一文搞懂Java日志级别,重复记录、丢日志问题

网友投稿 1064 2022-05-29

1 新手村试炼

1.1 框架烦多!

不同类库可能使用不同日志框架,兼容难!

1.2 配置复杂

由于配置文件烦杂!很多同学喜欢从其他项目或网上直接闭眼复制一份。

1.3 随意度高

因为不会直接导致代码 bug,测试人员也难及时发现问题,开发就没仔细考虑日志内容获取的性能开销、随意选用日志级别。

2 SLF4J

Logback、Log4j、Log4j2、commons-logging、JDK自带的java.util.logging等,都是Java体系的日志框架。

不同的类库,还可能选择使用不同的日志框架,导致日志统一管理困难。

SLF4J(Simple Logging Facade For Java)就为解决该问题

提供统一的日志门面API,即图中紫色部分,实现中立的日志记录API

桥接功能,蓝色部分,把各种日志框架API(绿色部分)桥接到SLF4J API。这样即便你的程序中使用各种日志API记录日志,最终都可桥接到SLF4J门面API。

适配功能,红色部分,可实现SLF4J API和实际日志框架(灰色部分)绑定。

SLF4J只是日志标准,还是需要实际日志框架。日志框架本身未实现SLF4J API,所以需前置转换。Logback就是按SLF4J API标准实现,所以才无需绑定模块做转换。

虽然可用log4j-over-slf4j实现Log4j桥接到SLF4J,也可使用slf4j-log4j12实现SLF4J适配到Log4j,也把它们画到了一列,但是它不能同时使用它们,否则就会产生死循环。jcl和jul同理。

虽然图中有4个灰色的日志实现框架,但日常业务使用最多的还是Logback和Log4j,都是同一人开发的。Logback可认为是Log4j改进版,更推荐使用,基本已是主流。

Spring Boot的日志框架也是Logback。那为什么我们没有手动引入Logback包,就可直接使用Logback?

spring-boot-starter模块依赖spring-boot-starter-logging模块

spring-boot-starter-logging模块自动引入logback-classic(包含SLF4J和Logback日志框架)和SLF4J的一些适配器。其中,log4j-to-slf4j用于实现Log4j2 API到SLF4J的桥接,jul-to-slf4j则是实现java.util.logging API到SLF4J的桥接。

4 异步日志提高性能?

知道了到底如何正确将日志输出到文件后,就该考虑如何避免日志记录成为系统性能瓶颈。这可解决,磁盘(比如机械磁盘)IO性能较差、日志量又很大的情况下,如何记录日志问题。

定义如下的日志配置,一共有两个Appender:

FILE是一个FileAppender,用于记录所有的日志;

CONSOLE是一个ConsoleAppender,用于记录带有time标记的日志。

把大量日志输出到文件中,日志文件会非常大,如果性能测试结果也混在其中的话,就很难找到那条日志。所以,这里使用EvaluatorFilter对日志按照标记进行过滤,并将过滤出的日志单独输出到控制台上。该案例中给输出测试结果的那条日志上做了time标记。

配合使用标记和EvaluatorFilter,实现日志的按标签过滤。

测试代码:实现记录指定次数的大日志,每条日志包含1MB字节的模拟数据,最后记录一条以time为标记的方法执行耗时日志:

执行程序后可以看到,记录1000次日志和10000次日志的调用耗时,分别是5.1秒和39秒

对只记录文件日志的代码,这耗时过长。

源码解析

FileAppender继承自OutputStreamAppender

在追加日志时,是直接把日志写入OutputStream中,属同步记录日志

所以日志大量写入才会旷日持久。如何才能实现大量日志写入时,不会过多影响业务逻辑执行耗时而影响吞吐量呢?

AsyncAppender

使用Logback的AsyncAppender

即可实现异步日志记录。AsyncAppender类似装饰模式,在不改变类原有基本功能情况下为其增添新功能。这便可把AsyncAppender附加在其他Appender,将其变为异步。

定义一个异步Appender ASYNCFILE,包装之前的同步文件日志记录的FileAppender, 即可实现异步记录日志到文件

记录1000次日志和10000次日志的调用耗时,分别是537毫秒和1019毫秒

异步日志真的如此高性能?并不,因为这并没有记录下所有日志。

AsyncAppender异步日志坑

记录异步日志撑爆内存

记录异步日志出现日志丢失

记录异步日志出现阻塞。

案例

模拟慢日志记录场景:

首先,自定义一个继承自ConsoleAppender的MySlowAppender,作为记录到控制台的输出器,写入日志时休眠1秒。

配置文件中使用AsyncAppender,将MySlowAppender包装为异步日志记录

测试代码

耗时很短但出现日志丢失:要记录1000条日志,最终控制台只能搜索到215条日志,而且日志行号变问号。

原因分析

AsyncAppender提供了一些配置参数,而当前没用对。

源码解析

includeCallerData

默认false:方法行号、方法名等信息不显示

queueSize

控制阻塞队列大小,使用的ArrayBlockingQueue阻塞队列,默认容量256:内存中最多保存256条日志

discardingThreshold

丢弃日志的阈值,为防止队列满后发生阻塞。默认队列剩余容量 < 队列长度的20%,就会丢弃TRACE、DEBUG和INFO级日志

neverBlock

控制队列满时,加入的数据是否直接丢弃,不会阻塞等待,默认是false

队列满时:offer不阻塞,而put会阻塞

neverBlock为true时,使用offer

public class AsyncAppender extends AsyncAppenderBase { // 是否收集调用方数据 boolean includeCallerData = false; protected boolean isDiscardable(ILoggingEvent event) { Level level = event.getLevel(); // 丢弃 ≤ INFO级日志 return level.toInt() <= Level.INFO_INT; } protected void preprocess(ILoggingEvent eventObject) { eventObject.prepareForDeferredProcessing(); if (includeCallerData) eventObject.getCallerData(); } } public class AsyncAppenderBase extends UnsynchronizedAppenderBase implements AppenderAttachable { // 阻塞队列:实现异步日志的核心 BlockingQueue blockingQueue; // 默认队列大小 public static final int DEFAULT_QUEUE_SIZE = 256; int queueSize = DEFAULT_QUEUE_SIZE; static final int UNDEFINED = -1; int discardingThreshold = UNDEFINED; // 当队列满时:加入数据时是否直接丢弃,不会阻塞等待 boolean neverBlock = false; @Override public void start() { ... blockingQueue = new ArrayBlockingQueue(queueSize); if (discardingThreshold == UNDEFINED) //默认丢弃阈值是队列剩余量低于队列长度的20%,参见isQueueBelowDiscardingThreshold方法 discardingThreshold = queueSize / 5; ... } @Override protected void append(E eventObject) { if (isQueueBelowDiscardingThreshold() && isDiscardable(eventObject)) { //判断是否可以丢数据 return; } preprocess(eventObject); put(eventObject); } private boolean isQueueBelowDiscardingThreshold() { return (blockingQueue.remainingCapacity() < discardingThreshold); } private void put(E eventObject) { if (neverBlock) { //根据neverBlock决定使用不阻塞的offer还是阻塞的put方法 blockingQueue.offer(eventObject); } else { putUninterruptibly(eventObject); } } //以阻塞方式添加数据到队列 private void putUninterruptibly(E eventObject) { boolean interrupted = false; try { while (true) { try { blockingQueue.put(eventObject); break; } catch (InterruptedException e) { interrupted = true; } } } finally { if (interrupted) { Thread.currentThread().interrupt(); } } } }

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默认队列大小256,达到80%后开始丢弃<=INFO级日志后,即可理解日志中为什么只有两百多条INFO日志了。

queueSize 过大

可能导致OOM

queueSize 较小

默认值256就已经算很小了,且discardingThreshold设置为大于0(或为默认值),队列剩余容量少于discardingThreshold的配置就会丢弃<=INFO日志。这里的坑点有两个:

因为discardingThreshold,所以设置queueSize时容易踩坑。

比如本案例最大日志并发1000,即便置queueSize为1000,同样会导致日志丢失

discardingThreshold参数容易有歧义,它不是百分比,而是日志条数。对于总容量10000队列,若希望队列剩余容量少于1000时丢弃,需配置为1000

neverBlock 默认false

意味总可能会出现阻塞。

若discardingThreshold = 0,那么队列满时再有日志写入就会阻塞

若discardingThreshold != 0,也只丢弃≤INFO级日志,出现大量错误日志时,还是会阻塞

queueSize、discardingThreshold和neverBlock三参密不可分,务必按业务需求设置:

若优先绝对性能,设置neverBlock = true,永不阻塞

若优先绝不丢数据,设置discardingThreshold = 0,即使≤INFO级日志也不会丢。但最好把queueSize设置大一点,毕竟默认的queueSize显然太小,太容易阻塞。

若兼顾,可丢弃不重要日志,把queueSize设置大点,再设置合理的discardingThreshold

以上日志配置最常见两个误区

再看日志记录本身的误区。

使用日志占位符就无需判断日志级别?

SLF4J的{}占位符语法,到真正记录日志时才会获取实际参数,因此解决了日志数据获取的性能问题。

一文搞懂Java日志级别,重复记录、丢日志问题

这说法对吗?

验证代码:返回结果耗时1秒

若记录DEBUG日志,并设置只记录>=INFO级日志,程序是否也会耗时1秒?

三种方法测试:

拼接字符串方式记录slowString

使用占位符方式记录slowString

先判断日志级别是否启用DEBUG。

前俩方式都调用slowString,所以都耗时1s。且方式二就是使用占位符记录slowString,这种方式虽允许传Object,不显式拼接String,但也只是延迟(若日志不记录那就是省去)日志参数对象.toString()和字符串拼接的耗时。

本案例除非事先判断日志级别,否则必调用slowString。

所以使用{}占位符不能通过延迟参数值获取,来解决日志数据获取的性能问题。

除事先判断日志级别,还可通过lambda表达式延迟参数内容获取。但SLF4J的API还不支持lambda,因此需使用Log4j2日志API,把Lombok的@Slf4j注解替换为**@Log4j2**注解,即可提供lambda表达式参数的方法:

这样调用debug,签名Supplier,参数就会延迟到真正需要记录日志时再获取:

所以debug4并不会调用slowString方法

只是换成Log4j2 API,真正的日志记录还是走的Logback,这就是SLF4J适配的好处。

总结

SLF4J统一了Java日志框架。在使用SLF4J时,要理清楚其桥接API和绑定。若程序启动时出现SLF4J错误提示,那可能是配置问题,可使用Maven的dependency:tree命令梳理依赖关系。

异步日志解决性能问题,是用空间换时间。但空间毕竟有限,当空间满,要考虑阻塞等待or丢弃日志。如果更希望不丢弃重要日志,那么选择阻塞等待;如果更希望程序不要因为日志记录而阻塞,那么就需要丢弃日志。

日志框架提供的参数化日志记录方式不能完全取代日志级别判断。若你的日志量很大,获取日志参数代价也很大,就要判断日志级别,避免不记录日志也要耗时获取日志参数。

API Java

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