51工具盒子Spdlog 的结构 {#Spdlog-的结构}
Spdlog 由五个主要组件构成：Loggers、Sinks、Formatters、Async Logger 和 Registry。每个组件都扮演着不同的角色，共同协作记录并输出日志消息。
- Loggers ：是 Spdlog 最基本的组件，负责记录日志消息。在 Spdlog 中，一个 Logger 对象代表着一个日志记录器，应用程序可以使用 Logger 对象记录不同级别的日志消息。
- Sinks ：决定了日志消息的输出位置。在 Spdlog 中，一个 Sink 对象代表着一个输出位置，例如控制台、文件、网络等。应用程序可以将不同的日志消息发送到不同的 Sink 中。
- Formatters ：负责将日志消息转换为特定格式。在 Spdlog 中，一个 Formatter 对象代表着一个消息格式器，应用程序可以使用不同的 Formatter 对象将日志消息转换为不同的格式。
- Async Logger ：是 Spdlog 的异步记录器，它负责将日志消息异步地写入到目标 Sink 中。当应用程序调用 Logger 对象记录一个日志消息时，该消息会被加入到一个队列中，然后异步地写入目标 Sink 中。这样可以避免多个线程同时访问 Sink，从而确保线程安全性。
- Registry ：用于管理 Spdlog 的所有组件。在 Spdlog 中，所有的 Loggers、Sinks、Formatters 和 Async Logger 都在一个全局注册表中注册，Registry 用于管理这些组件。
Spdlog 记录日志的流程 {#Spdlog-记录日志的流程}
当应用程序调用 Spdlog 记录日志时，Spdlog 的流程如下：
- 获取一个 Logger 对象。
- 使用该 Logger 对象记录一个日志消息，该消息包括日志级别、时间戳、线程 ID、文件名和行号等信息。
- 将日志消息传递给 Formatter，将消息转换为特定格式。
- 将格式化后的消息传递给 Async Logger。
- Async Logger 将消息写入目标 Sink，完成日志记录。
Spdlog 的流程非常简单，但是每个组件都扮演着重要的角色。Loggers 负责记录日志消息，Sinks 决定了日志消息的输出位置，Formatters 负责将日志消息转换为特定格式，Async Logger 异步地将日志消息写入到目标 Sink 中，Registry 用于管理这些组件。
Spdlog 的线程安全性 {#Spdlog-的线程安全性}
spdlog 允许我们自由创建线程安全和非线程安全（单线程）的日志，其设置在基类base_sink 中，
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| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | template<typename Mutex> class SPDLOG_API base_sink : public sink { public: void log(const details::log_msg &msg) final; protected: Mutex mutex_; } template<typename Mutex> void SPDLOG_INLINE spdlog::sinks::base_sink<Mutex>::log(const details::log_msg &msg) { std::lock_guard<Mutex> lock(mutex_); sink_it_(msg); } |
每个sink都会继承 base_sink，通过模板参数 Mutex 传入锁。可以看到写日志函数 log 调用了 std::lock_guard 来使用锁。
Mutex 可以自定义，需要提供下面两个接口：
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| 1 2 | void lock(); void unlock(); |
在实际使用中如果想要线程安全，可以传入c++的 mutex（c++11开始支持），也可以自定义。如下是一个声明线程安全例子：
|-----------|-------------------------------------------------------|
| 1 | using kafka_sink_mt = kafka_sink<std::mutex>; |
当然spdlog 也为我们提供了单线程的 mutex：
|-----------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 1 2 3 4 5 6 7 | struct null_mutex { void lock() const {} void unlock() const {} }; using kafka_sink_st = kafka_sink<spdlog::details::null_mutex>; |
Spdlog 的同步和异步模式 {#Spdlog-的同步和异步模式}
同步模式 {#同步模式}
在同步模式下，Spdlog 将日志消息直接写入目标 Sink，不使用内存队列。这种模式下，应用程序在记录日志消息时，必须等待消息写入目标 Sink 后才能继续执行。同步模式可以保证日志消息的实时性，但是可能会影响程序的性能，特别是在大量记录日志消息时。如果应用程序不需要实时记录日志消息，可以使用异步模式来提高性能。
异步模式 {#异步模式}
在异步模式下，日志消息被加入到一个内存队列中，然后异步地写入目标 Sink。异步模式可以提高日志记录的性能，尤其是在多线程环境下，因为它可以避免多个线程同时访问 Sink，从而提高线程安全性。
在 Spdlog 中，异步模式由 Async Logger 实现。Async Logger 在后台运行一个线程，负责从内存队列中获取日志消息，并将其写入目标 Sink 中。Async Logger 可以配置多个 Sink，每个 Sink 都会有一个独立的内存队列。
Spdlog 提供了两种内存队列实现：unbounded 和 bounded。unbounded 内存队列没有大小限制，可以一直增长，直到内存耗尽。bounded 内存队列有一个固定的大小，超过大小限制后，新的消息将被丢弃。
在使用异步模式时，需要注意以下事项：
- 处理内存队列时可能会出现内存分配问题和锁竞争问题，需要谨慎设计和测试。
- 如果内存队列大小有限制，需要根据应用程序的需求和硬件资源进行适当的调整。
- 在应用程序退出时，需要等待所有日志消息写入完成，否则可能会丢失一些日志消息。
异步模式可以大大提高日志记录的性能，但是也需要谨慎使用和测试。如果内存队列大小限制不当或处理不当，可能会导致内存占用过高或日志消息丢失等问题。
Spdlog 的性能 {#Spdlog-的性能}
Spdlog 是一个高性能的日志库，它的性能优于其他许多日志库。Spdlog 的异步记录器和多线程支持使得它能够快速地记录大量的日志消息。
下面是spdlog性能：
同步模式： {#同步模式：}
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| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | [info] ************************************************************** [info] Single thread, 1,000,000 iterations [info] ************************************************************** [info] basic_st Elapsed: 0.17 secs 5,777,626/sec [info] rotating_st Elapsed: 0.18 secs 5,475,894/sec [info] daily_st Elapsed: 0.20 secs 5,062,659/sec [info] empty_logger Elapsed: 0.07 secs 14,127,300/sec [info] ************************************************************** [info] C-string (400 bytes). Single thread, 1,000,000 iterations [info] ************************************************************** [info] basic_st Elapsed: 0.41 secs 2,412,483/sec [info] rotating_st Elapsed: 0.72 secs 1,389,196/sec [info] daily_st Elapsed: 0.42 secs 2,393,298/sec [info] null_st Elapsed: 0.04 secs 27,446,957/sec [info] ************************************************************** [info] 10 threads, competing over the same logger object, 1,000,000 iterations [info] ************************************************************** [info] basic_mt Elapsed: 0.60 secs 1,659,613/sec [info] rotating_mt Elapsed: 0.62 secs 1,612,493/sec [info] daily_mt Elapsed: 0.61 secs 1,638,305/sec [info] null_mt Elapsed: 0.16 secs 6,272,758/sec |
异步模式： {#异步模式：}
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| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | [info] ------------------------------------------------- [info] Messages : 1,000,000 [info] Threads : 10 [info] Queue : 8,192 slots [info] Queue memory : 8,192 x 272 = 2,176 KB [info] ------------------------------------------------- [info] [info] ********************************* [info] Queue Overflow Policy: block [info] ********************************* [info] Elapsed: 1.70784 secs 585,535/sec [info] Elapsed: 1.69805 secs 588,910/sec [info] Elapsed: 1.7026 secs 587,337/sec [info] [info] ********************************* [info] Queue Overflow Policy: overrun [info] ********************************* [info] Elapsed: 0.372816 secs 2,682,285/sec [info] Elapsed: 0.379758 secs 2,633,255/sec [info] Elapsed: 0.373532 secs 2,677,147/sec |
参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/617432495
