有许多库可以在 Rust 中输出日志，有时很难选择该使用哪一个。当 println! 、 dbg! 和 eprintln! 无法解决问题时，找到一种方便记录日志的方法就很重要，尤其是在生产级应用程序中。本文将帮助您深入了解在 Rust 日志记录方面最适合您的用例的日志 crate。
Rust 中的日志如何工作？
简而言之：Rust 中的日志依赖于一个库来充当“日志门面”——以便其他crate可以和日志 API 配合工作。例如，如果我们有一个像 log 这样的crate，它为我们提供了可以与日志记录器一起使用的日志记录实现，那么我们还需要添加一个实际执行日志记录的crate 例如， simple-logger 是可以使用 log 的众多crate之一。某些日志门面可能只能由特定日志记录器使用 - 例如， tracing 要求您使用 tracing-subscriber crate，要么实现您自己的自定义类型，该类型实现 tracing::Subscriber 。
话不多说，下边开始 Rust 日志crate的比较！
log
log 是一个自称为“轻量级日志记录门面”的crate。该crate将日志门面定义为一个库，“提供一个抽象实际日志记录实现的单一日志记录 API”——本质上，这意味着我们需要运行另一个提供实际日志记录的库，然后使用此crate来提供日志消息。 Log 也由 Rust 核心团队维护，并且可能是您在 Rust Cookbook 上看到的第一个 crate，所以就是这样。
下面是一个关于如何使用它的简单示例，取自 GitHub 存储库：
use log;
pub fn shave_the_yak(yak: &mut Yak) {
log::trace!("Commencing yak shaving");
loop {
match find_a_razor() {
Ok(razor) => {
log::info!("Razor located: {}", razor);
yak.shave(razor);
break;
}
Err(err) => {
log::warn!("Unable to locate a razor: {}, retrying", err);
}
}
}
}
应该注意的是 log 还与许多日志记录器crate兼容 - 仅他们的 GitHub 存储库就列出了 20 多个日志记录器crate，并且是一个非详尽的列表！如果您正在寻找一款多功能记录器，这绝对适合您。然而，它也不像其他一些crate那么强大，要记住这一点。
对于大多数常见的用例，使用 log crate 是最简单的：只需设置消息级别，然后发送消息！
A quick summary: 快速总结：
- 由官方 Rust 团队维护
- 适用于几乎所有日志记录器crate
- 不像其他一些特殊日志 crate 那么强大
env-logger 环境记录器
env-logger 是一个简单的 Rust 日志记录器，它易于使用，对于任何想要实现日志记录但不希望需要大量样板文件的 大型项目来说都非常方便。它由 Rust CLI 工作组 (WG) 所有，这意味着它将获得长期支持，这对我们来说非常好。
它可以在一行语句中设置：
let logger = Logger::from_default_env();
然后，只需像这样从 Cargo 运行程序，并在命令前面添加 RUST_LOG 环境变量：
# This command will run your program and only print out error messages from logs
RUST_LOG=ERROR cargo run
还可以在应用程序中硬编码最低日志级别，如下所示：
use env_logger::{Logger, Env};
let env = Env::new()
// filters out any messages that aren't at "info" log level or above
.filter_or("MY_LOG", "info")
// always use styles when printing
.write_style_or("MY_LOG_STYLE", "always");
let logger = Logger::from_env(env);
还可以设置特定依赖项的日志级别（这与 log crate结合使用）：
use env_logger::Builder;
use log::LevelFilter;
let mut builder = Builder::new();
builder.filter_module("path::to::module", LevelFilter::Info);
.unwrap();
然而，尽管它很方便， env-logger 确实遇到了您可能在生产级应用程序中寻找的一些问题：即，几乎没有关于为日志编写自己的管道的记录功能。可能会使其实现起来相当棘手，而且也不清楚这个crate是否是线程安全的。不用说，它对于任何快速而混乱的日志记录来说都是非常有用的！
A quick summary: 快速总结：
- 由 Rust CLI 工作组所有
- 使用简单，使用感觉良好
- 缺乏有关日志附加/管道等更复杂功能的文档
- 关于 crate 是否 100% 线程安全的一些不清楚的问题
log4rs
log4rs 是一个以 Java 的 log4j 为模型的日志包，log4j 是一个日志包，可能是部署最多的开源软件之一。该板条箱比其他板条箱需要更多的设置，并且可以使用 YAML 文件或以编程方式完成配置。 log4rs 与 log 兼容，这对我们来说非常好，因为这意味着我们不必仅仅为了使用 log4rs 就采用新的范例。
如果您想创建一个配置文件来加载，您可以像这样设置 YAML 文件：
# set a refresh rate
refresh_rate: 30 seconds
# appenders
appenders:
# this appender will append to the console
stdout:
kind: console
# this appender will append to a log file
requests:
kind: file
path: "log/requests.log"
# this is a simple string encoder - this will be explained below
encoder:
pattern: "{d} - {m}{n}"
# the appender that prints to stdout will only print if the log level of the message is warn or above
root:
level: warn
appenders:
- stdout
# set minimum logging level - log messages below the mnimum won't be recorded
loggers:
app::backend::db:
level: info
app::requests:
level: info
appenders:
- requests
additive: false
编码器encoder可以使用 JSON 编码或模式编码。在这里，我们决定使用模式编码，它与原始 log4j 模式类似，但使用 Rust 字符串格式 - 您可以在此处查看有关如何格式化编码器模式的更多信息。
然后可以在设置程序时初始化它，如下所示：
log4rs::init_file("log4rs.yml", Default::default()).unwrap();
还可以以编程方式创建配置：
use log::LevelFilter;
use log4rs::append::console::ConsoleAppender;
use log4rs::append::file::FileAppender;
use log4rs::encode::pattern::PatternEncoder;
use log4rs::config::{Appender, Config, Logger, Root};
fn main() {
// set up ConsoleAppender to allow appending logs to the console (stdout)
let stdout = ConsoleAppender::builder().build();
// set up FileAppender to allow appending logs to a log file
let requests = FileAppender::builder()
.encoder(Box::new(PatternEncoder::new("{d} - {m}{n}")))
.build("log/requests.log")
.unwrap();
let config = Config::builder()
.appender(Appender::builder().build("stdout", Box::new(stdout)))
.appender(Appender::builder().build("requests", Box::new(requests)))
.logger(Logger::builder().build("app::backend::db", LevelFilter::Info))
.logger(Logger::builder()
.appender("requests")
.additive(false)
.build("app::requests", LevelFilter::Info))
.build(Root::builder().appender("stdout").build(LevelFilter::Warn))
.unwrap();
let handle = log4rs::init_config(config).unwrap();
// use handle to change logger configuration at runtime
}
还可以使用 log4rs 自动归档日志，这非常棒！对于大多数（如果不是所有）其他记录器包，此功能必须由您自己手动实现，因此将此功能内置到记录器本身中会带来巨大的便利。我们可以通过将以下内容添加到 YAML 配置文件（在“appenders”下）来开始设置它：
rolling_appender:
kind: rolling_file
path: log/foo.log
append: true
encoder:
kind: pattern
pattern: "{d} - {m}{n}"
policy:
kind: compound
trigger:
kind: size
limit: 10 mb
# upon reaching the max log size, the file simply gets deleted on successful roll
roller:
kind: delete
现在我们有一个策略，写入主日志文件，然后在主日志文件达到 10 MB 的日志时将其附加到存档日志文件，然后删除当前活动的日志文件以准备接收更多日志。
正如您所看到的， log4rs 是一个极其通用的 crate，它可以与前面提到的 log crate 配合使用，提供有关 Rust 日志的强大功能，如果您是来自像 Java 这样的语言，您已经了解其心智模型，只是想了解如何在 Rust 中进行日志记录。然而，作为交换，你必须学习如何设置记录器，与其他记录箱相比，设置本身相当复杂，所以请记住这一点。
Summary: 概括：
- 多功能的大型一体式crate
- 需要大量的样板代码或配置文件
- 轻松设置您自己的文件附加日志出口服务
- 适配
logcrate
tracing
tracing是一个自称为“用于检测 Rust 程序以收集结构化、基于事件的诊断信息的框架”的包，需要使用其对应的记录器 tracing-subscriber 或实现 tracing::Subscriber
tracing 使用“跨度(spans)”的概念，用于记录程序的执行流程。事件可以发生在跨度(spans)内部或外部，也可以类似于非结构化日志记录（即，仅以任何方式记录事件）使用，但也可以表示跨度(spans)内的时间点。见下文：
use tracing::Level;
// records an event outside of any span context:
tracing::event!(Level::DEBUG, "something happened");
// create the span while entering it
let span = tracing::span!(Level::INFO"my_span").entered();
// records an event within "my_span".
tracing::event!(Level::DEBUG, "something happened inside my_span");
跨度(spans)可以形成树结构，整个子树由其子级表示 - 因此，父级 Span 的持续时间将始终与其寿命最长的子级 Span 一样长（如果不是更长的话）。
因为所有这些可能有点过多， tracing 还包含了其他日志外观库中用于日志记录的常规宏 - 即 info! 、 error! 、 debug! 、 warn! 和 trace! 。每个宏都有一个跨度(spans)版本 - 但如果您来自 log 并且想要尝试 tracing 而不会迷失在尝试确保一切正常的复杂性中很快，tracing就为您提供了支持。
use tracing;
tracing::debug!("Looks just like the log crate!");
tracing::info_span!("a more convenient version of creating spans!");
Tracing-subscriber 是一个日志 create，旨在与 tracing 一起使用，让您定义一个实现 tracing 中的 Subscriber 特征的记录器。
您可以启动一个采用 RUST_LOG 环境变量的订阅者，如下所示：
tracing_subscriber::registry()
.with(fmt::layer())
.with(EnvFilter::from_default_env())
.init();
还可以以编程方式应用硬编码过滤器：
use tracing_subscriber::filter::{EnvFilter, LevelFilter};
let my_filter = EnvFilter::builder()
.with_default_directive(LevelFilter::ERROR.into())
.from_env_lossy();
tracing_subscriber::registry()
.with(fmt::layer())
.with(filter)
.init();
还可以将过滤器分层！如果想要同时拥有多个订阅者的效果，这非常有用。
如果需要将日志导出到某个地方，还有tracing_appender crate。需要使用 .with_writer() 方法将其添加到您的跟踪订阅者中，如下所示：
// create a file appender that rotates hourly
let file_appender = tracing_appender::rolling::hourly("/some/directory", "prefix.log");
// make the file appender non-blocking
// the guard exists to make sure buffered logs get flushed to output
let (non_blocking, _guard) = tracing_appender::non_blocking(file_appender);
// add the file appender to your tracing subscriber
tracing_subscriber::fmt()
.with_writer(non_blocking)
.init();
non_blocking 编写器是使用实现 std::io::Write 的类型构建的 - 因此，如果想实现自己的实现 std::io::Write 的东西（假设想要一个日志记录表达自动将您的所有内容导出到 BetterStack 或 Datadog） - 想尝试一下。见下文：
use std::io::Error;
struct TestWriter;
impl std::io::Write for TestWriter {
fn write(&mut self, buf: &[u8]) -> std::io::Result<usize> {
let buf_len = buf.len();
println!("{:?}", buf);
Ok(buf_len)
}
fn flush(&mut self) -> std::io::Result<()> {
Ok(())
}
}
let (non_blocking, _guard) = tracing_appender::non_blocking(TestWriter);
tracing_subscriber::fmt()
.with_writer(non_blocking)
.init();
正如您所看到的， tracing 系列 crate 提供了强大的功能，并且对于任何 Web 应用程序来说都足够强大，并且由 Tokio 团队维护，因此肯定会受到支持许久。但是，使用它需要了解 tracing 的工作原理，因为它使用其他日志crate中未使用的概念 - 因此，如果您出于某种原因需要从该crate迁移，并且您将被锁定，那么您将被锁定重新使用跨度span。但是，如果您问自己“Rust 中最好的日志crate是什么”，那么就这个crate系列的强大功能而言，您选择 tracing crate不会出错。
Summary: 概括：
- 需要了解一些关于跨度span等的知识才能充分利用
- 由 Tokio 团队维护，因此很可能会看到 LTS
- 拆分crate 意味着不必安装不打算使用的东西
- 由于其构建方式，可能是列表中最复杂的系统
Conclusions 结论
谢谢阅读！现在我们已经结束了，我希望您对 Rust 登录有更好的了解。日志箱如此之多，很难确定您应该使用哪一个，但希望本文能够让您清楚地了解哪个crate是最适合您的用例的 Rust 日志库。
Logging in Rust - How to Get Started
