Serilog 日志库简单实践（一）：文件系统 Sinks（.net8）

橙子家2025-10-31 22:01

〇、前言

前文已经介绍过什么是 Serilog，以及其核心特点，详见：https://www.cnblogs.com/hnzhengfy/p/19167414/Serilog_basic。

从本文开始，后续将对各种类型的 Sink 进行简单的实践。

本文将以文件系统相关的 Sink 为主进行介绍，针对多个相关的动态库，进行了简介以及示例项目实现，供参考。

一、文件系统 Sink 用法

1.1 Serilog.Sinks.File：最基础的日志组件

Serilog.Sinks.File 是 Serilog 社区维护的核心文件日志接收器，用于将日志事件写入到一个或多个文本文件中。

它支持文本和 JSON 格式输出 ，保留结构化数据，是 Serilog 生态中最基础的文件日志组件。也支持按时间（如每天、每周）或大小滚动日志文件 ，可配置多进程共享日志文件 ，支持写入缓冲以提高性能。

如下是简单实践，可以简单分为四步：

1）创建 .NET 8 Web API 项目，并安装 NuGet 包：

复制代码 
dotnet add package Serilog.AspNetCore
dotnet add package Serilog.Sinks.File
// dotnet sdd package Serilog.Enrichers.Environment // 有需求要添加机器名时，需要添加此包
// dotnet sdd package Swashbuckle.AspNetCore // 若需要使用 Swagger 时，需添加此包
// 注意：使用 Serilog.AspNetCore 而不是基础的 Serilog，
//   因为它为 ASP.NET Core 提供了更好的集成（如自动记录请求、依赖注入支持等）

2）添加 appsettings.json 配置（非必要）。

虽然当前示例项目中，主要在代码中配置 Serilog，但也可以将部分设置放在 appsettings.json 中。

例如：

复制代码 
{
  "Serilog": { // 根节点
    "MinimumLevel": { // 定义了日志记录的最低级别，只有等于或高于此级别的日志才会被记录下来
      "Default": "Debug", // 全局默认的日志最低级别是 Debug
      "Override": { // 为特定命名空间或类库重写默认的日志级别
        "Microsoft": "Warning", // 所有来自 Microsoft 命名空间（例如框架内部代码）的日志，只记录 Warning 及以上级别（即 Warning, Error, Fatal）
        "Microsoft.AspNetCore": "Warning" // Microsoft.AspNetCore 相关组件（如 MVC、HTTP 请求管道等）也只记录 Warning 及以上级别
      }
    }
  },
  "AllowedHosts": "*" // 用于控制应用响应哪些 HTTP 主机头（Host header）的请求，"*" 表示允许所有主机访问
    // 在开发环境下通常设为 "*"，但在生产环境中建议明确指定受信任的主机以增强安全性
}

当全局默认的日志最低级别是 Debug 时，应用程序中所有代码（除非特别覆盖）产生的 Debug、Information、Warning、Error、Fatal 级别的日志都会被记录。

日志级别从低到高通常是：Verbose < Debug < Information < Warning < Error < Fatal。

ASP.NET Core 框架本身会产生大量关于Microsoft、Microsoft.AspNetCore 两个命名空间的 Information 和 Debug 级别的日志，如果不加限制，在生产环境中会非常冗长且影响性能。通过将其级别提高到 Warning，可以减少噪音日志，只关注真正重要的信息。

3）修改 Program.cs（核心配置）

复制代码 
using Microsoft.AspNetCore.Builder;
using Serilog;
using Serilog.Formatting.Json;

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

Log.Logger = new LoggerConfiguration()
    .ReadFrom.Configuration(builder.Configuration) // 读取 appsettings.json 中的 Serilog 配置
    .Enrich.FromLogContext()                      // 启用上下文（如 BeginScope）
    .Enrich.WithMachineName()                    // 添加机器名 // 需要包：Serilog.Enrichers.Environment
    .Enrich.WithEnvironmentUserName()            // 添加用户名
    .WriteTo.Console(new JsonFormatter())        // 控制台也输出 JSON（可选，便于开发）
    .WriteTo.File(
        path: "logs/api-.log",
        // formatter: new JsonFormatter(),           // 关键：使用 JSON 格式保留结构化数据
        formatter: new JsonFormatter(renderMessage: true), // renderMessage 加上此选项，日志中才会输出"RenderedMessage"
        rollingInterval: RollingInterval.Day,     // 按天滚动
        fileSizeLimitBytes: 10_000_000,          // 单文件最大 10MB
        retainedFileCountLimit: 31,              // 最多保留 31 天
        rollOnFileSizeLimit: true,               // 达到大小限制时也滚动
        shared: true                             // 允许多个进程写入（IIS/容器场景需要）
    )
    .CreateLogger();
// 告诉 ASP.NET Core 使用 Serilog 作为日志提供者
builder.Host.UseSerilog();

// Add services to the container.
builder.Services.AddControllers();
builder.Services.AddEndpointsApiExplorer();
builder.Services.AddSwaggerGen(); // 要使用 Swagger 需要添加包：Swashbuckle.AspNetCore

var app = builder.Build();

// 配置 HTTP 请求管道
if (app.Environment.IsDevelopment())
{
    app.UseSwagger();
    app.UseSwaggerUI();
}

// Configure the HTTP request pipeline.
app.UseHttpsRedirection();
app.UseAuthorization();
app.MapControllers();

// 在应用启动时记录一条结构化日志
app.Lifetime.ApplicationStarted.Register(() =>
{
    Log.Information("Application started. Environment: {Environment}, ContentRoot: {ContentRoot}",
        app.Environment.EnvironmentName,
        app.Environment.ContentRootPath);
});
// 在应用停止时记录
app.Lifetime.ApplicationStopping.Register(() =>
{
    Log.Information("Application is stopping.");
});

app.Run();

4）修改 WeatherForecastController.cs

复制代码 
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;

namespace Test.WebAPI._8._0.Serilog.WriteToFile.Controllers
{
    [ApiController]
    [Route("[controller]")]
    public class WeatherForecastController : ControllerBase
    {
        private static readonly string[] Summaries = new[]
        {
            "Freezing", "Bracing", "Chilly", "Cool", "Mild", "Warm", "Balmy", "Hot", "Sweltering", "Scorching"
        };
        private readonly ILogger<WeatherForecastController> _logger;
        public WeatherForecastController(ILogger<WeatherForecastController> logger)
        {
            _logger = logger;
        }
        [HttpGet]
        public IEnumerable<WeatherForecast> Get()
        {
            // 记录结构化日志
            _logger.LogInformation("Fetching weather forecasts for user {UserId} from IP {ClientIp}",
                HttpContext.User.Identity?.Name ?? "Anonymous",
                HttpContext.Connection.RemoteIpAddress?.ToString());
            try
            {
                var rng = new Random();
                var forecasts = Enumerable.Range(1, 5).Select(index => new WeatherForecast
                {
                    Date = DateTime.Now.AddDays(index),
                    TemperatureC = rng.Next(-20, 55),
                    Summary = Summaries[rng.Next(Summaries.Length)]
                }).ToArray();
                // 记录复杂对象（使用 @ 解构）
                _logger.LogDebug("Generated {ForecastCount} forecasts: {@Forecasts}",
                    forecasts.Length, forecasts);
                return forecasts;
            }
            catch (Exception ex)
            {
                // 记录异常和上下文
                _logger.LogError(ex, "An error occurred while generating weather forecasts for user {UserId}",
                    HttpContext.User.Identity?.Name ?? "Anonymous");
                throw;
            }
        }
    }
    public class WeatherForecast
    {
        public DateTime Date { get; set; }
        public int TemperatureC { get; set; }
        public int TemperatureF => 32 + (int)(TemperatureC / 0.5556);
        public string? Summary { get; set; }
    }
}

输出结果：

注：实际输出为默认的 json 字符串，如下是格式化后便于查看。

复制代码 
{
	"Timestamp": "2025-10-23T23:30:44.9346095+08:00",
	"Level": "Information",
	"MessageTemplate": "Fetching weather forecasts for user {UserId} from IP {ClientIp}",
	"RenderedMessage": "Fetching weather forecasts for user \"Anonymous\" from IP \"::1\"", // formatter: new JsonFormatter(renderMessage: true),配置效果
	"TraceId": "8168e507fe989ade0dd4887075e3535e",
	"SpanId": "9c78435a71c11ee6",
	"Properties": {
		"UserId": "Anonymous",
		"ClientIp": "::1",
		"SourceContext": "Test.WebAPI._8._0.Serilog.WriteToFile.Controllers.WeatherForecastController",
		"ActionId": "15cb902a-b7c7-4b58-98e4-745dffec67e9",
		"ActionName": "Test.WebAPI._8._0.Serilog.WriteToFile.Controllers.WeatherForecastController.Get (Test.WebAPI.8.0.Serilog.WriteToFile)",
		"RequestId": "0HNGI94H06F88:00000001",
		"RequestPath": "/weatherforecast",
		"ConnectionId": "0HNGI94H06F88",
		"MachineName": "WIN-J",
		"EnvironmentUserName": "WIN-J\\Administrator"
	}
}

1.2 Serilog.Sinks.Async：异步操作来避免主程阻塞

Serilog.Sinks.Async 不是一个独立的 Sink，而是一个异步包装器，用于将任何其他同步的 Sink（如 Serilog.Sinks.File）包装在异步操作中，减少日志记录对主线程的阻塞（特别是 Web 请求线程）。

在高并发场景下，如果日志直接写入文件、数据库或网络服务，这些 I/O 操作是同步阻塞的。如果在每个请求中都记录日志，会拖慢响应速度，甚至影响吞吐量。

Serilog.Sinks.Async 将日志记录工作委托给后台线程，减少 I/O 瓶颈对应用性能的影响，特别适用于文件和数据库等受 I/O 瓶颈影响的接收器。

  • 工作原理

当程序调用 Log.Information() 时，日志事件被推入一个内部的异步队列（默认大小是 1000 条）之后，立马返回。一个后台线程（或线程池任务）从队列中取出日志，再交给被包装的 Sink（如 File Sink）处理。主线程无需等待写入完成，立即返回。

另外需要注意，极端情况下可能丢失最后几条日志（程序崩溃时），需要合理配置队列大小和溢出策略。

  • 示例项目

大概思路：分别生成两个.net8.0 WebAPI 项目，一个使用同步，一个使用异步来实现将同样的内容，以 json 字符串的格式写入到文本文件中。启动服务后，通过压测工具（本文使用：wrk）观察性能差异。

下边是实际操作的简要步骤：

1.2.1 创建两个 .net 8.0 WebAPI 示例项目，然后添加几个动态库

同步项目名称：Test.WebAPI.8.0.Serilog.WriteToFile。异步实现项目：Test.WebAPI.Net8.Serilog.FileAsync。

需要引用的动态库：

复制代码 
// 两个项目都需要添加下边三个包：
dotnet add package Serilog.AspNetCore
dotnet add package Serilog.Sinks.File
dotnet add package Serilog.Formatting.Compact
// 异步实现另外添加 Async 专用包：
dotnet add package Serilog.Sinks.Async

1.2.2 编辑 Program.cs

同步项目实现：

复制代码 
using Serilog;
using Serilog.Events;
using Serilog.Formatting.Compact;

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// 【配置 Serilog（同步）】
builder.Host.UseSerilog((context, config) =>
{
    config.WriteTo.File(
        path: "logs-sync/log-.txt",
        rollingInterval: RollingInterval.Day,
        retainedFileCountLimit: 30,
        // formatProvider: CultureInfo.InvariantCulture,
        // outputTemplate: "{Timestamp:yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff zzz} [{Level:u3}] {Message:lj}{NewLine}{Exception}",
        formatter: new RenderedCompactJsonFormatter(), // 配置使用json格式字符串输出
        restrictedToMinimumLevel: LogEventLevel.Information
    );
});

var app = builder.Build();

app.MapGet("/api/logSync", () =>
{
    Log.Information("Fetching weather forecasts for user {UserId} from IP {ClientIp}",
                "Anonymous",
                "This is IP");
    return "Log recorded (synchronous)";
});

app.Run();

异步项目实现：

复制代码 
using Serilog;
using Serilog.Events;
using Serilog.Formatting.Compact;

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// 【配置 Serilog（异步）】
builder.Host.UseSerilog((context, config) =>
{
    config.WriteTo.Async(a => a.File(
        path: "logs-async/log-.txt",
        rollingInterval: RollingInterval.Day,
        retainedFileCountLimit: 30,
        //formatProvider: CultureInfo.InvariantCulture,
        //outputTemplate: "{Timestamp:yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff zzz} [{Level:u3}] {Message:lj}{NewLine}{Exception}",
        formatter: new RenderedCompactJsonFormatter(), // 配置使用json格式字符串输出
        restrictedToMinimumLevel: LogEventLevel.Information
    ));
});

var app = builder.Build();

app.MapGet("/api/logAsync", () =>
{
    Log.Information("Fetching weather forecasts for user {UserId} from IP {ClientIp}",
                "Anonymous",
                "This is IP");
    return "Log recorded (asynchronous)";
});

app.Run();

配置完成，同时启动两个项目，两个服务地址例如：

复制代码 
// 服务地址：
http://localhost:5043/api/logSync
http://localhost:5001/api/logAsync

注：日志文件夹会在项目启动时自动创建，无需手动配置或新增。

1.2.3 测试与解析

直接在 Windows 上通过 Docker 和 wrk 来进行的是两种方式的性能差异。

复制代码 
// 安装和配置 Docker Desktop 步骤【略。。。】
// 博主使用的镜像源地址："https://docker.xuanyuan.me"，也可以使用阿里和腾讯的，哪个效率高用哪个
// 拉取 wrk 包
C:\Users\Administrator>docker pull williamyeh/wrk
Using default tag: latest
latest: Pulling from williamyeh/wrk
4fe2ade4980c: Pull complete
c4d7e348633d: Pull complete
3e403d3ebdda: Pull complete
bdb672ee55d9: Pull complete
2bfb714176a4: Pull complete
Digest: sha256:78adc0d9d51a99e6759e702a08d03eaece81c890ffcc9790ef9e5b199d54f091
Status: Downloaded newer image for williamyeh/wrk:latest
docker.io/williamyeh/wrk:latest
// 异步记录日志测试
// 注意：host.docker.internal 是 Docker 宿主机的特殊 DNS 名称，说明被测服务运行在宿主机上，而 wrk 在容器内发起请求
C:\Users\Administrator>docker run -it --rm williamyeh/wrk -t12 -c100 -d10s http://host.docker.internal:5001/api/logAsync
Running 10s test @ http://host.docker.internal:5001/api/logAsync
  12 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency    15.59ms    5.85ms 103.93ms   93.31%
    Req/Sec   524.79    106.91   660.00     78.36%
  63040 requests in 10.01s, 10.82MB read
Requests/sec:   6296.32
Transfer/sec:      1.08MB
// 同步记录日志测试
C:\Users\Administrator>docker run -it --rm williamyeh/wrk -t12 -c100 -d10s http://host.docker.internal:5043/api/logSync
Running 10s test @ http://host.docker.internal:5043/api/logSync
  12 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency    19.52ms    6.70ms  90.80ms   79.40%
    Req/Sec   413.05     43.31   656.00     85.56%
  49576 requests in 10.05s, 8.46MB read
Requests/sec:   4930.52
Transfer/sec:    862.05KB

C:\Users\Administrator>
// 关于 wrk -t12 -c100 -d10s
// 同时开启 12 个线程，每个线程与目标服务创建 100 个 TCP/HTTP keep-alive 连接，持续发起请求，持续 10 秒钟
// 相当于，在同一时间，有 1200 个连接在持续请求（一个请求完成，接着继续发出下一个请求）目标服务

下边简单分析下测试结果。

指标 异步 (/logAsync) 同步 (/logSync) 对比
总请求数 63,040 49,576 +27.1% ↑
吞吐量 (Requests/sec) 6,296.32 4,930.52 +27.7% 提升
传输速率 (Transfer/sec) 1.08 MB 862.05 KB +25.3% ↑
平均延迟 (Latency Avg) 15.59ms 19.52ms 快 20%
最大延迟 (Max Latency) 103.93ms 90.80ms 略高（可能因队列堆积）
延迟标准差 (Stdev) 5.85ms 6.70ms 更稳定
每秒请求数波动 (Req/Sec Stdev) ±106.91 ±43.31 异步波动更大，但均值更高

其中，异步操作的最大延迟稍高。可能原因：异步任务积压在线程池或消息队列中，在高峰期出现短暂排队，导致个别请求的"真实完成时间"变长（但从 API 返回角度看仍是快的）。

异步虽然吞吐高，但单位时间内请求处理数量波动更大，可能是由于线程调度、异步任务调度引入了不确定性。

总结一下，就是异步显著优于同步（+27% QPS，-20% 延迟）。

1.3 Serilog.Sinks.RollingFile：已过时，无需单独使用

此动态库主要功能是，配置日志文件如何按规则滚动，但现在已经在 Serilog.Sink.File 中进行了实现（详见本文1.1），因此无需再使用此动态库。

这个变化是 Serilog 在 2.0 版本之后（特别是向 3.0 和 5.0 进化过程中）的一个重要的演变。

但是，RollingFile 的功能并没有消失，而是被整合并增强到了 Serilog.Sinks.File 包中。现在推荐的做法是：只安装 Serilog.Sinks.File 这一个包，它就能满足所有文件输出需求，包括强大的滚动功能。

Serilog.Sinks.File 的 File() 方法提供了以下关键参数来实现滚动：

**rollingInterval：**这是最主要的滚动策略参数。它是一个 RollingInterval 枚举，可选值包括：

RollingInterval.Year：按年滚动。

RollingInterval.Month：按月滚动。

RollingInterval.Day：最常用，按天滚动。

RollingInterval.Hour：按小时滚动。

RollingInterval.Minute：按分钟滚动（适用于极高日志量的场景）。

RollingInterval.Infinite：不滚动，所有日志写入单个文件。（注意：Infinite 在 Serilog 5.0 中以被移除，如需配置不滚动，可以通过略过此项配置来实现）。

**rollOnFileSizeLimit：**一个布尔值。如果设置为 true，并且设置了 fileSizeLimitBytes，那么当日志文件达到指定大小时，也会触发滚动，即使当前时间间隔（如一天）还未结束。这实现了"按大小或时间"任一条件满足即滚动的逻辑。

**fileSizeLimitBytes：**设置单个日志文件的最大字节数。达到此大小后，如果 rollOnFileSizeLimit 为 true，则会创建新文件。

**文件名中的 {Date} 占位符：**当使用 rollingInterval 时，通常在文件路径中包含 {Date}。Serilog 会自动用当前日期（格式为 yyyyMMdd）替换它，从而生成如 log-20251026.txt 的文件名。

1.4 Serilog.Sinks.Map：根据日志属性的值将日志时间路由到不同的 Sink

Map 允许根据日志属性的值将日志事件路由到不同的 Sink 。例如，可以根据 UserId 将日志写入不同的文件，非常适合需要按用户或租户隔离日志的场景。

因此，如果需要根据不同上下文（如用户ID、请求ID、租户ID等）将日志分发到不同的目标文件或处理逻辑，Map 是非常有用的；否则，一般不需要。

需要注意的地方：

性能开销： Map 内部使用字典缓存子 logger，频繁变化的键可能导致内存增长。

过度设计风险： 大多数场景下，统一结构化日志 + 集中式日志分析工具（如 Seq、ELK）更合适。

Json 写入本身不需要 Map： 你完全可以用 WriteTo.File(..., formatter: new JsonFormatter()) 直接输出 JSON 日志。

典型应用场景就是，按 UserId 将审计日志写入不同日志文件。

1.4.1 创建测试项目并添加必要的包

复制代码 
// 添加下边三个包：
dotnet add package Serilog.AspNetCore
dotnet add package Serilog.Sinks.File
dotnet add package Serilog.Sink.Map

1.4.2 修改 Program.cs

复制代码 
using Serilog;
using Serilog.Context;
using Serilog.Formatting.Compact;
using Serilog.Formatting.Json;

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// 配置 Serilog
Log.Logger = new LoggerConfiguration()
    .Enrich.FromLogContext()
    .MinimumLevel.Information()
    // 主日志：所有日志汇总到一个 JSON 文件
    .WriteTo.File(
        new JsonFormatter(),
        "logs/app-all-.json", 
        rollingInterval: RollingInterval.Day
    )
    // 特殊需求：按 UserId 分别记录审计日志到独立 JSON 文件
    .WriteTo.Map("UserId", "unknown", (id, wt) =>
    {
        wt.File(
            path: $"logs/audit/user_{id}-.json",
            formatter: new RenderedCompactJsonFormatter(), // 输出为 JSON 格式
            rollingInterval: RollingInterval.Day,
            fileSizeLimitBytes: 10_000_000,
            rollOnFileSizeLimit: true
        );
    })
    .CreateLogger();
builder.Host.UseSerilog(); // 使用 Serilog 替代默认日志

var app = builder.Build();
// 模拟 API：记录带 UserId 的审计日志
app.MapGet("/api/user/{id}/action", (int id, ILogger<Program> logger) =>
{
    using (LogContext.PushProperty("UserId", id)) // 设置上下文属性
    {
        Log.Information("User performed an action {id}", id);
        Log.Information("User viewed profile {TestParameters}", "测试字符串");
    }
    // 也可以直接记录
    Log.ForContext("UserId", id).Information("Another action logged.");
    return Results.Ok(new { Message = "Action logged", UserId = id });
});
app.Run();

1.4.3 测试结果验证

复制代码 
// 如下是两个测试地址，分别是用户 1001 和 1002
http://localhost:5001/api/user/1001/action
http://localhost:5001/api/user/1002/action

注意，实际记录的 json 格式日志是没有格式化的，下面展示下格式化后的 json，仅为了方便查看。

如下是 \logs\audit\user_1001-20251031.json 文件内容：

复制代码 
{
    "@t": "2025-10-31T09:20:18.5714393Z",
    "@m": "User performed an action 1001",
    "@i": "0c7b7f7a",
    "@tr": "b93dc8db0938aac572cf3d92d437deaf",
    "@sp": "baa1c0bc7eb6880f",
    "id": 1001,
    "UserId": 1001,
    "RequestId": "0HNGOBQMLDQHE:00000001",
    "RequestPath": "/api/user/1001/action",
    "ConnectionId": "0HNGOBQMLDQHE"
}
{
    "@t": "2025-10-31T09:20:18.5783697Z",
    "@m": "User viewed profile \"测试字符串\"",
    "@i": "acc2ba35",
    "@tr": "b93dc8db0938aac572cf3d92d437deaf",
    "@sp": "baa1c0bc7eb6880f",
    "TestParameters": "测试字符串",
    "UserId": 1001,
    "RequestId": "0HNGOBQMLDQHE:00000001",
    "RequestPath": "/api/user/1001/action",
    "ConnectionId": "0HNGOBQMLDQHE"
}
{
    "@t": "2025-10-31T09:20:18.5794363Z",
    "@m": "Another action logged.",
    "@i": "58648cce",
    "@tr": "b93dc8db0938aac572cf3d92d437deaf",
    "@sp": "baa1c0bc7eb6880f",
    "UserId": 1001,
    "RequestId": "0HNGOBQMLDQHE:00000001",
    "RequestPath": "/api/user/1001/action",
    "ConnectionId": "0HNGOBQMLDQHE"
}

另外两个日志文件内容就略过了：

\logs\app-all-20251031.json

\logs\audit\user_1002-20251031.json

输出日志内容为 json 格式，然后就可以用 ELK / Seq / Loki 等工具做结构化解析和查询，这才是现代日志实践。

以上，就是对文件系统 Sink 的全部实践记录了，后续还有其他类型的 Sink 持续挖掘中。

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