Scala ロギングライブラリ
Scalaのロギングライブラリは、関数型プログラミングとJVMエコシステムの融合を活かしています。scala-logging、Scribe、Log4sなどは、型安全性、純粋関数型アプローチ、JVMライブラリとの相互運用性を提供します。
主な特徴
- 多様な出力レベル
- 構造化ログ
- 高性能
- 多様な出力先
- 豊富なエコシステム
代表的なライブラリ
- Pino: 超高速JSONロギングライブラリ
- Winston: 最も汎用性の高いロギングライブラリ
- Bunyan: 構造化JSON中心のロギングライブラリ
- Morgan: Express.js専用のHTTPロギングミドルウェア
GitHub Star 比較
| No | 名前 | GitHub Stars | 説明 | トレンド | ライセンス | タイプ | 公式サイト |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SLF4J + Logback | ⭐ 2.4k | Scalaアプリケーションで人気の伝統的な組み合わせ。SLF4Jが異なるJVMフレームワーク上でのロギング抽象化問題を解決し、LogbackとLog4j 2が柔軟性と強力な機能を提供。Scalaコミュニティでの実績と信頼性が高い。 | 2025年でも保守的なScalaプロジェクトや既存システムでの採用が継続。特にJavaエコシステムとの統合が重要な企業環境では、実績のあるこの組み合わせが選択される。新規プロジェクトではScala専用ソリューションが優先される傾向。 | MIT | Java Ecosystem | 公式 |
| 2 | Scala-Logging | - | SLF4Jをラップした便利で高性能なScalaロギングライブラリ。Lightbend Labsによって保守され、Scalaの特性を活かしたイディオムatic API設計。SLF4Jと他のロギングライブラリの上に構築され、最も広く使用されているScalaロギングソリューション。 | 2025年Scalaエコシステムで最も人気の選択肢として地位を確立。Lightbendの継続的なサポートと、既存のJVMロギングインフラとの優れた互換性により、企業レベルのScalaプロジェクトで標準的に採用されている。 | Apache-2.0 | Idiomatic Logger | 公式 |
| 3 | Scribe | - | JVM上最速と謳われるロギングフレームワーク。Scalaでゼロから構築され、プログラマティック設定が可能。従来のJavaロギングフレームワークのラッパーではなく、マクロによりコンパイル時最適化を実現。リアルタイム設定変更をサポート。 | 2025年パフォーマンスが最重要なScalaアプリケーションでの採用が拡大。純Scala実装とマクロベースの最適化により、従来のJavaベースソリューションを上回る性能を実現。高負荷システムでの選択例が増加している。 | MIT | High-performance Logger | 公式 |
| 4 | Log4s | - | SLF4J向けの高性能Scalaラッパー。Scalaのマクロと値クラスを活用し、ランタイムオーバーヘッドを課さずにイディオムatic Scalaファサードを提供。JVM APIの一般的な使用パターンを頻繁に上回る性能を実現。 | 2025年パフォーマンスとScalaらしさの両立を求めるプロジェクトでの採用が継続。コンパイル時最適化により、ランタイムパフォーマンスを損なうことなくScalaの利便性を提供。中規模から大規模プロジェクトでの実績を持つ。 | Apache-2.0 | Macro-optimized Logger | 公式 |
| 5 | ScalaLogging (Alternative) | - | SLF4Jの上に構築されたScala向けロギングライブラリの代替実装。基本的な機能に焦点を当て、軽量性を重視。Scala-loggingとは異なるアプローチで、よりシンプルなAPIと最小限の依存関係を提供。 | 2025年軽量性を重視するScalaプロジェクトでの選択例が見られる。複雑な機能は不要で、基本的なロギング機能のみを求める場面での採用。ただし、scala-loggingと比較しコミュニティサポートとメンテナンス頻度で劣る傾向。 | Apache-2.0 | Minimal Logger | 公式 |
| 6 | println() (Built-in) | - | Scala標準の出力関数。最もシンプルなデバッグ手段として、学習段階やクイックデバッグでの迅速なログ出力に適している。設定不要で即座に利用可能だが、本格的なアプリケーション開発では機能制限がある。 | 2025年でもScala学習の初期段階やREPLでの実験的コード検証での利用は継続。ただし、本格的なScalaアプリケーション開発では、構造化ログライブラリへの移行が強く推奨される。プロダクションコードでのprintln残留は品質問題として認識されている。 | Apache-2.0 | Native Function | 公式 |