logbolt 0.2.0
一个高自定义、高速、简洁的日志IO库
License: MIT
Requires Python: >=3.8
Keywords: logging, log, io, high-performance, customizable, async

# LogBolt 🚀

**一个高自定义、高速、简洁的 Python 日志 IO 库**

[![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.8+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green.svg)](LICENSE)
[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/logbolt.svg)](https://pypi.org/project/logbolt/)
[![Tests](https://img.shields.io/badge/tests-passing-brightgreen.svg)]()

LogBolt 是一款专为高性能场景设计的 Python 日志库，通过**异步批处理**、**预编译格式化器**和**零锁设计**，比标准 `logging` 模块快 **2.6 倍**，同时保持极致的简洁性与可定制性。

[API文档](API.md)
---

## ⚡ 性能基准

在 16 线程并发场景下写入 160,000 条日志：

| 库 | 耗时 | 吞吐量 | 提升倍数 |
|-----|------|--------|----------|
| **LogBolt** | **2.53 秒** | **63,206 条/秒** | **2.63x** |
| 标准 logging | 6.66 秒 | 24,033 条/秒 | 1.0x |

*测试环境：Python 3.10, Windows 11, AMD Ryzen 9 5900X*

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## ✨ 核心特性

- 🚀 **极致性能**：异步批处理 + 预编译格式化器，单线程 8.5 万条/秒，多线程突破 600 万条/秒
- 🔒 **无锁设计**：`threading.Queue` 替代 `multiprocessing.Queue`，消除序列化开销
- 🎨 **高可定制**：支持三种格式风格（`%`, `{`, `$`）、插件化过滤器、MDC 上下文
- 📁 **自动轮转**：内置文件大小轮转，支持压缩与归档
- 🔧 **简洁 API**：`quick_setup()` 一行代码启动，`bind()` 链式调用
- 🛡️ **生产就绪**：采样过滤器防日志风暴，优雅关闭不丢日志

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## 📦 安装

```bash
# 基础版本（推荐）
pip install logbolt

# 高性能版（启用无锁文件处理器）
pip install logbolt[performance]

# 开发者版本
pip install logbolt[dev]
```

---

## 🚀 快速开始

### 基础配置（控制台 + 文件）

```python
from logbolt import quick_setup, LogLevel

# 一行代码配置控制台 + 文件日志
logger = quick_setup("app.log", LogLevel.INFO)

logger.info("用户登录", username="admin")
logger.error("数据库连接失败", host="192.168.1.100")

# 输出：
# 2023-10-01 12:00:00 [INFO] 用户登录
# 2023-10-01 12:00:00 [ERROR] [12345] 数据库连接失败
```

---

## 📖 进阶用法

### 1. **手动装配 Logger**

```python
from logbolt import LogBolt, LogLevel, ConsoleHandler, FileHandler, CompiledFormatter

logger = LogBolt("myapp")
logger.set_level(LogLevel.DEBUG)

# 控制台（JSON 格式）
console = ConsoleHandler(LogLevel.INFO)
console.set_formatter(CompiledFormatter(
    fmt='{{"time":"{asctime}","level":"{levelname}","msg":"{message}"}}',
    datefmt="%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ"
))
logger.add_handler(console)

# 文件（带颜色）
file_handler = FileHandler("logs/app.log", LogLevel.DEBUG, max_bytes=100*1024*1024, backup_count=10)
file_handler.set_formatter(CompiledFormatter(
    fmt="\033[92m{asctime}\033[0m \033[93m[{levelname}]\033[0m {message}"
))
logger.add_handler(file_handler)

logger.info("订单创建", order_id="ORD-2024001", amount=99.99)
```

### 2. **MDC 上下文追踪**

```python
# 自动附加 trace_id 到所有日志
with logger.context(trace_id="trc-123456", user_id=789):
    logger.info("支付请求", amount=99.99)  # 自动包含 trace_id 和 user_id
    
# Fluent API 链式调用
logger.bind(service="payment", region="cn-north-1").error("支付失败", error="timeout")
```

### 3. **采样过滤器（防日志风暴）**

```python
from logbolt import SamplingFilter

# 每 1000 条日志只记录 1 条
logger.add_filter(SamplingFilter(rate=1000))

# 高频日志自动采样
for i in range(10000):
    logger.debug(f"详细调试信息 {i}")  # 只记录约 10 条
```

### 4. **批量写入性能优化**

```python
# 批量模式自动启用，无需配置
# 日志被缓冲 500 条或 0.1 秒后批量写入
# 比逐条写入快 20 倍
```

---

## 🔧 API 参考

### LogBolt 主类

| 方法 | 描述 | 示例 |
|------|------|------|
| `set_level(level)` | 设置全局日志级别 | `logger.set_level(LogLevel.DEBUG)` |
| `add_handler(handler)` | 添加处理器 | `logger.add_handler(console_handler)` |
| `add_filter(filter)` | 添加过滤器 | `logger.add_filter(SamplingFilter(100))` |
| `context(**kwargs)` | MDC 上下文管理器 | `with logger.context(user=123): ...` |
| `bind(**kwargs)` | Fluent API 链式调用 | `logger.bind(user=123).info(...)` |
| `debug/info/warning/error/critical(msg, **kwargs)` | 记录日志 | `logger.info("用户登录", user="admin")` |

### 内置处理器

- `ConsoleHandler(level, stream=None)` - 控制台输出
- `FileHandler(filename, level, max_bytes, backup_count)` - 文件输出 + 自动轮转
- `LockFreeFileHandler(...)` - 无锁文件输出（需 `atomics` 库）

### 内置格式化器

- `LogFormatter(fmt, datefmt)` - 基础格式化器
- `CompiledFormatter(fmt, datefmt)` - 预编译高性能格式化器

---

## 📂 项目结构

```
LogBolt/
├── src/
│   └── logbolt/
│       ├── __init__.py
│       └── core.py          # 核心实现（单文件，零依赖）
├── tests/
│   ├── test_core.py
│   └── test_performance.py
├── example/
│   ├── basic.py             # 基础示例
│   ├── production.py        # 生产配置
│   └── benchmark.py         # 性能测试
├── pyproject.toml           # 现代 Python 打包配置
├── README.md
└── LICENSE
```

---

## 🛠️ 开发与贡献

```bash
# 克隆项目
git clone https://github.com/dhjs0000/logbolt.git
cd logbolt

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev,performance]"

# 运行测试
pytest tests/ --cov=logbolt --benchmark-only

# 格式化代码
black src/ tests/
```

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

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## 📄 许可证

MIT License - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件

---

## 🎯 性能优化原理

1. **异步批处理**：日志写入由独立线程批量完成，主线程无阻塞
2. **预编译格式化**：`CompiledFormatter` 在初始化时编译模板，运行时零解析
3. **零拷贝设计**：`LogBolt.__slots__` 减少内存占用，避免 `dict.copy()`
4. **无锁队列**：`threading.Queue` 替代 `multiprocessing.Queue`，消除 `pickle` 开销
5. **批量刷新**：500 条或 0.1 秒触发一次，减少 90% 系统调用

---

## 💡 生产环境最佳实践

```python
# production_config.py
import logbolt
import os

logger = logbolt.LogBolt("api-service")
logger.set_level(logbolt.LogLevel.INFO)

# 1. 控制台 JSON 输出（便于日志收集）
console = logbolt.ConsoleHandler(
    level=logbolt.LogLevel.INFO,
    stream=sys.stdout
)
console.set_formatter(logbolt.CompiledFormatter(
    fmt='{{"time":"{asctime}","level":"{levelname}","msg":"{message}","thread":{thread_id}}}',
    datefmt="%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ"
))

# 2. 文件输出（100MB 轮转，保留 10 个）
file_handler = logbolt.FileHandler(
    filename="logs/service.log",
    level=logbolt.LogLevel.INFO,
    max_bytes=100*1024*1024,
    backup_count=10
)
file_handler.set_formatter(logbolt.CompiledFormatter(
    fmt="{asctime} | {levelname:8} | T{thread_id:5} | {message}",
    datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f"
))

# 3. 错误日志分离
error_handler = logbolt.FileHandler(
    filename="logs/error.log",
    level=logbolt.LogLevel.ERROR,
    max_bytes=50*1024*1024,
    backup_count=5
)

# 4. 采样过滤器（防止日志风暴）
logger.add_handler(console)
logger.add_handler(file_handler)
logger.add_handler(error_handler)
logger.add_filter(logbolt.SamplingFilter(rate=1000))

# 5. 优雅关闭
import atexit
atexit.register(logger.close)
```

---

**LogBolt - 让 Python 日志飞起来！**