与 log4j2用asyncRoot配置异步日志是如何使用disruptor差异有几个: 给disruptor实例的EventFactory不同 此处EventFactory采用的是RingBufferLogEvent.FACTORY,newInstance逻辑大致是: public RingBufferLogEvent newInstance() { final RingBufferLogEvent result = new RingBufferLogEvent(); if (Constant

一,druid数据库连接池的功能? 1,Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池 它的优点包括: 可以监控数据库访问性能 SQL执行日志 SQL防火墙 2,druid的官方站: https://github.com/alibaba/druid/ 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/liuhongdi/ 说明:作者:刘宏缔

线程数:500个   每个线程日志输出次数: 500次 log4j2其实有两个输出异步日志的方式:AsyncLogger和AsyncAppend 他两的区别在于: AsyncLogger使用的是无锁高性能队列disruptor,底层是依赖数组实现的RingBuffer和CAS改变下标实现,并且不会出现伪共享缓存,关于disruptor的详情可以看下面这篇 https://ifeve.com/disruptor/     此网站貌似有点不稳定:) AsyncAppend使用的则是ArrayBloc

一,为什么要使用log4j2?     log4j2是log4j的升级版,     升级后更有优势:     性能更强/吞吐量大/支持异步     功能扩展/支持插件/支持自定义级别等     这些优势可以从它的官网了解        log4j2官方网站: https://logging.apache.org/log4j/2.x/ 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: ht

一. spring boot 集成log4j2 1.maven引入jar包 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> <exclusions><!-- 去掉logback配置 --> <exclusion> <groupId>org

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"

一次鞭辟入里的 Log4j2 日志输出阻塞问题的定位 问题现象 线上某个应用的某个实例突然出现某些次请求服务响应极慢的情况,有几次请求超过 60s 才返回,并且通过日志发现,服务线程并没有做什么很重的操作.这种情况断断续续持续了半小时左右. 核心问题定位 由于半小时后,服务实例恢复正常,并且出现请求极慢的次数并不太多,没有能及时打印出现问题的时候线程堆栈采集相关信息.但是,我们有自己的法宝,JFR(关于 JFR,请参考我的另一系列JFR全解). JFR 非常适合用来事后复盘定位问题,并且配置得当

问题 项目使用了log4j2,由于使用了全局异步打印日志的方式,还需要引入disruptor的依赖,最后使用的log4j2和disruptor的版本依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-core</artifactId> <version>2.11.1</version> </dependenc

一.概述 而log4j2的性能无论在同步日志模式还是异步日志模式下都是最佳的. 根本原因在于log4j2使用了LMAX, 一个无锁的线程间通信库代替了, logback和log4j之前的队列. 并发性能大大提升, 区别于log4j存在天然缺陷: log4j采用同步输出模式,当遇到高并发&日志输出过多情况,可能导致线程阻塞,消耗时间过大 log4j无法实现自动删除按照日期产生的日志,现有项目都采用定时脚本删除日志. 通过调研,log4j2采用异步输出,并且能通过配置实现自动删除日志. 关于log4

文章链接: https://pengcheng.site/2019/11/17/log4j-he-log4j2-zai-springboot-zhong-de-xing-neng-dui-bi/ 前言 在 java 项目中最常用的三大日志框架是logback,log4j,log4j2.其中logback是 springboot 的默认框架.由于历史原因,我手上有个springboot项目的日志框架是用的log4j.在对某个接口进行压测和性能优化的时候发现,打印同步日志会导致接口的性能缩水,所以当

前言 现在流行是SLF4j和Log4j2组合的日志技术,但为了日志技术归类,故前因后果都将做一下介绍. 市场上流行的日志框架 JUL java util logging Java开发团队开发,Jdk原生版本,日志实现框架; Log4j Apache的一个开源项目; Logback 由Log4j之父离职后做的另一个开源项目 业界中称作log4j后浪: Log4j2 Log4j官方的第二个版本,各个方面都是与Logback及其相似 具有插件式结构.配置文件优化等特征 Spring Boot1.4版本

日志级别: 是按严重(重要)程度来分的(如下6种): ALL < TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL < OFF   打印日志的规则: levelP>=levelQ,则levelP会打印在levelQ的log里. 即:如果设置的日志级别是info,则会包括info.warn.error等高级别的日志   如下demo以打印到控制台来做测试.   log4j2依赖 <properties> <

前端开发社区的繁荣,造就了很多优秀的基于 MVVM 设计模式的框架,而组件化开发思想也越来越深入人心.这其中不得不提到 Vue.js 这个专注于 VM 层的框架. 本文主要对 Vue.js 组件化开发中子组件的异步加载和其生命周期进行一些探讨.阅读本文需要对 Vue.js 有一定的了解. 注意:本文中的一些例子代码,是以 vue-cli 采用 webpack 模板初始化的项目为基础. 异步组件 讨论异步加载,需要先了解下异步组件.Vue.js 的异步组件是把组件定义为一个工厂函数,在组件需要渲染

这里讲解一下Spring对异步事件机制的支持,实现方式有两种: 1.全局异步 即只要是触发事件都是以异步执行,具体配置(spring-config-register.xml)如下: Java代码   <task:executor id="executor" pool-size="10" /> <!-- 名字必须是applicationEventMulticaster和messageSource是一样的,默认找这个名字的对象 --> <!

昨天自己测试了一下slf4j+log4j2的配置,可以正常使用,虽然配置十分简单,但好记性不如烂笔头,想想还是记录下来吧. 运行的环境:jdk1.7.tomcat7.Maven的web项目 1.在新建的maven项目的pom文件中添加jar包依赖(依赖代码在步骤末尾): 需要添加依赖的jar包有: slf4j的api接口包:slf4j-api log4j2的核心包:log4j-core log4j2的api接口包:log4j-api slf4j对应log4j2日志框架的驱动包:log4j-slf

1. 概述   在日常开发中,为了提高主线程的效率,往往需要采用异步调用处理,例如系统日志等.在实际业务场景中,可以使用消息中间件如RabbitMQ.RocketMQ.Kafka等来解决.假如对高可用没有太高的要求,也可以使用线程池或者队列来解决. 2. 创建工程 创建Maven工程 修改配置文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XM

本系列代码地址:https://github.com/HashZhang/spring-cloud-scaffold/tree/master/spring-cloud-iiford 我们使用 Log4j2 异步日志配置,防止日志过多的时候,成为性能瓶颈.这里简单说一下 Log4j2 异步日志的原理:Log4j2 异步日志基于高性能数据结构 Disruptor,Disruptor 是一个环形 buffer,做了很多性能优化(具体原理可以参考我的另一系列:高并发数据结构(disruptor)),Lo

异步FIFO简介 异步FIFO(First In First Out)可以很好解决多比特数据跨时钟域的数据传输与同步问题.异步FIFO的作用就像一个蓄水池,用于调节上下游水量. FIFO FIFO是一种先进先出的存储结构,其与普通存储器的区别是,FIFO没有读写地址总线,读写简单,但相应缺点是无法控制读写的位置,只能由内部的读写指针自动加,顺序读写数据.FIFO示意图如下: 图1 如图1所示,输入信号有读写时钟.读写复位信号.读写使能信号.写数据:输出信号有空满信号.读数据. 异步时序电路 异步

这书以分布式微服务系统为主线,讲解了微服务架构设计.分布式一致性.性能优化等内容,并介绍了与微服务系统紧密联系的日志系统.全局调用链.容器化等. 还是一样,每一章摘抄一些自己觉得有用的内容,归纳整理,然后加以理解. 第1章 分布式微服务架构设计原理 1. 由传统单体架构到服务化架构 (老生常谈,感觉所有谈到微服务的内容都是从这个角度开始叙述.) (1)J2EE是二八原则的典型应用场景:它将80%通用的与业务无关的逻辑和流程封装在应用服务器的模块化组件里,通过配置的模式提供给应用程序访问,应用程序

本系列是 我TM人傻了 系列第五期[捂脸],往期精彩回顾: 升级到Spring 5.3.x之后,GC次数急剧增加,我TM人傻了 这个大表走索引字段查询的 SQL 怎么就成全扫描了,我TM人傻了 获取异常信息里再出异常就找不到日志了,我TM人傻了 spring-data-redis 连接泄漏,我 TM 人傻了 本篇文章涉及底层设计以及原理,以及问题定位和可能的问题点,非常深入,篇幅较长,所以拆分成上中下三篇: 上:问题简单描述以及 Spring Cloud Gateway 基本结构和流程以及底层原