如何在Polly V8中抑制Execution Attempt日志
背景介绍
Polly是一个流行的.NET弹性库,用于处理瞬态故障和构建弹性应用程序。在Polly V8版本中,ResiliencePipelineBuilder引入了新的日志记录机制,其中包含了一些默认的日志输出,如"Execution attempt"日志。这些日志在某些情况下可能会造成日志系统的冗余输出。
问题现象
当使用ResiliencePipelineBuilder构建重试策略时,即使操作成功执行且无需重试,系统仍会记录类似以下的日志信息:
Execution attempt. Source: 'screenshot-stream-with-retries/(null)/Retry', Operation Key: 'null', Result: 'System.IO.MemoryStream', Handled: 'false', Attempt: '0', Execution Time: '730.3186'
这种日志在成功执行的场景下可能显得多余,增加了日志系统的噪声。
解决方案
方法一:调整Polly日志级别
最直接的解决方案是通过调整Polly的日志级别来控制日志输出。可以将Polly相关的日志级别设置为Warning或更高,这样就不会记录信息级别的Execution Attempt日志。
在ASP.NET Core应用中,可以在appsettings.json中配置:
{
"Logging": {
"LogLevel": {
"Polly": "Warning"
}
}
}
或者在Program.cs中使用代码配置:
builder.Logging.AddFilter("Polly", LogLevel.Warning);
方法二:使用日志过滤器
如果需要更精细的控制,可以创建自定义的日志过滤器来排除特定的日志消息。例如:
builder.Logging.AddFilter((provider, category, logLevel) =>
{
if (category.StartsWith("Polly") &&
logLevel == LogLevel.Information &&
message.Contains("Execution attempt"))
{
return false;
}
return true;
});
方法三:自定义日志记录器
对于更复杂的场景,可以实现自定义的ILoggerProvider和ILogger,在记录日志前进行检查和过滤。
最佳实践建议
-
生产环境:建议将Polly的日志级别设置为Warning或Error,除非特别需要调试弹性策略的执行细节。
-
开发环境:可以保留Info级别的日志,便于调试和验证弹性策略的正确性。
-
关键操作:对于特别重要的操作,可以考虑在OnRetry回调中记录自定义的详细日志,而不是依赖默认的Execution Attempt日志。
-
性能考虑:频繁的日志记录可能影响性能,特别是在高吞吐量系统中,应谨慎选择日志级别。
总结
Polly V8的ResiliencePipelineBuilder提供了强大的弹性策略构建能力,同时也带来了更详细的日志记录功能。通过合理配置日志级别或使用自定义过滤器,可以有效地控制日志输出,保持日志系统的整洁和高效。根据应用场景选择合适的日志级别配置,既能满足监控需求,又能避免日志过载。
- 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









