必须在fastapi启动前用logger.add()配置loguru，启用enqueue=true解决多进程写入冲突，结合中间件contextualize注入request_id和path实现请求上下文追踪。
直接用 logger.add() 就行，但必须在 FastAPI 启动前完成配置，且要处理好多进程、异步写入和上下文丢失这三类典型问题。
为什么不能在路由函数里调用 logger.add()
每次请求都执行一次 logger.add() 会不断叠加 handler，导致同一条日志重复写入多次文件，甚至撑爆磁盘。loguru 的 logger 是全局单例，所有模块共享同一个实例，初始化只需一次。
- 正确时机：放在
@app.on_event("startup")或应用工厂函数中 - 错误做法：在
@app.get("/xxx")内部调用logger.add() - 验证方式：启动后检查
logger._core.handlers长度，应为 1～2（控制台 + 文件），不是随请求数增长
logger.add() 必须加 enqueue=True 才能用于 FastAPI
FastAPI 默认用 uvicorn 多 worker 模式运行（--workers 4），每个 worker 是独立进程。不加 enqueue=True 会导致多个进程同时写同一文件，出现内容错乱、覆盖或 OSError。
FastAPI + Flask 混合部署最佳实践，解决路由定义、API 代理等常见问题，适用于同时运行 FastAPI API 与 Flask 前端的场景。
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enqueue=True启用异步队列，所有日志先发到一个后台线程统一写入，规避多进程竞争 - 搭配
rotation和retention才真正生效，例如：rotation="500 MB"、retention="30 days" - 如果只跑单 worker（
--workers 1）且不关心并发安全，可省略，但不推荐
如何让每条日志自动带上请求 ID 和路径
默认的 logger.info("xxx") 不知道当前是哪个请求，查问题时无法关联。需结合中间件 + logger.contextualize() 注入上下文。
- 先在 startup 时调用
logger.configure(extra={"request_id": "N/A", "path": "N/A"})，避免未 contextualize 时报 KeyError - 在 HTTP 中间件中用
with logger.contextualize(request_id=request_id, path=request.url.path):包裹call_next(request) - 日志格式里用
{extra[request_id]}和{extra[path]}引用，例如：format="{time} | {extra[request_id]} | {message}" - request_id 建议从
request.headers.get("x-request-id")取，或用str(uuid.uuid4())生成
JSON 日志要设 serialize=True，但注意性能和调试成本
结构化日志利于 ELK 收集分析，但 serialize=True 会让每条日志都转成 JSON 字符串，增加 CPU 开销，且控制台输出变成一行难读的 JSON。
- 生产环境建议：文件输出启用
serialize=True，控制台输出禁用（用不同 handler 分开配置） - 调试阶段慎用：JSON 格式丢失颜色、换行和堆栈高亮，排查问题反而更慢
- 如果依赖
extra字段传结构化数据（如用户 ID、订单号），即使不序列化，也能在 format 中用{extra[user_id]}输出
最易被忽略的是：uvicorn 自身的日志（access log、error log）和你的业务日志完全分离，logger.add() 控制不了它。要统一管理，得额外配置 uvicorn 的 --access-log 和 --log-config，或者干脆用中间件把 access 信息也塞进 loguru。
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