浅析JAVA日志中的性能实践与原理解释问题之AsyncAppender的配置方式的问题是如何解决的

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 浅析JAVA日志中的性能实践与原理解释问题之AsyncAppender的配置方式的问题是如何解决的

问题一:AsyncAppender的配置方式是怎样的?

AsyncAppender的配置方式是怎样的?


参考回答:

配置方式如下:

<Async name="Async"> 
<AppenderRef ref="RollingRandomAccessFile"/> 
<shutdownTimeout>500</shutdownTimeout> 
<bufferSize>1024</bufferSize> 
<blocking>true</blocking> 
</Async>


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/623228


问题二:AsyncAppender的设计意图是什么?

AsyncAppender的设计意图是什么?


参考回答:

先提供一个系统缓冲区来缓存即将写入的内容,但当缓冲区满时,提供了直接丢弃或进行等待两种策略。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/623229


问题三:AsyncLogger和AsyncAppender有什么主要区别?

AsyncLogger和AsyncAppender有什么主要区别?


参考回答:

AsyncLogger使用更为简单,只需设置启动参数即可全局启用异步日志,而AsyncAppender需要在配置文件中进行配置。AsyncLogger使用了LMAX Disruptor的高性能队列,因此在性能上相比AsyncAppender具有更好的表现。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/623230


问题四:AsyncLogger为什么相比AsyncAppender性能更好?

AsyncLogger为什么相比AsyncAppender性能更好?


参考回答:

AsyncLogger使用了LMAX Disruptor的高性能队列,解决了伪共享问题,采用了无锁的队列设计,只需CAS的开销,因此在单线程吞吐和多线程并发方面具有更好的性能。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/623231


问题五:LMAX Disruptor相比阻塞队列性能能随线程数扩展的原因是什么?

LMAX Disruptor相比阻塞队列性能能随线程数扩展的原因是什么?


参考回答:

LMAX Disruptor相比阻塞队列性能能随线程数扩展的原因主要有三点:解决了伪共享问题;无锁的队列设计,只需CAS的开销;在日志场景下对比的是队列性能。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/623232

相关实践学习
通过日志服务实现云资源OSS的安全审计
本实验介绍如何通过日志服务实现云资源OSS的安全审计。
相关文章
|
17天前
|
消息中间件 缓存 Java
Spring框架优化:提高Java应用的性能与适应性
以上方法均旨在综合考虑Java Spring 应该程序设计原则, 数据库交互, 编码实践和系统架构布局等多角度因素, 旨在达到高效稳定运转目标同时也易于未来扩展.
77 8
|
26天前
|
SQL 人工智能 监控
SLS Copilot 实践:基于 SLS 灵活构建 LLM 应用的数据基础设施
本文将分享我们在构建 SLS SQL Copilot 过程中的工程实践,展示如何基于阿里云 SLS 打造一套完整的 LLM 应用数据基础设施。
424 44
|
1月前
|
Java Spring
如何优化Java异步任务的性能?
本文介绍了Java中四种异步任务实现方式:基础Thread、线程池、CompletableFuture及虚拟线程。涵盖多场景代码示例,展示从简单异步到复杂流程编排的演进,适用于不同版本与业务需求,助你掌握高效并发编程实践。(239字)
161 6
|
1月前
|
缓存 Java 开发者
Java 开发者必看!ArrayList 和 LinkedList 的性能厮杀:选错一次,代码慢成蜗牛
本文深入解析了 Java 中 ArrayList 和 LinkedList 的性能差异,揭示了它们在不同操作下的表现。通过对比随机访问、插入、删除等操作的效率,指出 ArrayList 在多数场景下更高效,而 LinkedList 仅在特定情况下表现优异。文章强调选择合适容器对程序性能的重要性,并提供了实用的选择法则。
136 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 Java 编译器
解锁硬件潜能:Java向量化计算,性能飙升W倍!
编译优化中的机器相关优化主要包括指令选择、寄存器分配、窥孔优化等,发生在编译后端,需考虑目标平台的指令集、寄存器、SIMD支持等硬件特性。向量化计算利用SIMD技术,实现数据级并行,大幅提升性能,尤其适用于图像处理、机器学习等领域。Java通过自动向量化和显式向量API(JDK 22标准)支持该技术。
110 4
|
2月前
|
Cloud Native 前端开发 Java
WebAssembly 与 Java 结合的跨语言协作方案及性能提升策略研究
本文深入探讨了WebAssembly与Java的结合方式,介绍了编译Java为Wasm模块、在Java中运行Wasm、云原生集成等技术方案,并通过金融分析系统的应用实例展示了其高性能、低延迟、跨平台等优势。结合TeaVM、JWebAssembly、GraalVM、Wasmer Java等工具,帮助开发者提升应用性能与开发效率,适用于Web前端、服务器端及边缘计算等场景。
104 0
|
3月前
|
SQL 缓存 安全
深度理解 Java 内存模型:从并发基石到实践应用
本文深入解析 Java 内存模型(JMM),涵盖其在并发编程中的核心作用与实践应用。内容包括 JMM 解决的可见性、原子性和有序性问题,线程与内存的交互机制,volatile、synchronized 和 happens-before 等关键机制的使用,以及在单例模式、线程通信等场景中的实战案例。同时,还介绍了常见并发 Bug 的排查与解决方案,帮助开发者写出高效、线程安全的 Java 程序。
193 0
|
3月前
|
存储 搜索推荐 算法
Java 大视界 -- Java 大数据在智慧文旅旅游线路规划与游客流量均衡调控中的应用实践(196)
本实践案例深入探讨了Java大数据技术在智慧文旅中的创新应用,聚焦旅游线路规划与游客流量调控难题。通过整合多源数据、构建用户画像、开发个性化推荐算法及流量预测模型,实现了旅游线路的精准推荐与流量的科学调控。在某旅游城市的落地实践中,游客满意度显著提升,景区流量分布更加均衡,充分展现了Java大数据技术在推动文旅产业智能化升级中的核心价值与广阔前景。
|
3月前
|
监控 Java API
现代 Java IO 高性能实践从原理到落地的高效实现路径与实战指南
本文深入解析现代Java高性能IO实践,涵盖异步非阻塞IO、操作系统优化、大文件处理、响应式网络编程与数据库访问,结合Netty、Reactor等技术落地高并发应用,助力构建高效可扩展的IO系统。
119 0

热门文章

最新文章