Tinylog 使用指南
2026-01-18 10:41:02作者:虞亚竹Luna
项目介绍
Tinylog 是一个轻量级的日志库,旨在提供简单、高效且易于集成的解决方案,特别适合那些对日志处理有基本需求但又不希望引入过多依赖的项目。它设计为无配置文件,默认情况下只需极简的初始化即可工作,同时也支持高度自定义以适应更复杂场景。
项目快速启动
要快速开始使用 Tinylog,首先确保你的开发环境中已经安装了 Git 和 Java 开发工具(JDK)。然后按照以下步骤操作:
添加依赖
如果你的项目是 Maven 管理的,可以在 pom.xml 文件中添加如下依赖:
<dependency>
<groupId>com.tinylog</groupId>
<artifactId>tinylog-api</artifactId>
<version>3.0</version> <!-- 请检查 GitHub 上的最新版本 -->
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.tinylog</groupId>
<artifactId>tinylog-impl</artifactId>
<version>3.0</version> <!-- 版本应与 api 相同 -->
</dependency>
对于 Gradle 用户,将以下行添加到 build.gradle 的 dependencies 部分:
implementation 'com.tinylog:tinylog-api:3.0'
implementation 'com.tinylog:tinylog-impl:3.0'
编写日志代码
在你的应用程序中,简单地使用 Logger 类来记录日志:
import org.tinylog.Logger;
public class MyApp {
public static void main(String[] args) {
Logger.info("Hello, World!");
}
}
运行你的程序,你会看到控制台输出 "Hello, World!"。
应用案例和最佳实践
在使用 Tinylog 时,遵循一些最佳实践可以帮助提升日志的管理和维护效率:
- 级别管理:合理设置日志级别(如INFO、WARN、ERROR),避免过度记录DEBUG信息以减少磁盘空间消耗。
- 格式化日志:利用Tinylog提供的模板或者自定义日志格式,提高日志可读性。
- 异步日志:在性能敏感的应用中,考虑使用异步模式来减少日志记录对主线程的影响。
- 日志分割:配置日志滚动策略,例如按日期或大小分割日志文件,便于长期存储和检索。
典型生态项目
尽管Tinylog本身保持精简,其灵活性允许开发者在其之上构建特定场景的解决方案。例如,结合微服务架构,可以定制日志收集和分析方案,通过集成Logstash或Fluentd将日志发送至ELK Stack(Elasticsearch、Logstash、Kibana)进行集中式管理。此外,对于分布式追踪的需求,虽然Tinylog未直接提供此类功能,开发者可通过与其他系统(如Zipkin、Jaeger)集成,间接实现日志与追踪的关联,从而优化故障排查流程。
请注意,以上信息基于Tinylog的一般特性和标准使用方式。具体版本的功能可能有所不同,建议参考其GitHub页面上的最新文档来获取最准确的信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
558
3.8 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
372
434
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++
890
638
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
143
暂无简介
Dart
792
195
🎉 (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
1.36 K
769
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
146
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
265
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
12
1