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：

cargo new log_test

执行以下命令，引入 log 依赖：

cargo add log

修改 main.rs 的代码如下：

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：

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:

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:

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：

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：

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：

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：

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：

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