前言

原本应用的日志是全部输出到os的stdout,也就是控制台输出。因其它团队要求也要保留日志文件,便于他们用其他工具统一采集,另一方面还要保留控制台输出,便于出问题的时候自己直接看pod日志。具体需求如下:

  1. 日志支持同时控制台输出和文件输出
  2. 控制台的输出级别可以高点,比如WARNING,个人这边的实际情况是WARNING或ERROR就能判断大部分问题。日志文件的输出级别设置为INFO,如果控制台日志找不到问题,可以具体看日志文件的内容。
  3. 因为用到了多进程,所以写文件的时候要保证多进程安全,避免日志内容不会缺失。
  4. 日志文件可以设置自动分割,避免长时间不清理导致硬盘存储资源浪费。

因为不允许随便使用第三方包,所以只能用标准库的logging。一开始想的方法比较挫——对文件加锁,但改来改去发现根本不能给别人review。翻python官方文档的时候发现logging库有个QueueHandlerQueueListener,简单试了下感觉逻辑还算清楚,遂简单整理了下代码。

示例代码

目录结构如下,main.py是入口脚本,logs目录和app.log将有程序运行时自动生成,主要日志功能放在pkg/log.py文件中。pkg/__init__.py为空文件,仅用于标识为python包。

.
├── main.py
├── logs
│   └── app.log
└── pkg
├── __init__.py
└── log.py

pkg/log.py内容如下,主要提供logger已经配置好的日志对象,该对象先将日志记录到QueueHandler,然后QueueListener从队列中取日志,并分别输出到控制台和日志文件中。close_log_queue()方法将在主进程结束时调用。

import logging
from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler, QueueHandler, QueueListener
import sys
import os
# from queue import Queue
from multiprocessing import Queue log_queue = Queue(-1)
queue_listener = "" logdir = "logs"
logfile = f"{logdir}/app.log"
if not os.path.exists(logdir):
os.makedirs(logdir, exist_ok=True) def set_formatter():
"""设置日志格式化器"""
fmt = "%(asctime)s | %(levelname)s | %(name)s | %(filename)s:%(lineno)d | %(funcName)s | %(message)s"
datefmt = "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
return logging.Formatter(fmt, datefmt=datefmt) def set_queue_handler():
# 不要给QueueHandler重复设置formatter, 会引起重复嵌套
handler = QueueHandler(log_queue)
handler.setLevel(logging.INFO)
return handler
def set_stream_handler(formatter: logging.Formatter):
# 输出到控制台的日志处理器
handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
handler.setLevel(logging.WARNING)
handler.setFormatter(formatter)
return handler def set_timed_rotating_file_handler(formatter: logging.Formatter):
# 输出到文件的日志处理器, 每天生成一个新文件, 最多保留10个文件
handler = TimedRotatingFileHandler(logfile, when="midnight", backupCount=10, encoding="utf-8")
handler.setLevel(logging.INFO)
handler.setFormatter(formatter)
return handler def close_log_queue():
# 关闭队列监听器
global queue_listener
if queue_listener:
queue_listener.stop() def get_logger(name: str = "mylogger", level: int = logging.INFO):
logger = logging.getLogger(name)
logger.setLevel(level) formatter = set_formatter() stream_handler = set_stream_handler(formatter)
file_handler = set_timed_rotating_file_handler(formatter)
queue_handler = set_queue_handler() logger.addHandler(queue_handler) global queue_listener
if not queue_listener:
queue_listener = QueueListener(log_queue, stream_handler, file_handler, respect_handler_level=True)
queue_listener.start() return logger logger = get_logger() if __name__ == "__main__":
logger.info("test")
close_log_queue()

main.py内容如下,主要是创建子进程调用logger,观察日志输出是否正常。

from multiprocessing import Process
from pkg.log import logger, close_log_queue
import os class MyProcess(Process):
def __init__(self, delay):
self.delay = delay
super().__init__() def run(self):
for i in range(self.delay):
logger.info(f"pid: {os.getpid()}, {i}") if __name__ == '__main__':
logger.info(f"main process pid: {os.getpid()}")
for i in range(10):
p = MyProcess(10000)
p.start()
p.join() logger.info("main process end")
close_log_queue()

执行输出大致如下所示:

$ tail logs/app.log
2024-01-22 23:10:17 | INFO | mylogger | main.py:12 | run | pid: 7908, 1
2024-01-22 23:10:17 | INFO | mylogger | main.py:12 | run | pid: 7908, 2
2024-01-22 23:10:17 | INFO | mylogger | main.py:12 | run | pid: 7908, 3
2024-01-22 23:10:17 | INFO | mylogger | main.py:12 | run | pid: 7908, 4
2024-01-22 23:10:17 | INFO | mylogger | main.py:12 | run | pid: 7908, 5
2024-01-22 23:10:17 | INFO | mylogger | main.py:12 | run | pid: 7908, 6
2024-01-22 23:10:17 | INFO | mylogger | main.py:12 | run | pid: 7908, 7
2024-01-22 23:10:17 | INFO | mylogger | main.py:12 | run | pid: 7908, 8
2024-01-22 23:10:17 | INFO | mylogger | main.py:12 | run | pid: 7908, 9
2024-01-22 23:10:17 | INFO | mylogger | main.py:21 | <module> | main process end

补充

logging还内置很多其它handler,比如按文件大小自动切割,日志通过HTTP请求输出,日志输出到syslog等,可按照自己需求进行定制。

[python]使用标准库logging实现多进程安全的日志模块的更多相关文章

  1. Python 3标准库 第十四章 应用构建模块

    Python 3标准库 The Python3 Standard Library by  Example -----------------------------------------第十四章   ...

  2. 【python】标准库的大致认识

    正如那句 Python 社区中很有名的话所说的:“battery included”,Python 的一大好处在于它有一套很有用的标准库(standard library).标准库是随着 Python ...

  3. python 使用标准库连接linux实现scp和执行命令

    import stat import pexpect 只显示关键代码: sqldb = localpath+database //获取database名字 if os.path.exists(sqld ...

  4. Python的标准库介绍与常用的第三方库

    Python的标准库介绍与常用的第三方库 Python的标准库: datetime:为日期和时间的处理提供了简单和复杂的方法. zlib:以下模块直接支持通用的数据打包和压缩格式:zlib,gzip, ...

  5. Python标准库-数字的处理函数(math模块)

    Python标准库-数字的处理函数(math模块) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. #!/usr/bin/env python #_*_conding:utf-8_* ...

  6. python 标准库 -- logging

    线程安全的日志记录模块. 一. 使用示例 import logging logging.basicConfig(filename="app.log", format="% ...

  7. python MultiProcessing标准库使用Queue通信的注意要点

    今天原本想研究下MultiProcessing标准库下的进程间通信,根据 MultiProcessing官网 给的提示,有两种方法能够来实现进程间的通信,分别是pipe和queue.因为看queue顺 ...

  8. 《Python 3标准库》

    在本书中,你会看到用来处理文本.数据类型.算法.数学计算.文件系统.网络通信.Internet.XML.Email.加密.并发性.运行时和语言服务等各个方面的实用代码和解决方案.在内容安排上,每一节都 ...

  9. python linecache标准库基础学习

    #python标准库基础之:linecacge:高效读取文本文件#说明与作用"""可以从文件或者导入python模块获取文件,维护一个结果缓存,从而可以更高效地从相同文件 ...

  10. python StringIO标准库基础学习

    #标准库:StringIO提供类文件API文本缓冲区#作用:可以处理内存中的文本,有2种不同的实现:cStringIP版本用c编写提高速度,StringIO用python来提供可移植性,与其他字符串连 ...

随机推荐

  1. WPF中 ContextMenu 寻找父物体的一种方案

    据了解 ContextMenu 在WPF中实际是以类似于WIndow的呈现方式,所以 ContextMenu 在当前页面的 Visualtree 中是找不到的. 当在Listbox中需要传递当前选中项 ...

  2. MinIO客户端之alias

    MinIO提供了一个命令行程序mc用于协助用户完成日常的维护.管理类工作. 官方资料 mc alias mc alias list mc alias remove mc alias set mc al ...

  3. 【云原生 | Kubernetes 系列】— Kubernetes存储方案

    目录 [云原生 | Kubernetes 系列]- Kubernetes存储方案 一.基本存储 EmptyDir HostPath NFS 搭建nfs服务器 二.高级存储 PV和PVC pv pvc ...

  4. windows 和 Linux 下 git status 结果不一致

    解决该问题 运行一下命令即可 git config core.autocrlf true 解释 git config core.autocrlf true 这个命令是在任何支持的操作系统上都可以运行的 ...

  5. 密码加密处理MD5与Salt

    作用:一般用来加密或者签名(校验和) 特点: MD5算法不可逆如何内容相同无论执行多少次md5生成结果始终是一致 生成结果:始终是一个16进制32位长度字符串 //使用MD5 + salt +hash ...

  6. 全域Serverless化,华为云引领下一代云计算新范式

    本文分享自华为云社区<全域Serverless化,华为云引领下一代云计算新范式>,作者: 华为云PaaS服务小智 . 近日,华为开发者大会2023(Cloud)在东莞成功举办,期间&quo ...

  7. KubeEdge和Kuiper“双剑合并”,轻松解决边缘流式数据处理

    摘要:KubeEdge 是一个开源的边缘计算平台,它在Kubernetes原生的容器编排和调度能力之上,扩展实现了 云边协同.计算下沉.海量边缘设备管理.边缘自治等能力.KubeEdge还将通过插件的 ...

  8. 华为云自研PB级分布式时序数据库揭秘第一期:初识GaussDB(for Influx)

    摘要:GaussDB(for Influx)提供了独特的数据存储管理解决方案,云原生的存储与计算架构,可根据业务变化快速扩容缩容:高效的数据压缩能力和数据冷热分离设计,可大幅降低数据存储成本:高吞吐的 ...

  9. openGauss内核分析:查询重写

    摘要:查询重写优化既可以基于关系代数的理论进行优化,也可以基于启发式规则进行优化. 本文分享自华为云社区<openGauss内核分析(四):查询重写>,作者:酷哥. 查询重写 SQL语言是 ...

  10. 湖仓一体天花板,大数据一站式SQL分析技术实践

    摘要:本文将详细阐述HetuEngine在实现一站式SQL分析所面临的挑战.技术架构和案例. 本文分享自华为云社区<[华为云Stack][大架光临]第7期:湖仓一体天花板,大数据一站式SQL分析 ...