惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
H
Hacker News: Front Page
P
Palo Alto Networks Blog
T
ThreatConnect
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
博客园_首页
T
True Tiger Recordings
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
B
Blog
IT之家
IT之家
Last Week in AI
Last Week in AI
F
Full Disclosure
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
C
Comments on: Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
博客园 - 【当耐特】
N
News and Events Feed by Topic
NISL@THU
NISL@THU
腾讯CDC
雷峰网
雷峰网
Security Latest
Security Latest
李成银的技术随笔
M
Microsoft Research Blog - Microsoft Research
L
LangChain Blog
L
Lohrmann on Cybersecurity
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
C
Check Point Blog
Y
Y Combinator Blog
Recent Announcements
Recent Announcements
博客园 - Franky
N
News | PayPal Newsroom
V
V2EX
A
About on SuperTechFans
The Register - Security
The Register - Security
月光博客
月光博客
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
MyScale Blog
MyScale Blog
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
Vercel News
Vercel News
WordPress大学
WordPress大学
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
The Hacker News
The Hacker News
IntelliJ IDEA : IntelliJ IDEA – the Leading IDE for Professional Development in Java and Kotlin | The JetBrains Blog
IntelliJ IDEA : IntelliJ IDEA – the Leading IDE for Professional Development in Java and Kotlin | The JetBrains Blog
爱范儿
爱范儿
A
Arctic Wolf
L
LINUX DO - 最新话题
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More

博客园 - GDOUJKZZ

【AI应用】【声纹识别】一、mini io 来构建高可用的文件存储方案 【AI】第五篇 大话说神经网络第一篇 docker 目录下的overlay2层的太多,导致占用大量占用磁盘空间怎么办呢。【docker目录清理】 【AI】第四篇 什么是神经网络 - GDOUJKZZ 【AI】第三篇 RAG是什么 【AI】前置篇 Ai Agent的全貌概览 【AI】第二篇 为什么会有神经网络 【AI】第一篇 语言模型的前世 n-gram的简单介绍 【一】AI赋能 javascript里面的var let const关键字区别和使用 学习心态 从应用开发转到大数据开发 一分钟RequireJS介绍 .NET 6 在小并发下如何生成唯一单据号 垃圾回收机制简单理解 NPOI导出大量数据的避免OOM解决方案【SXSSFWorkbook】 递归有环问题解决方案 C# 使用NPOI处理Excel模板-【前面部分固定,中间是动态的几行,尾部是固定的部分】 高并发的场景下,如何保证生产者投递到消息中间件的消息不丢失
.net 8程序如何在信创的arm64架构下运行【nuget包如何判断能不能在arm架构跑呢】
GDOUJKZZ · 2026-02-24 · via 博客园 - GDOUJKZZ

  最近有些老的应用需要进行信创改造,其中需要依赖到一些包和库。

      首先我们的应用是跑在docker上的,然后打包一个arm的.net 7或者8的运行时,就OK了。

      先说我碰到的坑,就是有些dll,在arm架构下加载不了。原因是因为有些dll不是纯C#代码,包含了一些第三方的C++代码,通过DllImport 引入的,之前dllImport对应的动态链接库,没有提供arm架构的版本,所以导致跑不起来报错,于是变详细的了解一下整个过程。

      假设我们定义了一个Common的类库

情况一:Common 类库是纯 C# 代码(最常见)

  如果你的 Common 类库:

  • ✅ 只包含 C# 代码

  • ✅ 没有使用 DllImport 调用 native 库

  • ✅ 没有引用包含 native 代码的第三方包

  • ✅ 没有使用平台特定的 API(如 Windows Registry)

 那你什么都不用做! 现有的 AnyCPU 版本可以直接在 ARM 上运行。

情况二:Common 类库包含 native 代码

如果你的 Common 类库:

  • ❌ 使用了 DllImport 调用自定义的 C/C++ 库

  • ❌ 依赖了一些需要平台特定编译的第三方 native 库

  • ❌ 包含了针对特定 CPU 优化的算法(如 Intel MKL)

这时才需要为 ARM 单独打包。

如何判断你的库是否包含 native 代码?

检查你的 .csproj 文件或代码中是否有:

或者查看依赖的 NuGet 包是否包含 runtimes 文件夹。

情况三:Common 类库依赖了第三方包

场景 A:依赖的包支持 ARM(大多数现代包都支持)

检查你引用的第三方包是否已经支持 ARM。比如在 NuGet.org 上查看包详情,看它是否包含 runtimes/linux-arm64 目录。

如果依赖的包已经支持 ARM,你的 AnyCPU 库在 ARM 上也能正常工作。

场景 B:依赖的包不支持 ARM

如果某个依赖包只有 x64 版本,那你的库在 ARM 上可能会失败。这时你有几个选择:

  1. 寻找替代包:找同样功能但支持 ARM 的包

  2. 联系包作者:请求添加 ARM 支持

  3. 自己打包:为这个依赖包创建 ARM 版本(如果有源码)