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log 日志库标准
log 是 Rust 的日志门面库,由官方积极维护可以放心使用。它是Rust的日志门面,相应的日志 API 已成为事实上的标准被其它日志框架所使用,有了日志门面开发者可以很方便切换自己的日志框架。
简单示例
创建一个名为 log_test 二进制项目:
powershell
cargo new log_test
执行以下命令,引入 log 依赖:
powershell
cargo add log
修改 main.rs 的代码如下:
rs
use log::{info, warn,error,trace};
fn main() {
// 记录日志
info!("This is an info message");
warn!("This is a warning message");
error!("This is an error message");
trace!("This is an trace message");
}
运行上面的示例,实际上看不到任何输出。因为 log 仅仅是日志门面库,它并不具备完整的日志库功能!
使用方法
因为 log 仅仅是日志门面库,对于库和应用的开发者来说使用方法是有区别的,这也是 log 包这么设计的优势所在。
库的开发者
作为库的开发者,你只要在库中使用门面库即可,将具体的日志库交给用户去选择和绑定:
rs
use log::{info, trace, warn};
pub fn deal_with_something() {
// 开始处理
// 记录一些日志
trace!("a trace log");
info!("a info long: {}", "abc");
warn!("a warning log: {}, retrying", err);
// 结束处理
}
应用开发者
如果是应用开发者,就需要去选择一个具体的日志库了。
目前已经有了不少日志库实现,官方在 github 上也推荐了一些 ,主要分为以下几类:
- 简单的最小记录器,如 env_logger 等
- 复杂的可配置框架,如 log4rs 等
- 其他设施的适配器,如 syslog、db_logger 等
- 对于 WebAssembly 二进制文件:console_log
- 对于动态库:需要在日志上构造一个 FFI 安全包装器,以便在库中进行初始化。
- 实用程序,如 alterable_logger 等
log 还提供了 set_logger 函数用于设置日志库,set_max_level 用于设置最大日志级别。但是选用的具体日志库往往会提供更高级的 API,无需手动调用这两个函数。
日志库开发者
对于日志库开发者而言,自然要实现自己的 Log 特征:
rs
use log::{Record, Level, Metadata};
struct SimpleLogger;
impl log::Log for SimpleLogger {
fn enabled(&self, metadata: &Metadata) -> bool {
metadata.level() <= Level::Info
}
fn log(&self, record: &Record) {
if self.enabled(record.metadata()) {
println!("{} - {}", record.level(), record.args());
}
}
fn flush(&self) {}
}
除此之外,还需要包装下 set_logger 和 set_max_level:
rs
use log::{SetLoggerError, LevelFilter};
static LOGGER: SimpleLogger = SimpleLogger;
pub fn init() -> Result<(), SetLoggerError> {
log::set_logger(&LOGGER)
.map(|()| log::set_max_level(LevelFilter::Info))
}
然后再main函数里面设置全局记录器:
rs
use log::{info, warn,error,trace};
fn main() {
//设置日志
init();
// 记录日志
info!("This is an info message");
warn!("This is a warning message");
error!("This is an error message");
trace!("This is an trace message");
}
运行后终端输出如下,因为设置日志等级为Info,所以没有输出Trace等级日志:
rs
INFO - This is an info message
WARN - This is a warning message
ERROR - This is an error message
使用 log4rs
log4rs 是一个高度可配置的日志框架,以 Java 的 Logback 和 log4j 库为模型。
添加依赖
为项目添加 log4rs 依赖:
powershell
cargo add log4rs
配置文件
在项目根目录下,创建一个 log4rs.yaml 配置文件,并添加以下内容:
yaml
refresh_rate: 30 seconds
appenders:
stdout:
kind: console
encoder:
pattern: "{d(%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f)} [{l}] {t} - {m}{n}"
rolling_file:
kind: rolling_file
path: logs/test.log
append: true
encoder:
pattern: "{d(%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f)} [{l}] {t} - {m}{n}"
policy:
kind: compound
trigger:
kind: size
limit: 10 mb
roller:
kind: fixed_window
pattern: logs/test.{}.log
base: 1
count: 5
root:
level: info
appenders:
- stdout
- rolling_file
上面配置文件设定日志输出到控制台、文件,文件按10 mb大小滚动,只保留最近五个文件 。各个配置字段的具体含义可以参考配置:
- refresh_rate:用于确定 log4rs 扫描配置文件以查找更改的频率,如果发现更改,记录器将自动重新配置
- appender: 负责将日志收集到文件、控制台或系统日志, 可配置多个
- stdout、rolling_file :追加器的唯一标识字符串,自己随便定义,它的 kind 字段只支持console、file、rolling_file 三种实现
- encoder : 负责将 log 信息转换为合适的格式, 如固定格式的平文本或json
- pattern :编码模板,格式可配置,具体格式详见pattern
- policy :策略字段,策略必须具有 kind 字段,默认(且仅受支持)策略为 kind: compound
- trigger :触发器字段用于指示何时滚动日志文件,支持 size 和 time 两种类型,这里使用的是按大小
运行项目
修改main.rs内容如下:
rs
use log::*;
use log4rs;
fn main() {
log4rs::init_file("log4rs.yaml", Default::default()).unwrap();
for i in 1..=1000 {
info!("This is loop iteration {}", i);
}
}
运行结果:
2024-04-01 15:43:28.596832500 [INFO] hello_world - This is loop iteration 1