Serilog日志聚合优化：处理重复日志消息的实践指南

背景与需求场景

在软件开发过程中，日志记录是调试和监控的重要手段。然而，某些场景下（特别是在循环结构中）可能会产生大量重复的日志条目。例如，当在循环体内捕获异常并进行日志记录时，如果循环次数很大且异常信息相同，就会导致日志文件被大量重复内容淹没。

问题分析

通过示例代码可以看到，当循环处理1000个元素且每个元素都触发相同异常时，会生成1000条完全相同的日志记录。这不仅增加了日志存储压力，也降低了日志的可读性和分析效率。

解决方案比较

方案一：程序逻辑层控制（推荐）

最直接有效的方式是在业务代码层面控制日志输出频率：

bool errorMessageEmitted = false;
foreach(var item in myLargeList)
{
    try
    {
        // 业务逻辑
    }
    catch(Exception e)
    {
        if(!errorMessageEmitted)
        {
            logger.LogDebug("首次出现异常：This is a message");
            errorMessageEmitted = true;
        }
    }
}

优点：

• 实现简单直接
• 性能开销极小
• 逻辑清晰可控

方案二：日志管道处理（不推荐）

虽然理论上可以在Serilog的日志管道中实现消息聚合，但存在以下问题：

1. 需要维护消息状态，增加内存消耗
2. 聚合逻辑复杂，需要考虑消息间隔、上下文等边界条件
3. 处理性能较差，特别是高频日志场景
4. 可能丢失重要上下文信息

最佳实践建议

1. 循环日志优化：对于已知的循环结构，优先采用计数器方式记录异常总数
2. 异常分组：对不同类型的异常进行分类计数
3. 阈值控制：对高频日志设置采样率或频率限制
4. 上下文增强：在首次日志时记录更详细的上下文信息

int errorCount = 0;
foreach(var item in myLargeList)
{
    try
    {
        // 业务逻辑
    }
    catch(SpecificException e)
    {
        errorCount++;
        if(errorCount == 1)
        {
            logger.LogDebug($"首次异常详情：{e.Message} [Item: {item.Id}]");
        }
    }
}
if(errorCount > 0)
{
    logger.LogInformation($"共发生{errorCount}次SpecificException");
}

总结