简介
- 深入探讨三个流行的C++日志库： glog, log4cplug, spdlog
- glog、log4cplus 和 spdlog，这三个日志库各有千秋，它们在性能、功能和易用性方面都有各自的优势
- 探讨它们如何处理日志滚动、如何配置日志清理策略，以及如何实现自定义的日志管理策略
glog 日志库
- glog，即Google Logging Library，是由Google开发的一款高效的日志库，广泛应用于C++项目中。它提供了丰富的日志记录功能，包括日志级别、条件日志、日志滚动等。
- glog 是一个为了满足高性能需求而设计的日志库，它支持多线程环境，能够在不同的日志级别上打印信息，并且支持日志滚动。日志滚动是一种常见的日志管理策略，用于防止日志文件无限制地增长，占用过多的磁盘空间
-
glog 支持基于文件大小的日志滚动。当日志文件达到预设的大小限制时，glog 会自动将当前日志文件重命名为备份文件，并创建一个新的日志文件继续写入。这个过程是自动的，对程序运行无影响。
- 虽然 glog 支持日志滚动，但它并不直接提供日志清理的功能。这意味着随着时间的推移，日志文件会不断累积，可能会占用大量的磁盘空间。为了解决这个问题，你可能需要依赖外部工具或者自己编写脚本来定期清理旧的日志文件。
- 虽然 glog 本身不提供日志清理的功能，但你可以通过实现自定义的清理策略来管理日志文件。这通常涉及到文件系统操作，如检查文件的创建时间、大小等属性，然后根据你的清理策略删除旧的日志文件
log4cplus
- log4cplus 是一个灵活且易于使用的日志库，它提供了丰富的日志记录功能，包括日志级别、日志格式化、日志滚动和日志清理等。它的设计哲学是使日志记录尽可能地简单而不失灵活性
-
log4cplus 提供了多种日志滚动策略，包括基于文件大小的滚动 (RollingFileAppender) 和基于时间的滚动 (DailyRollingFileAppender 和 TimeBasedRollingFileAppender)
- RollingFileAppender 允许日志文件在达到指定大小时滚动。你可以配置 MaxFileSize 和 MaxBackupIndex 来控制日志文件的最大大小和备份文件的数量。
- DailyRollingFileAppender 和 TimeBasedRollingFileAppender 提供了基于时间的日志滚动策略，允许你按照每天或者更精细的时间间隔来滚动日志文件。
- log4cplus 的日志清理策略通常与日志滚动策略结合使用。通过配置 MaxBackupIndex，你可以限制保留的备份文件数量，从而实现基于文件个数的日志清理
- 然而，log4cplus 不直接提供基于时间的日志清理策略。如果你需要根据日志文件的创建时间或最后修改时间来清理日志，你可能需要实现自定义的 Appender 或者使用外部工具
- log4cplus 支持通过 XML 或 properties 文件来配置日志管理策略，这使得你可以在不修改代码的情况下调整日志行为
- 如果 log4cplus 提供的日志管理策略不能满足你的需求，你可以通过继承 Appender 类来实现自定义的日志清理策略。
- 你需要重写 append() 方法，在这里实现你的日志清理逻辑。例如，你可以检查日志文件的创建时间或大小，并在达到一定条件时删除旧的日志文件
spdlog
- spdlog 是一个快速、轻量级的日志库，它支持多线程、异步日志记录。它的设计哲学是“快速和简单”，旨在提供一个直观而强大的日志记录工具
- spdlog 提供了多种日志滚动策略，包括按大小滚动和按时间滚动。
- 这种滚动策略会在日志文件达到一定大小时滚动日志。你可以配置 max_size 和 max_files 来控制日志文件的最大总大小和保留的日志文件的最大数量。
- 这种滚动策略会在每天的某个特定时间滚动日志。你可以配置 rotation_hour 和 rotation_minute 来决定每天滚动日志的时间。
- spdlog 的配置通常是通过代码进行的，你需要在代码中创建和配置 Logger 和 Sink。
- 虽然 spdlog 提供了一些内置的滚动策略，但你也可以实现自己的 Sink 来实现自定义的清理策略
比较和总结 (Comparison and Conclusion)
性能比较 (Performance Comparison)
-
在性能方面，spdlog 通常被认为是最快的，因为它是为高性能而设计的，支持异步日志记录。glog 和 log4cplus 的性能也不错，但通常略低于 spdlog
- glog：虽然 glog 提供了丰富的功能和灵活的配置，但这也使得它在性能上有所牺牲。特别是在高并发的环境下，glog 的性能可能会受到影响。
- log4cplus：log4cplus 提供了更丰富的功能，包括多种 Appender 和 Layout，但这也意味着更多的性能开销。尽管如此，对于大多数应用来说，这种性能差异是可以接受的。
- spdlog：spdlog 是专为高性能设计的，支持异步日志记录，能够在高并发环境下提供极高的日志记录性能。
功能比较 (Feature Comparison)
-
在功能方面，log4cplus 提供了最丰富的特性，包括多种 Appender、Layout 和日志滚动策略。glog 和 spdlog 在功能上略有不足，但仍然能满足大多数日志记录需求。
- glog：提供基本的日志记录功能，支持按大小滚动日志，但在日志清理和滚动策略方面略显不足。
- log4cplus：提供最丰富的功能和配置选项，支持多种日志滚动和清理策略，是功能最全面的选择。
- spdlog：虽然在功能上不如 log4cplus 丰富，但 spdlog 提供了高性能的异步日志记录功能，非常适合性能敏感的应用。
使用场景建议 (Usage Scenario Recommendations)
- glog：适用于需要简单、高效日志记录的场景，特别是在 Google 的生态系统中。
- log4cplus：适用于需要丰富功能和灵活配置的企业级应用，尤其是在需要复杂日志管理策略的场景。
- spdlog：适用于性能敏感、需要高速日志记录的应用，如游戏、高频交易等。
总结 (Conclusion)
- 选择合适的日志库对于确保应用程序的稳定性和性能至关重要。glog、log4cplus 和 spdlog 都是优秀的 C++ 日志库，各有其优势和应用场景。通过本文的比较和分析，希望读者能够根据自己的具体需求，做出明智的选择。