spdlog: 高性能C++日志库教程
2024-08-16 07:39:16作者:蔡丛锟
1. 项目介绍
spdlog 是一个由Gabriel Melman开发的高速、轻量级的C++日志库。它的设计目标是提供简单易用的日志记录功能,同时保持高性能。该项目支持多种日志目标,包括控制台、文件、轮转文件、syslog、Windows事件日志等。它还允许自定义日志过滤和在运行时动态改变日志级别。
2. 项目快速启动
安装(Header-only)
对于只需要头文件版本的用户,只需将include目录复制到你的构建树中:
$ git clone https://github.com/gabime/spdlog.git
$ cp -r spdlog/include/* /path/to/your/project/include/
安装(编译版)
如果你希望提高编译速度,可以编译安装:
$ git clone https://github.com/gabime/spdlog.git
$ cd spdlog
$ mkdir build && cd build
$ cmake ..
$ make -j
基本用法
以下是一个简单的示例,展示如何创建并使用一个控制台日志器:
#include <spdlog/spdlog.h>
int main() {
// 创建一个名为"console"的彩色控制台日志器
auto console = spdlog::stdout_color_mt("console");
console->info("欢迎使用spdlog!"); // 输出信息
console->error("这是一个错误消息!"); // 输出错误
return 0;
}
3. 应用案例和最佳实践
日志文件基本记录
要记录到文件,你可以使用basic_logger_mt:
#include <spdlog/sinks/basic_file_sink.h>
void basic_logfile_example() {
try {
// 创建一个基础日志器,记录到"logs/basic-log.txt"
auto logger = spdlog::basic_logger_mt("basic_logger", "logs/basic-log.txt");
} catch (const spdlog::spdlog_ex& ex) {
std::cout << "日志初始化失败:" << ex.what() << std::endl;
}
}
文件轮转日志
对于定期备份日志文件,可使用rotating_logger_mt:
#include <spdlog/sinks/rotating_file_sink.h>
void rotating_example() {
// 创建一个每5MB大小轮换且最多保留3个文件的日志器
auto max_size = 1048576 * 5; // 5MB
auto max_files = 3;
auto logger = spdlog::rotating_logger_mt(
"some_logger_name", "logs/rotating.txt", max_size, max_files);
}
4. 典型生态项目
- fmt: 提供了丰富的格式化功能,与spdlog配合用于格式化日志。
- CMake: 使用CMake进行构建配置。
- Conan: 通过Conan包管理器可以方便地管理依赖。
- vcpkg: 支持Microsoft的vcpkg包管理工具。
- conda: 通过Anaconda环境管理器来安装。
- build2: 作为依赖项管理的一部分,可以在build2系统中使用。
为了获取更多关于spdlog的详细信息和使用技巧,建议查看其官方仓库和提供的示例代码。
本文档提供了基本的指导,但实际使用中可能需要根据具体需求进行调整。更多信息,请参考官方文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
93
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1