一个 经过专门设计 的实用程序，用于 规范应用程序的日志记录过程。

日志框架可以自己编写（需要一定的能力哦），也可以由第三方（例如：log4cplus）提供。对于不同的日志框架，各自在实现方式上也有所不同。

虽然可以简单地“标准化”日志（例如：调用文件系统 API，将信息写入名为 log.txt 的文件），但是要成为一个严格意义上的框架，必须要超越标准化。也就是说， 日志框架必须通过处理日志记录来标准化解决方案，从而暴露一个标准的 API。

没明白？那就再具体一些，设想一个日志框架，封装了三个主要部分：

当想要捕获程序的运行时信息时， 首先要发出要记录的信息。然后格式化这些信息，最后决定将它输出到哪里。 一般情况下，会输出到文件中，但是也可以将其输出到控制台、数据库，或者任何能够接收数据的地方。

如果有一系列代码，能够解决这些问题，那么就可以被看作是一个日志框架。

为什么不是 cout

使用日志， 只为成为更好的攻城狮。

也许有人会问：既然 C++ 中有 cout，为什么还要使用日志呢？

无法否认，在使用像 C++、Java、PHP 这样的编程语言时，我们会经常将消息打印到控制台，因为这是开发、测试和调试程序的一部分。但倘若我们正在处理一个服务端程序，却无法看到其内部发生了什么，这时该怎么办？唯一的可见性工具是日志文件，如果没有日志，我们就不能进行任何调试，也无法知道程序内部在做什么。

尽管 C++ 中有相当方便的 cout 输出流，可以在控制台上打印一些信息，或者可以通过其他方式将这些信息重定向到文件中，但这对于实际的应用程序来说根本不够。尤其对于复杂的 C++ 程序来说，像 log4cplus 或任何其他日志框架能够提供了更多的灵活性，而这是 cout 不可能完成的。

在编写代码时， 使用日志框架是一种很好的实践。即使像《代码整洁之道》这样的书籍，也建议学习像 Log4 这样的框架进行日志记录。 所以，应尽可能的在生产代码中使用日志，而不是用 cout 来打印东西（这是不可接受的）。

使用日志的好处

日志是一个优秀系统不可或缺的组成部分。

对于很多人来说，日志的作用仅限于调试。其实不然，它在很多方面都非常有用。

日志是最好的诊断工具

绝大多数人都曾面临这样的困境 - 一旦程序出现问题，很长时间都找不出原因！

缺少日志，我们将不得不依赖于客户或技术支持，让他们描述在什么情况下发生了什么（很可能会存在一些误导）。随后我们需要通过开发环境重现问题，并进行各种调试，直至错误修复为止，然而这一般会耗费很长时间。 但若有日志的帮助，我们便能迅速摆脱这种困境，可以很快地发现异常，并快速定位、解决问题！

日志让我们有机会监测模块的瓶颈

随着项目规模的增加，模块会越来越多，调优也变成了一场持久战。

通过记录某些操作所花费的时间，我们可以及时地检测模块的瓶颈，并针对性地对一些耗时操作做出优化。

日志有助于我们了解用户的行为

为了提高产品质量，提供个性化服务，就必须了解用户行为 - 他们做了什么，想要什么。

要搞清楚这些，当然要有数据，所以 需要采集和分析用户的行为，而日志无疑是最主要的数据来源。

要不要重新发明轮子

不要去重新发明轮子 - 《麦肯锡方法》

既然已经对日志框架有了明确的了解，那么应该使用现有的日志框架，还是构建自己的日志框架呢？其实，这是一个老生常谈的问题了 - 要不要重新发明轮子？引用莎士比亚戏剧《哈姆雷特》中的一句名言：

To be or not to be - that is the question.

现在我们正处于技术大爆发的时代，每一个技术领域中都有很多优秀的解决方案。因此，自己完全不需要、也不应该去写日志框架。就像不应该写版本控制工具或 Bug 跟踪管理工具一样，其他人已经把这些东西搞出来了，而且搞的很好，Git、SVN，Bugzilla、Trac ...... 应有尽有，我们完全可以花很少的钱，甚至是免费使用它们。

所以， 请避免重复劳动，不要去重新发明轮子。应该坚持在自己的领域解决问题，将时间花在刀刃上。 话虽如此，但我们还是需要了解关于轮子的一些细节（谁造的？怎么创造的？如何使用？），以从中接受灵感，并把自己的知识加进去。

因此，当需要一个日志框架时，应该使用现有的框架，而不是去重新发明轮子。那么，问题来了，日志框架都有哪些呢？

日志框架都有哪些

C++ 中的日志框架有很多，其中比较著名的有：

log4cxx： Java 社区著名的 Log4j 的 C++ 移植版，用于为 C++ 程序提供日志功能，以便开发者对目标程序进行调试和审计。

log4cplus： 一个简单易用的 C++ 日志记录 API，它提供了对日志管理和配置的线程安全、灵活和任意粒度控制（也基于 Log4j）。

Log4cpp： 一个 C++ 类库，可以灵活地记录到文件、syslog、IDSA 和其他目的地（也基于 Log4j）。

google-glog： 一个 C++ 语言的应用级日志记录框架，提供了 C++ 风格的流操作和各种辅助宏。

Pantheios： 一个类型安全、高效、泛型和可扩展性的 C++ 日志 API 库（号称 C++ 领域速度最快的日志库）。

POCO： 还提供了一个 好的日志支持文档。

ACE： ACE 也有日志支持。

Boost.Log： 设计的非常模块化，并且可扩展。

Easylogging++： 轻量级高性能 C++ 日志库（只有一个头文件）。

G3log： 一个开源、支持跨平台的异步 C++ 日志框架，支持自定义日志格式。基于 g2log 构建，提升了性能，支持自定义格式。

Plog： 可移植、简单和可扩展的 C++ 日志库。

spdlog： 一个快速的 C++ 日志库，只包含头文件，兼容 C++11。

这么多框架，应该选择哪一个呢？

由于每个人的需求和技术栈都不一样，所以很难直接回答这个问题，但是有一些选择标准可供参考。

日志选择标准

易于使用的框架， 能让你事半功倍。

易用性，是优秀框架的一个重要特性。所以无论使用什么框架，都应优先考虑这一点。

对于日志框架而言，一旦被选定，在后期开发过程中，项目组中的每个人都会频繁使用。如果易用性不好的话，那绝对是一个噩梦！所以，在选择日志框架时，应尽量找那些由简单、直观的 API 实现的方案。衡量标准可参考：对于缺乏经验的团队成员，应该在查看文档和简单示例之后，就能够快速上手。

性能（效率）

功能决定当下，性能决定未来。

另一个要考虑的重要因素是性能影响。正如上面提到的，我们会经常调用日志，这可能会对程序的性能产生巨大的影响。

想象一下，一个日志框架，需要花费很长的时间才能启动，在每次调用时阻塞并执行文件 I/O，缺少缓冲机制……对于这样的框架，你会用吗？

因此，在评估日志框架时，可以参考网上的一些文章来比较，也可以自己做一些比较性实验（基准测试），例如：吞吐量 - 测量每秒可以完成多少次方法调用（越高越好）；采样 - 测量每次调用执行究竟花费了多少时间（越低越好）。

对现有代码的影响

影响越小，越容易维护。

在以后的使用中，日志将无处不在。就像会影响运行时性能一样，它们也会影响源码的可维护性。

从应用程序的角度来看，日志所处的位置比较尴尬。之所以这么说，是因为我们尽力隔离依赖性，提供良好的接口，并最小化耦合，在编程时考虑的是单一职责原则。然后日志出现了，它到处都是，与周围的代码无关。与这些优秀的设计原则相比，日志显得有些背道而驰。

因此，应充分考虑所引入日志的影响范围，尽量让我们的代码改动最小化！

每一个成功框架的背后，都有一个伟大的社区。

框架的生命力源于不断地完善和发展，如果没有强大的社区做支撑，这个框架便失去了源动力。

因此，在选择框架时，这一点非常重要 - 所选的框架是否有专门的团队做支撑？在像 Stack Overflow 这样的问答网站上，它是否有很强的存在感？确保一点，如果在使用过程中遇到了问题，你能有办法快速解决。倘若选择了一个不知名的框架，当遇到了 Bug 时，那么可能会浪费大量的时间来解决问题。

完整的框架，铸就完美的生产力。

在最前面，我们将日志的功能分为三个主要部分：日志记录、格式化和输出地，所以要确保所选的日志框架彻底解决了这些问题。

日志记录和输出地比较基础，几乎所有日志框架都有这些概念。话虽如此，但对于好的框架来说，应该巧妙地将日志记录与输出地分开，并且还应该有多种可选的输出地。在理想情况下，最好能够自定义输出地。

一般情况下，格式化日志文件会整齐地排列，并具有很好的可读性。但在 DevOps 的世界里，这些远远不够。具体来说，日志文件需要被格式化为可解析的数据。通过将日志输出作为数据处理，可以很容易地聚合、搜索和可视化日志，从而能够在生产支持方面助你一臂之力。所以，要确保日志框架拥有这种能力。

只有前途光明，方能大行其道。

无法绕过这一点 - 在选择日志框架时，不仅要考虑它的现状，还应该注重它的发展前景。

像上面提到的 C++ 日志框架，每一个都非常优秀且特点鲜明。但有一些却获得了更多的关注度，例如 log4cplus、glog，为什么如此呢？因为它们有很强大的“基因”和“后台”，一个是著名的 Log4j 的衍生品，另一个则是 Google 的“亲儿子”。

一个框架的发展前景，取决于众多因素 - 关注度、用户基数、社区活跃度 …… 要想大行其道，这些几乎都不能少。

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