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2025-10-31
C#
00

你是否曾经因为找不到占用大量资源的进程而苦恼?或者想要实时监控某个重要服务的运行状态?作为C#开发者,我们完全可以自己动手打造一个功能强大的系统监控工具。今天就带你一步步构建一个基于WPF和WMI的专业级系统监控应用,让你的程序拥有"透视"整个系统的能力!

这不仅仅是一个简单的Demo,而是一个可以直接投入生产使用的完整解决方案。从界面设计到核心功能,从性能优化到异常处理,我们都会详细讲解。

🎯 为什么需要自建监控工具?

现有工具的痛点

  • 任务管理器:功能单一,无法自定义监控逻辑
  • 第三方工具:收费昂贵,或者功能过于复杂
  • 系统自带工具:界面老旧,不够直观

自建工具的优势

  • 完全可控:根据业务需求定制功能
  • 深度集成:与现有系统完美结合
  • 学习价值:深入理解系统底层机制

🏗️ 整体架构设计

我们的监控工具采用MVVM模式,主要包含以下核心模块:

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📦 AppWmiSystemMonitor ├── 🎨 UI层 (WPF界面) ├── 🧠 业务逻辑层 (进程监控、数据处理) ├── 🔌 数据访问层 (WMI接口) └── 📊 数据模型层 (实体类定义)
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2025-10-22
C#
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在实际的C#企业级开发中,这个也是在最初版本中加上了事件的特性处理,你是否遇到过这些让人头疼的配置管理问题:配置文件散落各处难以统一管理、配置变更需要重启应用、缺乏有效的配置验证机制?今天我将和大家分享一个基于注解(Attribute)的配置管理解决方案,它不仅能够优雅地解决上述痛点,还能让你的代码变得更加专业和可维护。

🤔 传统配置管理的痛点分析

配置分散难管理

传统的配置管理往往将配置信息散布在多个地方:appsettings.json、环境变量、数据库等,开发者需要记住各种配置项的位置和格式,维护成本极高。

缺乏类型安全

直接使用字符串键值对读取配置,容易出现拼写错误,且IDE无法提供智能提示,调试困难。

验证机制不完善

配置项的有效性验证往往散落在业务代码中,缺乏统一的验证机制,容易遗漏关键验证逻辑。

💡 基于注解的解决方案

🎯 设计思路

我们的解决方案采用了约定优于配置的设计理念,通过自定义注解来声明配置类的行为,实现了:

  • 声明式配置:通过注解明确配置类的意图
  • 自动映射:配置文件到对象的自动映射
  • 生命周期管理:完整的初始化、验证、变更监听流程
  • 热重载支持:配置文件变更时自动重载

🐒 基本流程

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2025-10-21
C#
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在工业软件开发中,你是否遇到过这样的痛点:应用程序突然崩溃却无法及时发现?关键进程异常但缺乏有效的监控手段?传统的文件日志方式延迟高、效率低?

今天我们就来解决这个问题!通过C#的命名管道技术,构建一套实时、高效、可靠的工业级应用监控系统。这套方案不仅能实现毫秒级的状态上报,还能在应用崩溃前执行优雅关闭流程。

🔍 问题分析:工业应用监控的三大挑战

1. 实时性要求高

工业环境下,设备状态变化需要毫秒级响应。传统的HTTP轮询或文件监控方式延迟过高,无法满足实时监控需求。

2. 可靠性要求严格

生产环境不容许监控系统本身成为故障点。需要具备自动重连、异常恢复、优雅关闭等机制。

3. 性能开销要可控

监控系统不能影响主业务性能,需要轻量级、低资源消耗的解决方案。

💡 解决方案:基于命名管道的双向通信架构

命名管道是Windows系统提供的高性能进程间通信机制,具有以下优势:

  • 高性能:内核级别通信,延迟极低
  • 双向通信:支持请求-响应模式
  • 跨进程安全:内置访问控制机制
  • 自动清理:进程结束后自动释放资源

🛠️ 代码实战:构建完整监控系统

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2025-10-20
C#
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作为C#开发者,你是否遇到过这样的困扰:项目功能越来越复杂,每次新增功能都要修改核心代码,部署时牵一发动全身?或者想要让用户自定义功能,却不知道如何优雅地实现?

今天就来聊聊MEF(Managed Extensibility Framework)插件化架构,这个微软官方提供的"神器"能让你的应用秒变可插拔系统,实现真正的模块化开发。无需重启程序就能动态加载新功能,让你的代码架构更加灵活优雅!

🤔 为什么需要插件化架构?

传统开发的痛点

在传统的单体应用中,我们经常面临这些问题:

1. 功能耦合严重

  • 新增功能需要修改核心代码
  • 一个模块出问题影响整个系统
  • 代码维护成本越来越高

2. 部署困难

  • 小功能更新需要重新部署整个应用
  • 无法按需加载功能模块
  • 用户无法自定义扩展功能

3. 团队协作效率低

  • 多人开发容易产生代码冲突
  • 功能模块无法独立测试和发布

插件化架构的优势

  • 模块独立:各功能模块互不影响,可独立开发测试
  • 动态加载:无需重启即可加载新插件
  • 易于扩展:第三方可轻松开发插件
  • 降低耦合:核心框架与业务逻辑分离

💡 MEF框架解决方案

MEF是微软提供的轻量级插件框架,通过ExportImport特性实现组件的自动发现和组合。

核心概念

  • Export:标记可导出的组件
  • Import:标记需要导入的依赖
  • CompositionContainer:组合容器,负责组件装配

🛠 实战演示:构建简单插件系统

让我们从零开始构建一个插件化应用,看看MEF是如何工作的。

📦 第一步:定义插件接口

C#
// PluginInterface.csproj <Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk"> <PropertyGroup> <TargetFramework>net8.0</TargetFramework> </PropertyGroup> <ItemGroup> <PackageReference Include="System.ComponentModel.Composition" Version="8.0.0" /> </ItemGroup> </Project> // IPlugin.cs namespace PluginInterface { public interface IPlugin { string Name { get; } void Execute(); } }
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2025-10-20
C#
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在传统制造业数字化转型的浪潮中,生产计划排程一直是企业的核心痛点。人工排程效率低下、资源配置不合理、无法实时响应变化......这些问题困扰着无数制造企业。

今天,我将带你用C#和微软的Semantic Kernel框架,构建一个真正的AI驱动生产排程系统。这不是简单的规则引擎,而是能够智能分析生产数据、自动识别异常、提供专业建议的智能化解决方案。通过本文,你将掌握如何将大语言模型的强大能力融入到实际的工业场景中。

🔍 传统排程系统的三大痛点

1. 静态规则,无法适应复杂场景

传统排程系统基于固定规则,面对多变的生产环境显得力不从心:

  • 设备突发故障时无法智能调整
  • 订单优先级变化难以快速响应
  • 人员技能匹配缺乏灵活性

2. 数据分析能力有限

现有系统往往只能提供简单的统计报表:

  • 无法深入分析生产异常的根本原因
  • 缺乏前瞻性的优化建议
  • 人工分析耗时费力且容易遗漏

3. 缺乏自适应优化能力

一旦系统上线,优化策略很难根据实际情况调整:

  • 需要专业人员手动修改规则
  • 无法从历史数据中自动学习
  • 优化效果难以量化评估

💡 Semantic Kernel:AI与业务逻辑的完美融合

Semantic Kernel是微软开源的AI编排框架,它能够:

  • 无缝集成大语言模型:支持OpenAI、Azure OpenAI等多种模型
  • 插件化架构设计:业务逻辑与AI能力解耦
  • 原生C#支持:完美融入.NET生态