记录下最近基于 Avalonia 开发桌面应用时遇到并解决的两个典型问题，希望能给遇到同类问题的开发者提供参考。
1. 剪贴板复制异常（AOT 崩溃 / 调试抛 COM 异常）
问题现象
项目中对TextBox或SelectedTextBlock控件的文本执行Ctrl+C复制操作时，出现两种异常表现：
- AOT发布运行程序直接崩溃，查看应用程序事件：
- Debug调试模式下，未捕获全局异常，
Program的Main函数会抛出明确的COM异常：
System.Runtime.InteropServices.COMException:“尚未调用 CoInitialize。 (0x800401F0 (CO_E_NOTINITIALIZED))”
根因定位
排查代码后发现核心问题出在Program.cs的Main函数定义上——将入口函数声明为async Task类型，而非Avalonia要求的同步类型：
将async Task改为void修复，Avalonia[文档](Application Lifetimes | Avalonia Docs)其实有说明：
原理分析
Avalonia作为桌面UI框架，对主线程的SynchronizationContext（同步上下文）有强依赖，剪贴板、窗口消息循环等系统级操作均需基于稳定的主线程上下文执行。
async Task Main会让CLR以异步方式管理主线程生命周期，破坏Avalonia初始化的同步上下文，导致剪贴板操作时触发CoInitialize未调用的COM异常；- Avalonia官方文档明确说明：应用入口阶段（Main函数）不应依赖未就绪的
SynchronizationContext，因此入口函数必须为同步。
2. Tab切换DataGrid卡顿
问题场景
项目使用[Dock](wieslawsoltes/Dock: A docking layout system.)控件（VS风格布局，Document等价于TabControl的TabItem），在Document中嵌入传统DataGrid展示数据：
- 数据量极小（仅几十条、8-9个字段）；
- 运行环境为Win7/Windows Server 2019，Win10同事反馈也卡；
- 现象：Debug模式切换Tab卡顿2秒左右，AOT发布后卡顿加剧至3-4秒；
- 对比：单窗口直接展示
DataGrid加载几十万条数据（15个字段）时，实时刷新反而流畅。
排查过程
- 初期怀疑
DataGrid使用方式问题：优化列绑定（仅单向绑定）、移除复杂样式/动画，卡顿无明显改善； - 怀疑Dock控件性能问题：更新Dock控件版本、切换旧版本，问题依旧；
- 排除Dock控件影响：改用原生
TabControl测试，卡顿问题复现； - 社区求助：在Avalonia交流群反馈后，群友提示尝试
TreeDataGrid替代传统DataGrid，替换后卡顿问题完全解决。
传统DataGrid是早期移植的WPF（链接指Silverlight）风格组件，“Cell级控件+被动虚拟化”的设计在小数据量+Tab切换重建时，控件实例化/布局开销被Win7/AOT环境放大；而TreeDataGrid是Avalonia团队重构的新组件，“行级渲染+强制虚拟化”的设计从根源上降低了切换开销，且官方已明确推荐使用TreeDataGrid替代传统DataGrid,讨论请点击[链接](Announcement: Avalonia DataGrid is Moving to a New Home · AvaloniaUI/Avalonia · Discussion #18388)。
这里要明确，TreeDataGrid已被Avalonia放入[商用套件](树形数据表格列类型 | Avalonia Docs)中
使用免费版，必然会有新发现Bug得不到修复的情况（官方把旧版维护推给了开源社区分支），Avalonia.Controls.TreeDataGrid免费版可使用[11.1.1](NuGet Gallery | Avalonia.Controls.TreeDataGrid 11.1.1)及以前版本：
Semi提供的配套主题库对应版本为[11.1.1.1](NuGet Gallery | Semi.Avalonia.TreeDataGrid 11.1.1.1)
总结
- Avalonia入口函数
Main必须声明为同步，async Task会破坏同步上下文，导致剪贴板等系统级操作异常； - 传统
DataGrid在Tab切换场景下存在性能短板，优先使用官方推荐的TreeDataGrid可解决卡顿问题； - Avalonia的老组件（如传统DataGrid）在老系统（Win7/Server）+AOT发布环境下易暴露性能问题，优先选择官方新组件可减少踩坑。
最后感谢Avalonia交流群的群友提供的解决方案，开源社区的交流总能快速定位这类“反直觉”的问题~
