配置及demo 方法一全部打开 加启动参数 -DLog4jContextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector 启动参数的这个key有点说法: 按官方文档说明http://logging.apache.org/log4j/2.x/manual/async.html#AllAsync key是-Dlog4j2.contextSelector=... 但是你如果亲自做实验,或亲自使用过,可能就会发

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

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

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"

用asyncRoot配置对应的对接disruptor类是AsyncLoggerConfigDisruptor,用Log4jContextSelector启动参数配置全局异步的对应的对接disruptor类是AsyncLoggerDisruptor.下面分析的是AsyncLoggerConfigDisruptor disruptor的创建与启动需要的部件实现 AsyncLoggerConfigDisruptor.start方法用来创建并启动disruptor实例 创建disruptor需要Even

如何监控 Log4j2 异步日志遇到写入瓶颈 在之前的一篇文章中(一次鞭辟入里的 Log4j2 异步日志输出阻塞问题的定位),我们详细分析了一个经典的 Log4j2 异步日志阻塞问题的定位,主要原因还是日志文件写入慢了.并且比较深入的分析了 Log4j2 异步日志的原理,最后给出了一些解决方案. 新的问题 - 如何更好的应对这种情况? 之前提出的解决方案仅仅是针对之前定位的问题的优化,但是随着业务发展,日志量肯定会更多,大量的日志可能导致写入日志成为新的性能瓶颈.对于这种情况,我们需要监控. 首

索引 参考 Making All Loggers Asynchronous 第一步,添加相应的disruptor库 第二步,设置系统属性log4j2.contextSelector 第三步,检验! 参考 Log4j2简介和异步日志梳理 - 简书 Log4j – Log4j 2 Lock-free Asynchronous Loggers for Low-Latency Logging - Apache Log4j 2 Log4j2与Slf4j的最佳实践 - 知乎 Asynchronous Log

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

前文已经讲了log4j2的AsyncAppender的实现[log4j2异步日志解读(一)AsyncAppender],今天我们看看AsyncLogger的实现. 看了这个图,应该很清楚AsyncLogger调用Disruptor,然后直接返回.至于高性能队列 这里已经展开讲了是如何实现的. AsyncLogger的调用流程 我们来看看AsyncLogger的调用流程,log.info()首先会调用抽象类AbstractLogger,然后调用了Logger的logMessage. //Logge

log4j.logback.log4j2 历史和关系,我们就在这里不展开讲了.直接上干货,log4j2突出于其他日志的优势,异步日志实现. 看一个东西,首先看官网文档 ,因为前面文章已经讲解了disruptor源码,本文主要展开说说异步日志AsyncAppender和AsyncLogger(基于disruptor实现). AsyncLogger笔者下文展开讲. 一.AsyncAppender 我们先来看看AsyncApperder核心,就是logger将数据通过append方法放入到阻塞队列中,

一.背景 最近因为公司项目性能需要,我们考虑把以前基于的log4j的日志系统重构成基于Slf4j和log4j2的日志系统,因为,使用slf4j可以很好的保证我们的日志系统具有良好的兼容性,兼容当前常见几种日志系统,而使用log4j2而不是log4j是因为Log4j 1.x 在高并发情况下出现死锁导致cpu使用率异常飙升,而Log4j2.0基于LMAX Disruptor的异步日志在多线程环境下性能会远远优于Log4j 1.x和logback(官方数据是10倍以上). 关于slf4j的原理以及优点

最近,业务增长的很迅猛,对于我们后台这块也是一个不小的挑战,这次遇到的核心业务接口的性能瓶颈,并不是单独的一个问题导致的,而是几个问题揉在一起:我们解决一个之后,发上线,之后发现还有另一个的性能瓶颈问题.这也是我经验不足,导致没能一下子定位解决:而我又对我们后台整个团队有着固执的自尊,不想通过大量水平扩容这种方式挺过压力高峰,导致线上连续几晚都出现了不同程度的问题,肯定对于我们的业务增长是有影响的.这也是我不成熟和要反思的地方.这系列文章主要记录下我们针对这次业务增长,对于我们后台微服务系统做的

1. 常用的DailyRollingFileAppender与RollingFileAppender是否同步? 1.1 代码分析 2. log4j 1.2.x提供了异步appender是什么?AsyncAppender 2.1 AsyncAppender配置 2.2 AsyncAppender分析 3. log4j 2.x 异步日志问题的解决方案及分析 3.1 log4j 2.x 异步日志问题的解决方案 3.2 log4j 2.x 异步日志性能高的关键 1. 常用的DailyRollingFil

一.简介 Java知名的日志有很多,比如:JUL.Log4j.JCL.SLF4J.Logback.Log4j2,那么这些日志框架之间有着怎样的关系?诞生的原因又是解决什么问题?下面一起来看. 1.1 JUL Java有自己的日志框架JUL(Java Util Logging)在java.util.logging下,因为对开发者不友好,使用成本太高和日志级别分类不清晰的问题,所有很少有开发者用. 1.2 Log4j 因为JUL的缺陷问题,这就给了Log4j机会,所有Log4j一经推出就迅速风靡全球

    公司项目采用了Log4j2来输出日志,在开发环境和测试环境下均可以输出日志,但在生成环境就没有日志输出.开始毫无头绪,后来通过不断的排查,终于解决了这个问题.在此记录下该问题的解决过程,便于后续查阅. 一.发现问题 @font-face{ font-family:"Times New Roman"; } @font-face{ font-family:"宋体"; } p.MsoNormal{ mso-style-name:正文; mso-style-pare

日志学习笔记 Log4j Log4j是Apache的一个开放源代码项目,通过使用Log4j,我们可以控制日志信息输送的目的地是控制台.文件.数据库等:我们也可以控制每一条日志的输出格式:通过定义每一条日志信息的级别,我们能够更加细致地控制日志的生成过程. Log4j有7种不同的log级别,按照等级从低到高依次为:TRACE.DEBUG.INFO.WARN.ERROR.FATAL.OFF.如果配置为OFF级别,表示关闭log. Log4j支持两种格式的配置文件:properties和xml.包含三

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

文章目录 1.ELK 介绍 2.环境.软件准备 3.ELK 环境搭建 4.Spring Boot 配置示例 4.1.Log4j2 方式配置 4.2.Logback 方式配置 1.ELK 介绍 ELK 是 Elasticsearch , Logstash, Kibana 的缩写,Elasticsearch 是开源分布式搜索引擎,提供搜集.分析.存储数据等功能,Logstash 主要是用来日志的搜集.分析.过滤日志的工具,Kibana 为 Elasticsearch 提供分析和可视化的 Web 平台

日志学习笔记Log4jLog4j是Apache的一个开放源代码项目,通过使用Log4j,我们可以控制日志信息输送的目的地是控制台.文件.数据库等:我们也可以控制每一条日志的输出格式:通过定义每一条日志信息的级别,我们能够更加细致地控制日志的生成过程. Log4j有7种不同的log级别,按照等级从低到高依次为:TRACE.DEBUG.INFO.WARN.ERROR.FATAL.OFF.如果配置为OFF级别,表示关闭log. Log4j支持两种格式的配置文件:properties和xml.包含三个主