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北大青鳥Java技術-Java開源日志框架

時間:2014-01-31來源:北大青鳥徐東校區

  應用系統中,日志是不可缺少的重要組成部分,所有的應用的出錯信息等都應該能在日志文件中查找到,有的應用系統日志可能數量很小,有的龐大的應用系統的日志是相當龐大,同時日志文件必須是方便用戶定制和查找的,要具備很高的性能,否則會影響應用系統的性能。

  由 于日志通常涉及到IO讀寫磁盤(或者是阻塞或者是異步),這都要耗費時間。當在大型系統中有大量數據的時候,日志所耗費的時間就會顯現。在本文中,將深入 探討目前Java開源世界中處于優勢地位的五個日志框架,在各個方面進行比較,要指出的是,本文并不是探究哪個日志框架是較的,而只是列出各自的優缺點。

  我們選取的五個日志框架分別為:

  1. Log4J

  2. Log4J2

  3. Logback

  4. SLF4J Simple Logging (SLF4J SL)

  5. Java Util Logging (JUL)

  我們想對比下這些日志框架對于基本的日志記錄活動的性能如何,每一個日志操作包括時間戳和其上下文的進程ID。我們進行如下四個方面的測評:

  1.記錄字符串常量

  2. Logging the .toString() value of a POJO 對POJO使用.toString()方法

  3. Logging a throwable object 記錄throwable對象4 只測試.toString()方法

  我們決定為每種場景進行五次的評測,通過衡量完成日紙記錄的操作次數,以決定哪一個有好的成績。在每次測試中讓日志引擎在一分鐘內使用10個線程去執行,并且剔除大的2次偏差,將余下的三次進行平均。

  在每一個單獨的日志記錄操作中,我們讓CPU在日志記錄的時候都執行一些操作(如檢查是否一個隨機數是否素數)。這些評測的日志引擎都使用各自的默認配置通過SLF4J來運行。評測是在Amazon m1.large EC2實例上進行的。

  在 Log4j2的剛開始的測試中,我們設置了%C的布局參數(參考:http://logging.apache.org/log4j/2.x /manual/layouts.html),這增加了其開銷,在@RemkoPopma的建議下,我們更新了設置為%c(日志的名稱)以符合其他的配 置,這給Log4j2一個性能相當大的提升,在下面兩個圖中,值得注意的是記錄上下文的性能開銷。

  完整的測試結果集參考這個鏈接:https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0Alceaf46X4GPdHBoLTdYQ29nRDh6V1dRY00zT1FwWWc&usp=sharing

  下面對基于4個場景的測試結果進行具體分析:

  一 字符串常量

  在 這輪比拼中,需要日志引擎使用線程和時間戳上下文去記錄字符串常量。Log4j是冠軍,比JUL能多寫270%的日志行,比logback多12.5%, 比SLF4J SL多52%。有趣的是在我們改變log4j2的配置前,它寫的行數能是比改變后的1/4左右,在更改配置后,性能排在第三位,只比logback記錄的 行數少30%。

  二.toString()

  在 這輪比拼中記錄的是POJO(使用其.toString方法),同樣使用的是線程和時間戳。結果中,對于Log4j2來說,和回合差不多,但相比 SLF4J SL有25%的性能提升。Log4j和Logback是并駕齊驅的,位居第三,其吞吐量是SLF4J SL的88%。

  三.Throwable

  在這輪比拼中,日志引擎記錄異常的對象和相關的描述信息。其中Log4j2是位居位,其性能比SLF4J SL高3倍,SLF4J SL位于第五位。

  而Log4j和Logback也是只能排在此輪的冠軍之后,記錄的行數只大概有冠軍的一半,而第二位的反而是JUL,能記錄冠軍Log4j2的日志量的大概82%。

  四.toString()方法比拼

  當 處理服務器日志的時候,每一個日志項的上下文(例如線程ID,類的相關上下文,時間戳等等)都是和日志內容一樣重要。在之前的測試中,使用的是在大多數日 志文件中常見的標志――線程ID號和時間戳。接下來我們認為值得去分析單純在日志中使用.toString()方法的性能。

  這個時候,Log4j2是贏家(如果改變配置,能獲得180%的性能提升),贏出Logback和JUL 大概25%。SL4FJ SL則落敗。在每輪的五次測試中,SLF4J SL在啟用appenders的時候性能比不啟用要好。

  Log4j在吞吐量上有15%的增加。JUL在這輪比拼中比不上Log4j和Log4j2,其結果和不使用上下文數據是一樣的。

 

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