Sidekiq自定义日志格式化时保留启动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启动时那个标志性的ASCII艺术Logo。然而,当我们需要自定义Sidekiq的日志格式时,这个可爱的Logo可能会意外消失。本文将深入探讨这一问题的原因及解决方案。
问题背景
Sidekiq默认会在启动时显示一个精美的ASCII艺术Logo,这个Logo不仅美观,还能让开发者一眼确认Sidekiq已成功启动。但在实际开发中,我们经常需要自定义日志格式,例如添加额外的上下文信息或改变日志格式。
当开发者按照官方文档实现自定义日志格式化器时,可能会发现启动Logo不再显示。这是因为默认情况下,Sidekiq使用Sidekiq::Logger::Formatters::Pretty类来处理日志格式化,其中包含了显示Logo的逻辑。
解决方案
方法一:继承Pretty类而非Base类
最直接的解决方案是在创建自定义格式化器时,继承自Pretty类而非Base类。Pretty类已经包含了处理启动Logo的逻辑,继承它可以保留这一功能。
class CustomFormatter < Sidekiq::Logger::Formatters::Pretty
def call(severity, time, program_name, message)
# 在这里实现自定义日志格式
"#{severity} [#{time}] #{message}"
end
end
这种方法简单有效,既保留了原有功能,又允许开发者自定义日志格式。
方法二:手动添加Logo显示逻辑
如果开发者需要更底层的控制,可以手动在自定义格式化器中添加显示Logo的逻辑。这需要了解Sidekiq的启动流程和Logo显示机制。
class CustomFormatter < Sidekiq::Logger::Formatters::Base
def call(severity, time, program_name, message)
# 自定义日志格式实现
end
def write_banner
# 手动添加Sidekiq Logo
puts <<~LOGO
m,
`$b
.ss, $$: .,d$
`$$P,d$P' .,md$P"'
,$$$$$b/md$$$P^'
.d$$$$$$/$$$P'
$$^' `"/$$$' ____ _ _ _ _
$: ',$$: / ___|(_) __| | ___| | _(_) __ _
`b :$$ \\___ \\| |/ _` |/ _ \\ |/ / |/ _` |
$$: ___) | | (_| | __/ <| | (_| |
$$ |____/|_|\\__,_|\\___|_|\\_\\_|\\__, |
.d$$ |_|
LOGO
end
end
最佳实践
-
优先继承Pretty类:除非有特殊需求,否则建议直接继承
Pretty类,这是最简单可靠的方法。 -
保持向后兼容:在自定义日志格式时,确保不破坏现有日志分析工具的功能。
-
考虑性能影响:复杂的日志格式化可能会影响性能,特别是在高吞吐量场景下。
-
测试验证:修改日志格式后,务必进行充分测试,确保所有日志功能正常,包括启动Logo的显示。
总结
Sidekiq的启动Logo不仅是一个视觉元素,也是系统状态的重要指示器。通过合理继承Pretty类,开发者可以在自定义日志格式的同时保留这一有用功能。理解Sidekiq日志系统的内部机制有助于开发者更好地扩展和定制日志功能,满足各种业务需求。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00