Sidekiq自定义日志格式化器保留启动Logo的实现方法
在使用Sidekiq进行后台任务处理时,许多开发者都喜欢看到Sidekiq启动时显示的那个酷炫ASCII艺术Logo。然而,当我们需要自定义日志格式时,这个Logo可能会消失。本文将深入探讨如何在不丢失Sidekiq启动Logo的情况下实现自定义日志格式。
问题背景
Sidekiq默认会在启动时输出一个精美的ASCII艺术Logo,这不仅是Sidekiq的标志性特征,也为开发者提供了直观的启动确认。但当开发者按照官方文档实现自定义日志格式化器时,这个Logo往往会消失不见。
自定义日志格式化器的标准实现
通常,开发者会按照以下方式实现自定义日志格式化器:
module Sidekiq
class Logger < ::Logger
module Formatters
class CustomFormatter < Base
def call(severity, time, program_name, message)
# 自定义日志格式实现
end
end
end
end
end
这种实现虽然能够正常工作,但会导致Sidekiq启动时不再显示Logo。这是因为Logo的显示逻辑与日志格式化器紧密相关。
解决方案:继承Pretty类而非Base类
经过深入分析Sidekiq源码,我们发现更优的解决方案是让自定义格式化器继承自Pretty类而非Base类:
module Sidekiq
class Logger < ::Logger
module Formatters
class CustomFormatter < Pretty
def call(severity, time, program_name, message)
# 自定义日志格式实现
end
end
end
end
end
技术原理
Pretty类是Sidekiq专门为美化日志输出而设计的格式化器基类,它不仅包含了基本的日志格式化功能,还保留了Logo显示的相关逻辑。相比之下,Base类是一个更基础的格式化器,不包含这些Sidekiq特有的功能。
实现建议
-
保留原有功能:通过继承
Pretty类,可以确保所有Sidekiq特有的日志功能(包括启动Logo)都能正常工作 -
灵活定制:在自定义格式化器中,开发者仍然可以完全控制日志的最终输出格式
-
上下文信息:可以在格式化器中方便地访问Sidekiq的上下文信息,如任务参数等
最佳实践
对于需要在Sidekiq日志中添加额外信息的场景,建议采用以下模式:
Sidekiq.configure_server do |config|
# 添加上下文信息
Sidekiq::JobLogger.prepend(YourCustomContextModule)
# 使用继承自Pretty的自定义格式化器
config.logger.formatter = Sidekiq::Logger::Formatters::CustomFormatter.new
end
这种方法既保留了Sidekiq的所有原生特性,又允许开发者灵活地扩展日志功能。
总结
通过继承Pretty类而非Base类来实现自定义日志格式化器,开发者可以在享受Sidekiq所有原生功能(包括启动Logo)的同时,完全控制日志的输出格式。这种方案既简单又有效,是Sidekiq日志定制的最佳实践之一。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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