WPF中的日志限流策略

在WPF应用程序中实施日志限流策略是确保应用程序性能和稳定性的关键。以下是一些常见的日志限流策略，以及如何在WPF中实现它们：

1. 固定窗口日志记录

固定窗口日志记录是指在固定的时间窗口内只记录一定数量的日志条目。例如，每5秒内只记录10条日志。

public class FixedWindowLogger : ILogger
{
    private readonly TimeSpan _windowSize;
    private readonly int _maxLogCount;
    private readonly Stopwatch _stopwatch = new Stopwatch();
    private int _logCount;

    public FixedWindowLogger(TimeSpan windowSize, int maxLogCount)
    {
        _windowSize = windowSize;
        _maxLogCount = maxLogCount;
    }

    public void Log(string message)
    {
        _stopwatch.Restart();

        if (_logCount >= _maxLogCount)
        {
            if (_stopwatch.Elapsed > _windowSize)
            {
                _logCount = 0;
                _stopwatch.Stop();
            }
            else
            {
                return; // Ignore log entry if within the window
            }
        }

        _logCount++;
        // Perform actual logging here
        Console.WriteLine(message);
    }
}

2. 滑动窗口日志记录

滑动窗口日志记录类似于固定窗口日志记录，但窗口是滑动的，而不是固定的。例如，每5秒内只记录10条日志，但窗口会随着时间的推移而移动。

public class SlidingWindowLogger : ILogger
{
    private readonly TimeSpan _windowSize;
    private readonly int _maxLogCount;
    private readonly Stopwatch _stopwatch = new Stopwatch();
    private DateTime _lastResetTime;

    public SlidingWindowLogger(TimeSpan windowSize, int maxLogCount)
    {
        _windowSize = windowSize;
        _maxLogCount = maxLogCount;
        _lastResetTime = DateTime.Now;
    }

    public void Log(string message)
    {
        _stopwatch.Restart();

        if (DateTime.Now - _lastResetTime >= _windowSize)
        {
            _logCount = 0;
            _lastResetTime = DateTime.Now;
        }

        if (_logCount >= _maxLogCount)
        {
            return; // Ignore log entry if within the window
        }

        _logCount++;
        // Perform actual logging here
        Console.WriteLine(message);
    }
}

3. 令牌桶算法

令牌桶算法是一种更复杂的限流策略，它允许在固定时间窗口内以恒定速率发送日志条目。令牌桶算法通过维护一个令牌桶来实现这一点，桶中的令牌数量表示可以发送的日志条目数量。

public class TokenBucketLogger : ILogger
{
    private readonly TimeSpan _windowSize;
    private readonly int _maxLogCount;
    private readonly double _rate; // Tokens per second
    private readonly Stopwatch _stopwatch = new Stopwatch();
    private int _tokens;
    private DateTime _lastRefillTime;

    public TokenBucketLogger(TimeSpan windowSize, int maxLogCount, double rate)
    {
        _windowSize = windowSize;
        _maxLogCount = maxLogCount;
        _rate = rate;
        _lastRefillTime = DateTime.Now;
        RefillTokens();
    }

    public void Log(string message)
    {
        _stopwatch.Restart();

        RefillTokens();

        if (_tokens > 0)
        {
            _tokens--;
            // Perform actual logging here
            Console.WriteLine(message);
        }
        else
        {
            // Log is throttled
            Console.WriteLine($"Log throttled at {DateTime.Now}");
        }
    }

    private void RefillTokens()
    {
        var currentTime = DateTime.Now;
        var elapsedTime = (currentTime - _lastRefillTime).TotalSeconds;
        var tokensToAdd = elapsedTime * _rate;

        _tokens = Math.Min(_maxLogCount, _tokens + (int)tokensToAdd);
        _lastRefillTime = currentTime;
    }
}

集成到WPF应用程序中

要将这些日志限流策略集成到WPF应用程序中，可以创建一个自定义的ILogger接口，并在应用程序中使用该接口进行日志记录。例如：

public interface ILogger
{
    void Log(string message);
}

public class WpfLogger : ILogger
{
    private readonly ILogger _logger;

    public WpfLogger(ILogger logger)
    {
        _logger = logger;
    }

    public void Log(string message)
    {
        _logger.Log(message);
    }
}

然后在应用程序的入口点（例如App.xaml.cs）中使用自定义的日志记录器：

public partial class App : Application
{
    protected override void OnStartup(StartupEventArgs e)
    {
        base.OnStartup(e);

        var logger = new FixedWindowLogger(TimeSpan.FromSeconds(5), 10);
        var wpfLogger = new WpfLogger(logger);

        // Use wpfLogger for logging in your WPF application
    }
}

通过这种方式，您可以在WPF应用程序中实现灵活的日志限流策略，以确保应用程序的性能和稳定性。