在项目中，我们会频繁用到 console.log() 来输出一些关键信息到控制台中，有助于开发调试，以及问题的排查，待项目上线后，这些调试日志又得及时清除。,同时在前端质量要求下，我们会做“前端埋点”，用于远程上报一些关键行为信息，用于在出问题时还原用户的操作路径，复现 BUG，从而解决问题，而各种各样的上报若是能在业务开发中抹平差异，也有助于研发提效。,因此，有必要在团队中封装日志工具（Logger），用于统一管理日志输出和格式化上报，降低开发者对多平台上报差异的心智负担。,预期日志管理工具（Logger）需要有如下能力：,在阅读完 Axios 的源码后，个人认为 Axios 里对于设计模式的应用是非常灵活，同理，一个好的日志工具也应当遵守着一定的软件设计模式原则。,作为项目中用到的日志工具，单例模式应当是更适合的选择！,Logger 的打印输出能力，本质上还是借助了 window.console 对象中的方法：,Console 对象,在面向对象编程中，我们可以认为 console 是一个已经初始化的实例，同时也是一个单例，因为它是全局唯一。,而单例模式的最大好处就是全局唯一，对于做日志统一管理有着天然的友好支持基础。,接下来通过具体的代码，来逐一实现并完善我们的 Logger 日志工具类。,在 ESM 规范下，我们可以直接通过直接导出实例方式（export default new ClassName()），来实现单例模式。,Logger 的基础结构就有了：,参考 Axios 的设计[1]，因此我们还提供 create() 方法，为创建新实例留一个入口方法。,当需要重新定义一个 logger 实例时，就可以参考如下方式：,需要区分 info、warn、error 三种类型的日志，实现如下：,定义日志枚举类型：,在 _log() 方法中，通过 __DEV__ 环境变量区分“生产”和“开发”：,这种变量可以理解为“开关”：,生产环境则控制台不输出信息，在实际应用中，可以扩展“是否输出信息”的变量，来针对性扩展，例如线上需要通过特定参数展示调试日志，用于线上定位问题，那么就可以综合多个条件来决定是否输出控制台，毕竟编程最核心的问题是解决需求。,在开发模式下，针对不同的信息类型，会标注不同的颜色：,Chrome 浏览器下的效果,与此同时，在每个“输出”方法中都返回了 this（当前实例），因而便可以为链式调用方法提供了使用基础。,namespace 最重要的作用是：区分在不同组件或文件下的日志，便于问题定位排查。,由于 Logger 将所有的输出集中到了统一文件，在 console.log() 中文件定位永远是 Logger 类定义实现所在文件，因此需要 namespace 来区分。,新增 setNamespace() 方法：,在 TypeScript 环境下，会提供代码提示，例如某个文件下输出错误信息的方式：,而 setNamespace() 方法，并不是每次都需要调用的，只需在文件中调用一次即可。,在一些关键时机，例如进入页面、点击“付费按钮”等一些关键操作上，一般会加上一些上报到远程，用于记录用户操作路径，以此便于在出现问题后，复现 BUG 并“对症下药”。,而埋点上报一般有三类：代码埋点、可视化埋点、无痕埋点。,我们这里通过给 Logger 增加远程上报的方式就是代码埋点。,一般情况下，埋点上报属于“前端监控”方面，前端监控是一个独立的管理系统，它的职能是负责前端项目的监控、异常报警等，因此通常会有用于项目集成的前端 SDK,有了 Logger 实例，我们可以在 Logger 中直接统一集成“前端监控 SDK”的主动上报方法即可！,在 Logger 类中新增三个方法：,至于为什么添加着两个方法，实际是根据“前端监控 SDK”提供的 API 来决定,例如常见的 “Sentry - 应用监控错误溯源[2]” 平台，针对主动上报，提供了三种方法，通常为了保持一致性，降低心智负担，因此新增对应的三个上报方法。,具体的上报参数和逻辑，则需要大家根据自己的业务区扩展。,从上面 Logger 类的实现，可以发现一个明显的问题，如果业务需要扩展功能，则需要修改 Logger 类内部的方法，Logger 类中的方法和逻辑，我们可以理解为是所有业务都通用的，业务定制化的功能应该通过额外扩展方式来完善。,那有没有什么办法，可以实现不修改方法，而扩展 Logger 的功能呐？,有几个方案：,个人推荐第二个方案，但如果每一次调用，都按照如下方式：,但这种设计比较粗糙,参考 Axios 的拦截器设计，也就是 AOP（面向切面编程模式）的设计思想，来扩展 _log() 方法。,新增类型申明：,将 Logger 的配置集中的 config 私有变量中，并新增 addBeforeFunc() 和 addAfterFunc() 两个方法，用于新增自定义“拦截器”函数,其中一个细节是，日志打印之后的拦截器，按照FCLS（First Come Last Serve，先到后服务）的策略，和 Axios 的响应拦截器执行顺序对齐，与此同时，拦截器函数中会注入当前 Logger 的 config 配置。,通过简单的“拦截器”，即可实现功能的扩展，这种方式的功能扩展不会影响到主体功能，后期的维护升级是无侵入性的，还算比较优雅的，是吧！,这里还可以考虑更多设计，例如参考发布订阅设计模式来改造，通过生命周期的关键点，被动触发，主动通知并执行所有订阅了对应消息的事件，可以参阅《聊一聊发布订阅设计模式[3]》,也可以用插件模式方式来实现扩展，类似发布订阅模式，给 _log() 函数添加执行的钩子函数?（回调函数），例如这种设计下，把“埋点上报”等功能拆分成插件，再实现一个简单的事件队列模型，集成一下子！,至此，一个基本的日志工具就实现完成了，但并未完完全全遵守设计原则，这里在生产实践中还需要封装、抽离相应“职责”，增加可维护性。,在团队中以此作为基础结构，然后针对团队、项目、业务的特点做适当的扩展，构建符合当前团队特性的通用日志工具模块，应该也不是什么难事！
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