1.背景

Log4j 2中记录日志的方式有同步日志和异步日志两种方式,其中异步日志又可分为使用AsyncAppender和使用AsyncLogger两种方式。

2.Log4j2中的同步日志

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。

下面通过一个例子来了解Log4j2中的同步日志,并借此来探究整个日志输出过程。

log4j2.xml配置如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="debug" name="MyApp" packages="">
<!--全局Filter-->
<ThresholdFilter level="ALL"/>
<Appenders>
<Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
<PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
</Console>
<RollingFile name="RollingFile" fileName="logs/app.log"
filePattern="logs/app-%d{yyyy-MM-dd HH}.log">
<!--Appender的Filter-->
<ThresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
<PatternLayout>
<Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern>
</PatternLayout>
<Policies>
<SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
</Policies>
</RollingFile>
</Appenders>
<Loggers>
<Logger name="com.meituan.Main" level="trace" additivity="false">
<!--Logger的Filter-->
<ThresholdFilter level="debug"/>
<appender-ref ref="RollingFile"/>
</Logger>
<Root level="debug">
<AppenderRef ref="Console"/>
</Root>
</Loggers>
</Configuration>

java代码如下:

import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger; public class Main {
public static void main(String args[]) {
Logger logger = LogManager.getLogger(Main.class);
Person person = new Person("Li", "lei");
logger.info("hello, {}", person);
} private static class Person {
private String firstName;
private String lastName; public Person(String firstName, String lastName) {
this.firstName = firstName;
this.lastName = lastName;
} public String toString() {
return "Person[" + firstName + "," + lastName + "]";
}
}
}

使用以上的配置,当我们运行程序后,以下log将被添加到logs/app.log中。

2017-09-13 19:41:00,889 INFO c.m.Main [main] hello, Person[Li,lei]
logger.info运行时到底发生了什么?日志信息是如何输出到app.log中的?

Log4j2中日志输出的详细过程如下:

1.首先使用全局Filter对日志事件进行过滤。

Log4j2中的日志Level分为8个级别,优先级从高到低依次为OFF、FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG、TRACE、 ALL。

全局Filter的Level为ALL,表示允许输出所有级别的日志。logger.info()请求输出INFO级别的日志,通过。

2.使用Logger的Level对日志事件进行过滤。

Logger的Level为TRACE,表示允许输出TRACE级别及以上级别的日志。logger.info()请求输出INFO级别的日志,通过。

3.生成日志输出内容Message。

使用占位符的方式输出日志,输出语句为logger.info("increase {} from {} to {}", arg1, arg2, arg3)的形式,最终输出时{}占位符处的内容将用arg1,arg2,arg3的字符串填充。

log4j2用Object[]保存参数信息,在这一阶段会将Object[]转换为String[],生成含有输出模式串"increase {} from {} to {}"和参数数组String[]的Message,为后续日志格式化输出做准备。

4.生成LogEvent。

LogEvent中含有loggerName(日志的输出者),level(日志级别),timeMillis(日志的输出时间),message(日志输出内容),threadName(线程名称)等信息。

在上述程序中,生成的LogEvent的属性值为loggerName=com.meituan.Main,Level=INFO,timeMillis=1505659461759,message为步骤3中创建的Message,threadNama=main。

5.使用Logger配置的Filter对日志事件进行过滤。

Logger配置的Filter的Level为DEBUG,表示允许输出DEBUG及以上级别的日志。logger.info()请求输出INFO级别的日志,通过。

6.使用Logger对应的Appender配置的Filter对日志事件进行过滤。

Appender配置的Filter配置的INFO级别日志onMatch=ACCEPT,表示允许输出INFO级别的日志。logger.info()请求输出INFO级别的日志,通过。

7.判断是否需要触发rollover。

此步骤不是日志输出的必须步骤,如配置的Appender为无需进行rollover的Appender,则无此步骤。

因为使用RollingFileAppender,且配置了基于文件大小的rollover触发策略,在此阶段会判断是否需要触发rollover。判断方式为当前的文件大小是否达到了指定的size,如果达到了,触发rollover操作。关于Log4j2中的RollingFileAppender的rollover,可参见Log4j2中RollingFile的文件滚动更新机制。

8.PatternLayout对LogEvent进行格式化,生成可输出的字符串。

上述log4j2.xml文件中配置的Pattern及各个参数的意义如下:

<Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern>
参数
意义
%d
日期格式,默认形式为2012-11-02 14:34:02,781
%p
日志级别
%c{1.}
%c表示Logger名字,{1.}表示精确度。若Logger名字为org.apache.commons.Foo,则输出o.a.c.Foo。
%t
处理LogEvent的线程的名字
%m
日志内容
%n
行分隔符。"\n"或"\r\n"。

在此步骤,PatternLayout将根据Pattern的模式,利用各种Converter对LogEvent的相关信息进行转换,最终拼接成可输出的日志字符串。

如DatePatternConverter对LogEvent的日志输出时间进行格式化转换;LevelPatternConverter对LogEvent的日志级别信息进行格式化转换;LoggerPatternConverter对LogEvent的Logger的名字进行格式化转换;MessagePatternConverter对LogEvent的日志输出内容进行格式化转换等。

经各种Converter转换后,LogEvent的信息被格式化为指定格式的字符串。

9.使用OutputStream,将日志输出到文件。

将日志字符串序列化为字节数组,使用字节流OutoutStream将日志输出到文件中。如果配置了immediateFlush为true,打开app.log就可观察到输出的日志了。

3.Log4j2中的异步日志

使用log4j2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,如上面的例子,打印的日志中显示的线程名称为main,与业务逻辑语句在同一个线程中(此句有误,LogEvent中的线程名称不是输出LogEvent的线程,是生成LogEvent的线程,输出LogEvent的线程和生成LogEvent可能不是一个线程!)。

而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。

Log4j2中的异步日志实现方式有AsyncAppender和AsyncLogger两种。

其中,AsyncAppender采用了ArrayBlockingQueue来保存需要异步输出的日志事件;AsyncLogger则使用了Disruptor框架来实现高吞吐。

3.1 AsyncAppender

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="warn">
<Appenders>
<RollingFile name="MyFile" fileName="logs/app.log">
<PatternLayout>
<Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern>
</PatternLayout>
<SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
</RollingFile>
<Async name="Async">
<AppenderRef ref="MyFile"/>
</Async>
</Appenders>
<Loggers>
<Root level="error">
<AppenderRef ref="Async"/>
</Root>
</Loggers>
</Configuration>

上面就是一个使用AsyncAppender的典型配置,配置AsyncAppender后,日志事件写入文件的操作将在单独的线程中执行。

AsyncAppender的常用参数

参数名
类型
说明
name String Async Appender的名字。
AppenderRef String

异步调用的Appender的名字,可以配置多个。

blocking boolean

默认为true。如果为true,appender将一直等待直到queue中有空闲;如果为false,当队列满的时候,日志事件将被丢弃。(如果配置了error appender,要丢弃的日志事件将由error appender处理)

bufferSize integer

队列中可存储的日志事件的最大数量,默认为128。(源码中为128,Log4j2官网为1024,官网信息有误)

关于AsyncAppender的其他参数,可参考Log4j2对AsyncAppender的详细介绍。

每个Async Appender,内部维护了一个ArrayBlockingQueue,并将创建一个线程用于输出日志事件,如果配置了多个AppenderRef,将分别使用对应的Appender进行日志输出。

3.2 AsyncLogger

Log4j2中的AsyncLogger的内部使用了Disruptor框架。

Disruptor简介

Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列,基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单。

目前,包括Apache Strom、Log4j2在内的很多知名项目都应用了Disruptor来获取高性能。

Disruptor框架内部核心数据结构为RingBuffer,其为无锁环形队列。

单线程每秒能够处理600万订单,Disruptor为什么这么快?

a.lock-free-使用了CAS来实现线程安全

ArrayBlockingQueue使用锁实现并发控制,当get或put时,当前访问线程将上锁,当多生产者、多消费者的大量并发情形下,由于锁竞争、线程切换等,会有性能损失。

Disruptor通过CAS实现多生产者、多消费者对RingBuffer的并发访问。CAS相当于乐观锁,其性能优于Lock的性能。

b.使用缓存行填充解决伪共享问题

计算机体系结构中,内存的访问速度远远低于CPU的运行速度,在内存和CPU之间,加入Cache,CPU首先访问Cache中的数据,CaChe未命中,才访问内存中的数据。

伪共享:Cache是以缓存行(cache line)为单位存储的,当多个线程修改互相独立的变量时,如果这些变量共享同一个缓存行,就会无意中影响彼此的性能。

关于伪共享的深度分析,可参考《伪共享,并发编程的性能杀手》这篇文章。

AsyncLogger

Log4j2异步日志如何进行日志输出,我们同样从一个例子出发来探究Log4j2的异步日志。

log4j2.xml配置如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="debug" name="MyApp" packages="">
<Appenders>
<Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
<PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
</Console>
<RollingFile name="RollingFile" fileName="logs/app.log"
filePattern="logs/app-%d{yyyy-MM-dd HH}.log">
<PatternLayout>
<Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern>
</PatternLayout>
<Policies>
<SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
</Policies>
</RollingFile>
<RollingFile name="RollingFile2" fileName="logs/app2.log"
filePattern="logs/app2-%d{yyyy-MM-dd HH}.log">
<PatternLayout>
<Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern>
</PatternLayout>
<Policies>
<SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
</Policies>
</RollingFile>
</Appenders>
<Loggers>
<AsyncLogger name="com.meituan.Main" level="trace" additivity="false">
<appender-ref ref="RollingFile"/>
</AsyncLogger>
<AsyncLogger name="RollingFile2" level="trace" additivity="false">
<appender-ref ref="RollingFile2"/>
</AsyncLogger>
<Root level="debug">
<AppenderRef ref="Console"/>
<AppenderRef ref="RollingFile"/>
</Root>
</Loggers>
</Configuration>

java代码如下:

public class Main {
public static void main(String args[]) {
Logger logger = LogManager.getLogger(Main.class);
Logger logger2 = LogManager.getLogger("RollingFile2"); Person person = new Person("Li", "lei");
logger.info("hello, {}", person);
logger2.info("good bye, {}", person);
}

上述log4j2.xml中配置了两个AsyncLogger,名字分别为com.meituan.Main和RollingFile2。

并且,在main方法中分别使用两个logger来输出两条日志。

在加载log4j2.xml的启动阶段,如果检测到配置了AsyncRoot或AsyncLogger,将启动一个disruptor实例。

上述程序中,main线程作为生产者,EventProcessor线程作为消费者。

生产者生产消息

当运行到类似于logger.info、logger.debug的输出语句时,将生成的LogEvent放入RingBuffer中。

消费者消费消息

如果RingBuffer中有LogEvent需要处理,EventProcessor线程从RingBuffer中取出LogEvent,调用Logger相关联的Appender输出LogEvent(具体输出过程与同步过程相同,同样需要过滤器过滤、PatternLayout格式化等步骤)。

如果RingBuffer中没有LogEvent需要处理,EventProcessor线程将处于等待阻塞状态(默认策略)。

需要注意的是,虽然在log4j2.xml中配置了多个AsyncLogger,但是并不是每个AsyncLogger对应着一个处理线程,而是仅仅有一个EventProcessor线程进行日志的异步处理。

4.总结

 
日志输出方式
sync 同步打印日志,日志输出与业务逻辑在同一线程内,当日志输出完毕,才能进行后续业务逻辑操作
Async Appender 异步打印日志,内部采用ArrayBlockingQueue,对每个AsyncAppender创建一个线程用于处理日志输出。
Async Logger 异步打印日志,采用了高性能并发框架Disruptor,创建一个线程用于处理日志输出。

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