日志记录会以两种方式影响应用程序的性能。
首先，您正在使用的API可能会在应用程序代码中创建大量字符串，这会占用CPU周期，并创建需要收集的垃圾。
其次，日志记录线程需要在将字符串写入磁盘之前对其进行格式化。
根据日志记录的频率和所记录消息的复杂性，这可能会消耗比预期更多的CPU周期。请注意，存在许多未知数，如计算机拥有的内核数、应用程序代码需要的内核数等...
理想的做法是分析应用程序，以了解CPU使用率实际来自何处。

所以这样对待它：
当您在调试级别添加大量日志并在信息级别配置上运行应用程序时，您的程序仍然会计算消息并评估日志级别条件。
然后是GC的开销，你可能会把你的日志发送到一些监控系统，或者一个集中的日志记录机制，等等，这都需要CPU周期和内存。
使用lambda在java中写日志有很强的论据，因为如果你写一个带有字符串计算的日志，计算只会在满足级别检查后发生。

日志记录对于应用程序开发非常重要，因为它会影响性能。
日志记录通常涉及写入文件，并且此类I/O操作比基本CPU/内存中流消耗更多的资源，正如在示例高规模测试执行中所看到的，在该示例中，我们可以看到长时间的处理时间忙碌日志记录：

注意：我是这篇博客文章的作者，Logging impact on application performance。

它肯定会影响应用程序的性能。
1.当你调用一个日志方法时，你为这个调用分配了一个特定的堆栈。根据你记录日志的位置（控制台，文件等），CPU的使用可能会不同。
1.从内存和垃圾收集的Angular 来看，字符串本身是很重的对象。通常，string-pool在日志语句中没有用处。
1.您的日志提取器通常作为库添加到您的应用中，它读取这些日志并将它们推送到远程服务器（AppInsights）。这会占用您的应用进程的一定CPU和I/O。这些库通常实现了微批处理以减少副作用，但它仍然存在。
1.通常日志记录是异步的，所以它不会对你当前的调用造成太大影响，但是整个应用可能会面临一些压力。理想情况下，在我们真正开始批量日志记录之前，这应该不会太大。这就是为什么我们通常只在生产中启用警告和更高级别。