expression Trees构建动态LINQ查询条件，不仅使代码更简洁、类型安全，而且易于维护和扩展。这种方法避免了字符串拼接的弊端，是实现复杂动态数据筛选的理想选择。
示例侧重于Expression构建，实际与数据库交互时需考虑LINQ提供程序的转换能力和性能优化。
范例三：Expression性能优化 - 编译与缓存策略
.NET Expression Trees功能强大，但在追求极致性能时，必须关注其编译开销。虽然编译后的委托执行速度极快，但编译过程本身是耗时的。本文探讨如何通过有效的缓存策略来优化Expression Tree的应用性能，减少重复编译。
理解编译开销
调用Expression Tree的Compile()方法时，.NET运行时会将其转换为中间语言（IL），然后即时编译（JIT）为本地机器码。这个过程比直接执行已编译的代码要慢得多。如果在一个循环或高频调用的方法中反复编译相同的Expression Tree，性能会受到严重影响。
静态缓存：简单高效
对于在应用程序生命周期内固定不变的通用逻辑（如固定的属性访问器），最简单的缓存策略是使用静态字段或静态字典。在首次需要时创建并编译Expression，然后将生成的委托存储起来供后续使用。这确保了编译只发生一次。
并发缓存：应对多线程
在多线程环境中，需要使用线程安全的缓存机制，例如ConcurrentDictionary<TKey, TValue>。使用GetOrAdd方法可以原子性地检查缓存中是否存在委托，如果不存在，则创建、编译并添加，确保即使在并发访问下，编译也只执行一次。
缓存键的设计
缓存的效果很大程度上取决于缓存键（Cache Key）的设计。键应该能唯一标识一个特定的Expression Tree逻辑。例如，对于属性访问器，键可以是类型和属性名的组合；对于动态查询条件，可能需要更复杂的键来表示属性、操作符和值的组合。设计良好的键是高效缓存的关键。
虽然Expression Trees提供了强大的动态编程能力，但性能优化不容忽视。通过理解编译开销并实施有效的缓存策略（如静态缓存或并发缓存），可以最大限度地发挥其优势，避免不必要的性能损耗，实现真正的高效通用逻辑封装。
缓存策略的选择应根据具体应用场景、并发需求和生命周期管理来决定。
范例四：Expression驱动的高性能对象映射器
对象之间的映射是许多应用程序中的常见任务，例如在DTO（数据传输对象）和领域模型之间转换。虽然有许多成熟的映射库（如AutoMapper），但了解其底层原理并能手动实现一个轻量级、高性能的版本非常有价值。本文展示如何利用Expression Trees构建一个比基于反射的映射器更快的对象映射逻辑。
对象映射的需求与挑战
在分层架构中，数据经常需要在不同层表示的对象之间传递。手动编写映射代码枯燥且容易出错。基于反射的映射器虽然通用，但在需要处理大量对象或性能敏感的场景下可能成为瓶颈。
Expression构建映射逻辑
我们可以使用Expression Trees来动态生成特定类型间映射的委托。对于源类型TSource和目标类型TTarget，遍历它们的公共属性。如果名称和类型兼容，就创建一个Expression.Bind来表示属性赋值（target.Property = source.Property）。将所有这些绑定组合到一个Expression.MemberInit（对象初始化器）中。
编译生成映射委托
将构建好的MemberInit表达式包装在一个LambdaExpression中，其签名为Func<TSource, TTarget>。调用Compile()方法生成最终的映射委托。这个委托内部是高度优化的IL代码，执行速度接近手动编写的映射代码。
性能对比与缓存应用
与基于反射的逐个属性GetValue/SetValue相比，编译后的Expression委托性能优势明显，尤其是在映射大量对象时。同样，为了避免重复编译开销，应将生成的映射委托缓存起来，通常使用源类型和目标类型的组合作为缓存键。
通过利用.NET Expression Trees，我们可以构建出高性能的对象映射器。这种方法结合了动态生成代码的灵活性和编译后代码的高效率，是优化对象转换性能、减少重复映射代码的有效手段，也让我们更深入地理解了现代映射库的核心技术。
这是一个简化的映射器示例，实际库会处理更复杂的情况，如嵌套映射、类型转换、配置选项等。