Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

NLog ILogger не отправляет веб-запрос при входе в целевой веб-сервер

У меня есть проект, использующий NLog. Это отлично работает для записи в локальный файл, но когда я пытаюсь настроить таргетинг сообщений журнала на WebServer, ничего не происходит.

Соответствующая часть nlog.config:

<targets>
    <target xsi:type="WebService" name="ws" url="http://localhost:8088/api" protocol="HttpPost" encoding="UTF-8" >
        <parameter name="Message" type="System.String" layout="${message}" />
    </target>
</targets>

<rules>
    <logger name="QS.WebLogger" minLevel="Info" writeTo="ws" final="true" />
</rules>

А затем в моем коде:

var loggerFactory = new LoggerFactory().AddNLog();
loggerFactory.ConfigureNLog("nlog.config");
var log = loggerFactory.CreateLogger<QS.WebLogger>();;
log.LogError("error message");

Я пробовал несколько способов вызвать LogError, но независимо от того, что я пытаюсь, он переходит в LogError без выдачи ошибки, но я никогда не вижу никаких попыток вызвать веб-службу в Fiddler. NLog, похоже, понимает, что он должен регистрироваться в веб-службе, поскольку он учитывает final = "true" и не будет регистрировать эти сообщения для других целей в дальнейшем.

Во внутреннем журнале NLog появляется следующее сообщение: Warn Type load exception. Исключение: System.TypeLoadException: не удалось загрузить тип «System.Web.IHttpModule» из сборки «System.Web, версия = 4.0.0.0, культура = нейтральный, PublicKeyToken = b03f5f7f11d50a3a». Я считаю, что это связано с тем, что проект представляет собой .NET Core, но можно было бы ожидать, что все будет по-прежнему работать (в противном случае это была бы ошибка, а не предупреждение).

В примерах, которые я могу найти, используется EventLogInfo NLog, который я не могу использовать, потому что NLog находится за Microsoft ILogger, который не знает, что такое EventLogInfo.

Как мне заставить его отправлять сообщение вместо того, чтобы молча проглатывать сообщение журнала?

02.02.2018


Ответы:


1

Проблема может быть вызвана тем, что прокси по умолчанию не поддерживается в NetCore. Это вызывает внутреннее исключение, которое никогда не возвращается (поэтому его нельзя увидеть во внутреннем журнале).

Обходной путь - добавить proxyType="NoProxy" в конфигурацию WebService:

<target xsi:type="WebService" name="ws" url="http://localhost:8088/api" protocol="HttpPost" encoding="UTF-8" proxyType="NoProxy">

Создан PR для улучшения конфигурации по умолчанию для NetCore: https://github.com/NLog/NLog/pull/2563

03.02.2018
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..