logback异步输出日志详解-阿里云开发者社区

前言

logback应该是目前最流行的日志打印框架了，毕竟Spring Boot中默认的集成的日志框架也是logback。在实际项目开发过程中，常常会遇到由于打印大量日志而导致程序并发降低，QPS降低的问题，而通过logback异步日志输出则能很大程度上解决这个问题。

一、什么是Appender？

logback官方文档：https://logback.qos.ch/manual/appenders.html

logback中文文档

官方介绍：

Logback 将编写日志事件的任务委托给名为 Appenders 的组件，Appenders 必须实现ch.qos.logback.core.Appender的接口。

简单来说，Appender就是用来处理logback框架下日志输出事件的组件。

Appender接口的核心方法如下：

package ch.qos.logback.core;
import ch.qos.logback.core.spi.ContextAware;
import ch.qos.logback.core.spi.FilterAttachable;
import ch.qos.logback.core.spi.LifeCycle;
public interface Appender<E> extends LifeCycle, ContextAware, FilterAttachable {
  public String getName();
  public void setName(String name);
 //核心方法：处理日志事件
  void doAppend(E event);
}

其中doAppend()方法是 logback 框架中最重要的方法。它负责将日志事件以适当的格式输出到适当的输出设备。

二、Appender类图

说明：

OutputStreamAppender 是另外三个附加程序的超类，即 ConsoleAppender 和 FileAppender，后者又是 RollingFileAppender 的超类。下一个图说明了 OutputStreamAppender 及其子类的类图。

1、控制台日志输出 ConsoleAppender

配置示例：

<configuration>
  <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
    <encoder>
      <pattern>%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} - %msg %n</pattern>
    </encoder>
  </appender>
  <root level="DEBUG">
       <appender-ref ref="STDOUT" />
  </root>
  </configuration>

说明：

控制台日志输出主要是在开发环境采用，比如在IDEA中开发时，可以清楚直观得在控制台看到运行日志，更方便程序调试。当应用发布到测试环境、生产环境时，建议关闭控制台日志输出，以提高日志输出的吞吐量，减少不必要的性能开销。

2、单日志文件输出 FileAppender

配置示例：

<configuration>
  <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
    <!-- 日志文件名称 -->
    <file>testFile.log</file>
    <!-- 是否追加输出 -->
    <append>true</append>
    <!-- 立即刷新，设置成false可以提高日志吞吐量 -->
    <immediateFlush>true</immediateFlush>
    <encoder>
     <!-- 日志输出格式 -->
      <pattern>%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n</pattern>
    </encoder>
  </appender>
  <root level="DEBUG">
    <appender-ref ref="FILE" />
  </root>
</configuration>

弊端：

采用单日志文件输出日志，很容易导致日志文件的体积一直膨胀，不利于日志文件的管理和查看。一般很少采用。

3、滚动日志文件输出 RollingFileAppender

配置示例：

<configuration>
  <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
    <!-- 日志文件名称 -->
    <file>logFile.log</file>
    <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
      <!-- 按天滚动生成历史日志文件 -->
      <fileNamePattern>logFile.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
      <!-- 历史日志文件保存的天数和容量大小-->
      <maxHistory>30</maxHistory>
      <totalSizeCap>3GB</totalSizeCap>
    </rollingPolicy>
    <encoder>
      <pattern>%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n</pattern>
    </encoder>
  </appender> 
  <root level="DEBUG">
    <appender-ref ref="FILE" />
  </root>
</configuration>

说明：

通过rollingPolicy 配置日志文件的滚动生成策略，以及历史日志文件保存的天数和总容量大小，

是测试环境和生产环境最推荐的日志输出方式。

三、同步输出和异步输出比较

同步输出

传统的日志打印采用的是同步输出的方式，所谓同步日志，即当输出日志时，必须等待日志输出语句执行完毕后，才能执行后面的业务逻辑语句。

使用logback的同步日志进行日志输出，日志输出语句与程序的业务逻辑语句将在同一个线程运行。在高并发场景下，日志数量不但激增，作为磁盘IO来说，容易产生瓶颈，导致线程卡顿在生成日志过程中，会影响程序后续的主业务，降低程序的性能。

异步输出

使用异步日志进行输出时，日志输出语句与业务逻辑语句并不是在同一个线程中运行，而是有专门的线程用于进行日志输出操作，处理业务逻辑的主线程不用等待即可执行后续业务逻辑。这样即使日志没有完成输出，也不会影响程序的主业务，从而提高了程序的性能。

四、异步日志实现原理AsyncAppender

logback异步输出日志是通过AsyncAppender实现的。AsyncAppender可以异步的记录 ILoggingEvents日志事件。

但是这里需要注意，AsyncAppender只充当事件分配器，它必须引用另一个Appender才能完成最终的日志输出。

示意图：

Logback的异步输出采用生产者消费者的模式，将生成的日志放入消息队列中，并将创建一个线程用于输出日志事件，有效的解决了这个问题，提高了程序的性能。

logback中的异步输出日志使用了AsyncAppender这个appender，通过看AsyncAppender源码，跟到它的父类AsyncAppenderBase，可以看到它有几个重要的成员变量：

AppenderAttachableImpl<E> aai = new AppenderAttachableImpl<E>();
BlockingQueue<E> blockingQueue;
AsyncAppenderBase<E>.Worker worker = new AsyncAppenderBase.Worker();

lockingQueue是一个队列，Worker是一个消费线程，基本可以判定是个生产者消费者模式。

再看消费者（work）的主要代码：

while (parent.isStarted()) {
    try {
        E e = parent.blockingQueue.take();    //单条循环
        aai.appendLoopOnAppenders(e);
    } catch (InterruptedException ie) {
        break;
    }
}

使用的是while单条循环，即logback异步输出是由一个消费者循环单条写入日志文件，工作流程如下图：

五、异步日志配置

配置示例：

配置异步输出日志的方式很简单，添加一个基于异步写日志的 appender，并指向原先配置的 appender即可。

<configuration>
   <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
     <file>myapp.log</file>
     <encoder>
       <pattern>%logger{35} - %msg%n</pattern>
     </encoder>
   </appender>
   <appender name="ASYNC" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
      <appender-ref ref="FILE" />
         <!-- 设置异步阻塞队列的大小，为了不丢失日志建议设置的大一些，单机压测时100000是没问题的，应该不用担心OOM -->
        <queueSize>10000</queueSize>
        <!-- 设置丢弃DEBUG、TRACE、INFO日志的阀值，不丢失 -->
        <discardingThreshold>0</discardingThreshold>
        <!-- 设置队列入队时非阻塞，当队列满时会直接丢弃日志，但是对性能提升极大 -->
        <neverBlock>true</neverBlock>
   </appender>
   <root level="DEBUG">
     <appender-ref ref="ASYNC" />
   </root>
 </configuration>

核心配置参数说明：

属性名	类型	描述
queueSize	int	BlockingQueue的最大容量，默认情况下，大小为256。
discardingThreshold	int	设置日志丢弃阈值，默认情况下，当队列还有20%容量，他将丢弃trace、debug和info级别的日志，只保留warn和error级别的日志。
includeCallerData	boolean	提取调用方数据可能相当昂贵。若要提高性能，默认情况下，当事件添加到事件队列时，不会提取与事件关联的调用方数据。默认情况下，只复制线程名和 MDC 等“廉价”数据。通过将 includeecallerdata 属性设置为 true，可以指示此附加程序包含调用方数据。
maxFlushTime	int	根据被引用的 appender 的队列深度和延迟，AsyncAppender 可能需要不可接受的时间来完全刷新队列。当 LoggerContext 停止时，AsyncAppender stop 方法将等待工作线程完成直到超时。使用 maxFlushTime 指定最大队列刷新超时(以毫秒为单位)。无法在此窗口内处理的事件将被丢弃。此值的语义与 Thread.join (long)的语义相同。
neverBlock	boolean	默认是false，代表在队列放满的情况下是否卡住线程。也就是说，如果配置neverBlock=true，当队列满了之后，后面阻塞的线程想要输出的消息就直接被丢弃，从而线程不会阻塞。

默认情况下，event queue配置最大容量为256个events。如果队列已经满了，那么应用程序线程将被阻塞，无法记录新事件，直到工作线程有机会分派一个或多个事件。当队列不再达到最大容量时，应用程序线程可以再次开始记录事件。因此，当应用程序在其事件缓冲区的容量或附近运行时，异步日志记录就变成了伪同步。这未必是件坏事，AsyncAppender异步追加器设计目的是允许应用程序继续运行，尽管需要稍微多一点的时间来记录事件，直到附加缓冲区的压力减轻。

优化 appenders 事件队列的大小以获得最大的应用程序吞吐量取决于几个因素。

下列任何或全部因素都可能导致出现伪同步行为:

大量的应用程序线程

每个应用程序调用都有大量的日志事件

每个日志事件都有大量数据

子级appenders的高延迟

为了保持事情的进展，增加队列的大小通常会有所帮助，代价是减少应用程序可用的堆。

为了减少阻塞，在缺省情况下，当队列容量保留不到20% 时，AsyncAppender 将丢失 TRACE、 DEBUG 和 INFO 级别的事件，只保留 WARN 和 ERROR 级别的事件。这种策略确保了对日志事件的非阻塞处理(因此具有优异的性能) ，同时在队列容量小于20% 时减少 TRACE、 DEBUG 和 INFO 级别的事件。事件丢失可以通过将丢弃阈值属性设置为0(零)来防止。

六、性能测试

这部分自己还没时间做测试，引用网上的一些测试数据。

既然能提高性能的话，必须进行一次测试比对，同步和异步输出日志性能到底能提升多少倍？

服务器硬件

CPU 六核

内存 8G

测试工具

Apache Jmeter

1、同步输出日志

线程数：100

Ramp-Up Loop(可以理解为启动线程所用时间) ：0 可以理解为100个线程同时启用

测试结果：

重点关注指标 Throughput【TPS】吞吐量：系统在单位时间内处理请求的数量，在同步输出日志中 TPS 为 44.2/sec

2、异步输出日志

线程数 100

Ramp-Up Loop：0

测试结果：

TPS 为 497.5/sec ，性能提升了10多倍！！！

参考文章：

logback那些事儿

logback异步输出日志详解

前言

一、什么是Appender？

二、Appender类图

1、控制台日志输出 ConsoleAppender

2、单日志文件输出 FileAppender

3、滚动日志文件输出 RollingFileAppender

三、同步输出和异步输出比较

四、异步日志实现原理AsyncAppender

五、异步日志配置

六、性能测试

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