log4cpp不适合高性能日志场景，因其同步写入、字符串流拼接耦合格式化与IO、RollingFileAppender依赖慢速复制滚动。
log4cpp 为什么不适合高性能日志场景
log4cpp 是 C++ 早期较流行的日志库，但它的设计基于同步写入 + 字符串流拼接（std::ostringstream），在高并发或高频打点时会成为瓶颈。典型表现是：log4cpp::Category::debug() 调用耗时陡增、线程频繁阻塞在 std::mutex::lock()、日志文件写满后卡顿甚至丢日志。
根本原因有三：一是日志格式化与写入耦合（每次调用都做字符串构造）；二是默认使用 log4cpp::FileAppender 同步刷盘；三是滚动策略依赖 log4cpp::RollingFileAppender 的单次重命名+复制，大文件滚动极慢。
用 async_logger 替代 log4cpp 的核心改造点
现代高性能方案（如 spdlog）采用「异步队列 + 独立日志线程 + 零拷贝格式化」模型。若必须沿用 log4cpp 接口风格，可封装一层异步缓冲层，但更推荐直接切换：
- 替换头文件：
#include→#include - 初始化改为无锁异步模式：
auto logger = spdlog::rotating_logger_mt("app", "logs/app.log", 1024 * 1024 * 10, 5);（10MB 单文件，最多保留 5 个历史文件） - 关键差异：spdlog 的
spdlog::rotating_logger_mt内部使用spdlog::sinks::rotating_file_sink_mt，滚动时仅 rename（不 copy），且支持set_pattern延迟格式化 - 避免踩坑：不要用
spdlog::daily_logger_mt在凌晨秒级并发时触发多线程竞争 rename；改用rotating_logger_mt+ 定期外部清理
手动实现轻量级滚动日志（无第三方依赖）
若项目禁止引入新库，可基于 std::ofstream + stat() 自建滚动逻辑，重点控制三个动作的原子性：
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- 判断是否滚动：用
std::filesystem::file_size()检查当前文件大小，而非依赖写入计数（可能因 crash 不准） - 滚动操作必须是原子 rename：
std::filesystem::rename("app.log", "app.log.1")，而非先 copy 再 delete（大文件卡死） - 打开新文件前，确保旧句柄已 close：
log_stream.close(); log_stream.open("app.log", std::ios::out | std::ios::app);
示例关键片段（省略线程安全包装）：
void rotate_if_needed() {
const size_t MAX_SIZE = 10 * 1024 * 1024;
if (std::filesystem::file_size("app.log") > MAX_SIZE) {
std::filesystem::rename("app.log", "app.log.1");
log_stream.close();
log_stream.open("app.log", std::ios::out | std::ios::app);
}
}
log4cpp 配置文件中滚动参数的真实含义
log4cpp 的 log4cpp.properties 中常见配置：
log4cpp.appender.File=FileAppender log4cpp.appender.File.fileName=app.log log4cpp.appender.File.maxFileSize=10485760 log4cpp.appender.File.maxBackupIndex=5，但很多人误以为它能自动滚动——其实
FileAppender **根本不支持滚动**，必须显式换为 RollingFileAppender：
- 错误写法：
log4cpp.appender.File=FileAppender→ maxFileSize 无效 - 正确写法：
log4cpp.appender.File=RollingFileAppender，且需确保链接了liblog4cpp的完整版（部分精简包剔除了 Rolling 支持） - 隐患点：log4cpp 的
maxBackupIndex=5实际会生成app.log.1到app.log.5，但删除旧文件逻辑在析构时执行，进程非正常退出会导致备份文件堆积
滚动性能差的根源在于：它对每个备份文件执行 std::copy()，100MB 日志滚动一次可能耗时 800ms 以上。
