Glog 使用指南
2024-09-26 17:23:48作者:庞队千Virginia
项目介绍
Glog是由Huolala开发的一款高性能、跨平台的移动日志库。它利用内存映射(mmap)技术,实现了同步与异步两种写入模式,支持自定义的二进制日志格式。这使得SDK用户能够灵活选择如JSON或Protocol Buffers等序列化机制。Glog旨在提高性能同时保持可靠性,其底层设计对文件格式做了优化,以适应高效、容错的需求,并且提供了日志压缩、加密以及自动归档功能。此外,Glog还附带了C++编写的读取模块。
项目快速启动
安卓集成
首先,确保在你的build.gradle文件中添加了Maven Central仓库:
allprojects {
repositories {
mavenCentral()
}
}
然后,在app模块的依赖中引入Glog:
dependencies {
implementation "cn.huolala.log.android:glog-android-static:1.0.0"
}
示例代码展示如何初始化和使用Glog:
public class SampleApp extends Application {
private Glog glog;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
// 初始化配置
Glog.initialize(BuildConfig.DEBUG, InternalLogLevel.DEBUG); // 设置内部日志级别为DEBUG
setup(); // 初始化Glog实例
// 日志写入示例
byte[] data = serializeYourData(); // 序列化数据
glog.write(data); // 写入二进制日志数据
}
private void setup() {
glog = new Glog.Builder(this)
.protoName("glog_identify")
.encryptMode(Glog.EncryptMode.AES)
.key("")
.incrementalArchive(true)
.build();
}
}
iOS集成
对于iOS项目,你可以通过CocoaPods轻松集成Glog:
首先,在你的Podfile中添加以下行:
pod 'Huolala-Glog'
之后,执行pod install进行安装。简单示例代码来说明使用方法:
// 初始化Glog默认实例
let glog = Glog.defaultGlog()
// 写入数据
let data = serializeYourData()
glog.write(data)
// 获取日志快照并读取
let logFiles = self.glog.getArchiveSnapshot(true, minLogNum: 10, totalLogSize: 100 * 1024)
for file in logFiles {
if let reader = self.glog.openReader(file) {
var dataString: String?
repeat {
let buffer = Data(count: 16 * 1024)
let length = reader.read(buffer: &buffer)
guard length > 0 else { break } // 故障容忍处理
dataString = String(data: buffer, encoding: .ascii)
} while true
print(dataString ?? "")
self.glog.closeReader(reader)
}
}
应用案例和最佳实践
Glog特别适合于那些需要高效率日志记录的场景,例如实时分析、故障诊断和性能监控。最佳实践中,建议在不同环境(如开发、测试和生产)下设置不同的日志级别,以平衡信息的详细度和系统性能。利用Glog的异步写入能力,可以有效避免日志写入阻塞主线程,保证应用程序响应迅速。
典型生态项目
虽然直接关联的“典型生态项目”信息未在提供的资料中明确指出,但在实际应用中,Glog可以广泛应用于任何需要高度定制化日志处理的应用程序中,特别是移动开发领域,包括但不限于社交应用、电商应用、金融APP等,其中对日志的处理速度和效率有着严格要求的场景。
此指南提供了一个基本框架来开始使用Glog。深入了解和高级使用可能涉及更多细节,建议参考项目文档和源码注释以获取更全面的信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322