Iris용 AccessLog 미들웨어
Iris 웹 프레임워크용 accesslog 미들웨어는 수신되는 HTTP 요청에 대한 자세한 로깅을 제공합니다. 이 미들웨어는 고도로 구성 가능하며 사용자 정의 필드를 포함하여 요청 및 응답의 다양한 측면을 기록할 수 있습니다.
특징
- 요청 및 응답 세부정보를 기록합니다.
- 다양한 출력 형식(JSON, CSV, 맞춤 템플릿)을 지원합니다.
- 여러 대상(파일, stdout 등)에 로그인할 수 있습니다.
- 비동기 로깅을 지원합니다.
- 사용자 정의 가능한 로그 필드.
- 미들웨어를 조건부로 적용할 수 있습니다.
설치
accesslog 미들웨어를 사용하려면 Iris 애플리케이션에서 이를 가져와야 합니다.
import ( "github.com/kataras/iris/v12" "github.com/kataras/iris/v12/middleware/accesslog" )
기본 사용법
다음은 Iris 애플리케이션에서 accesslog 미들웨어를 사용하는 방법에 대한 기본 예입니다.
package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" "github.com/kataras/iris/v12/middleware/accesslog" ) func makeAccessLog() *accesslog.AccessLog { ac := accesslog.File("./access.log") ac.Delim = '|' ac.TimeFormat = "2006-01-02 15:04:05" ac.Async = false ac.IP = true ac.BytesReceivedBody = true ac.BytesSentBody = true ac.BytesReceived = false ac.BytesSent = false ac.RequestBody = true ac.ResponseBody = false ac.KeepMultiLineError = true ac.PanicLog = accesslog.LogHandler ac.SetFormatter(&accesslog.JSON{ Indent: " ", HumanTime: true, }) return ac } func main() { ac := makeAccessLog() defer ac.Close() app := iris.New() app.UseRouter(ac.Handler) app.Get("/", func(ctx iris.Context) { ctx.WriteString("OK") }) app.Listen(":8080") }
구성 옵션
출력 대상
파일 또는 새로 만들기 기능을 사용하여 로그의 출력 대상을 설정할 수 있습니다.
ac := accesslog.File("./access.log") // or ac := accesslog.New(os.Stdout)
로그 형식
기본 로그 형식은 다음과 같습니다.
Time|Latency|Code|Method|Path|IP|Path Params Query Fields|Bytes Received|Bytes Sent|Request|Response|
다양한 포맷터를 사용하여 로그 형식을 맞춤설정할 수 있습니다.
JSON 포맷터
ac.SetFormatter(&accesslog.JSON{ Indent: " ", HumanTime: true, })
CSV 포맷터
ac.SetFormatter(&accesslog.CSV{})
사용자 정의 템플릿 포맷터
ac.SetFormatter(&accesslog.Template{Text: "{{.Code}}"})
사용자 정의 필드
로그 항목에 사용자 정의 필드를 추가할 수 있습니다.
ac.AddFields(func(ctx iris.Context, f *accesslog.Fields) { for k, v := range ctx.Request().Header { value := strings.Join(v, ", ") f.Set("request.header."+k, value) } })
비동기 로깅
성능 향상을 위해 비동기 로깅 활성화:
ac.Async = true
조건부 로깅
특정 경로나 조건에 대한 로깅을 건너뛸 수 있습니다.
app.UseRouter(accesslog.SkipHandler)
고급 사용법
여러 대상에 로깅
io.MultiWriter를 사용하여 여러 대상에 로그인할 수 있습니다.
ac.SetOutput(io.MultiWriter(os.Stdout, accesslog.File("./access.log")))
맞춤 시계
테스트에 유용한 로그 타임스탬프에 대한 사용자 정의 시계를 설정할 수 있습니다.
ac.Clock = accesslog.TClock(time.Now())
미들웨어 통합
accesslog 미들웨어를 다른 미들웨어와 통합:
app.UseRouter(ac.Handler) app.UseRouter(otherMiddleware)
예
JSON 파일에 요청 기록
ac := accesslog.File("access_log.json") ac.SetFormatter(&accesslog.JSON{ Indent: " ", HumanTime: true, }) app.UseRouter(ac.Handler)
로그 회전 사용
자세한 내용은 로그 회전 예시를 참고하세요.
사용자 정의 필드 및 템플릿
자세한 내용은 사용자 정의 필드 및 템플릿 예시를 참조하세요.
클라이언트에 대한 로그 수신 및 렌더링
자세한 내용은 로그 브로커 예시를 참고하세요.
결론
Iris용 accesslog 미들웨어는 HTTP 요청 및 응답을 기록하는 강력한 도구입니다. 유연한 구성 옵션과 사용자 정의 필드 및 형식 지원을 통해 모든 애플리케이션의 요구 사항에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.
더 많은 예시와 자세한 사용법은 Iris 공식 문서를 참고하세요.
위 내용은 Iris용 AccessLog 미들웨어의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Go Language는 효율적이고 확장 가능한 시스템을 구축하는 데 잘 작동합니다. 장점은 다음과 같습니다. 1. 고성능 : 기계 코드로 컴파일, 빠른 달리기 속도; 2. 동시 프로그래밍 : 고어 라틴 및 채널을 통한 멀티 태스킹 단순화; 3. 단순성 : 간결한 구문, 학습 및 유지 보수 비용 절감; 4. 크로스 플랫폼 : 크로스 플랫폼 컴파일, 쉬운 배포를 지원합니다.

Golang은 동시성에서 C보다 낫고 C는 원시 속도에서 Golang보다 낫습니다. 1) Golang은 Goroutine 및 Channel을 통해 효율적인 동시성을 달성하며, 이는 많은 동시 작업을 처리하는 데 적합합니다. 2) C 컴파일러 최적화 및 표준 라이브러리를 통해 하드웨어에 가까운 고성능을 제공하며 극도의 최적화가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

Golang과 C는 각각 공연 경쟁에서 고유 한 장점을 가지고 있습니다. 1) Golang은 높은 동시성과 빠른 발전에 적합하며 2) C는 더 높은 성능과 세밀한 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Golang과 Python은 각각 고유 한 장점이 있습니다. Golang은 고성능 및 동시 프로그래밍에 적합하지만 Python은 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. Golang은 동시성 모델과 효율적인 성능으로 유명하며 Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리 생태계로 유명합니다.

C는 하드웨어 리소스 및 고성능 최적화가 직접 제어되는 시나리오에 더 적합하지만 Golang은 빠른 개발 및 높은 동시성 처리가 필요한 시나리오에 더 적합합니다. 1.C의 장점은 게임 개발과 같은 고성능 요구에 적합한 하드웨어 특성 및 높은 최적화 기능에 가깝습니다. 2. Golang의 장점은 간결한 구문 및 자연 동시성 지원에 있으며, 이는 동시성 서비스 개발에 적합합니다.

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Golang과 C의 성능 차이는 주로 메모리 관리, 컴파일 최적화 및 런타임 효율에 반영됩니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 메커니즘은 편리하지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 2) C의 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화는 재귀 컴퓨팅에서 더 효율적입니다.
