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      搞懂Java日志級別,重復(fù)記錄、丟日志問題

      java基礎(chǔ)教程欄目介紹如何解決Java日志級別等問題

      搞懂Java日志級別,重復(fù)記錄、丟日志問題

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      1 日志常見錯因

      1.1 日志框架繁多

      不同類庫可能使用不同日志框架,兼容是個難題

      1.2 配置復(fù)雜且容易出錯

      日志配置文件通常很繁雜,很多同學(xué)習(xí)慣從其他項目或網(wǎng)上博客直接復(fù)制份配置文件,但卻不仔細研究如何修改。常見錯誤發(fā)生于重復(fù)記錄日志、同步日志的性能、異步記錄的錯誤配置。

      1.3 日志記錄本身就有些誤區(qū)

      比如沒考慮到日志內(nèi)容獲取的代價、胡亂使用日志級別等。

      2 SLF4J

      Logback、Log4j、Log4j2、commons-logging、JDK自帶的java.util.logging等,都是Java體系的日志框架,確實非常多。而不同的類庫,還可能選擇使用不同的日志框架。這樣一來,日志的統(tǒng)一管理就變得非常困難。

      • SLF4J(Simple Logging Facade For Java)就為解決該問題

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      • 提供統(tǒng)一的日志門面API,即圖中紫色部分,實現(xiàn)中立的日志記錄API
      • 橋接功能,藍色部分,把各種日志框架API(綠色部分)橋接到SLF4J API。這樣即便你的程序中使用各種日志API記錄日志,最終都可橋接到SLF4J門面API。
      • 適配功能,紅色部分,可實現(xiàn)SLF4J API和實際日志框架(灰色部分)綁定。
        SLF4J只是日志標(biāo)準(zhǔn),還是需要實際日志框架。日志框架本身未實現(xiàn)SLF4J API,所以需前置轉(zhuǎn)換。Logback就是按SLF4J API標(biāo)準(zhǔn)實現(xiàn),所以才無需綁定模塊做轉(zhuǎn)換。

      雖然可用log4j-over-slf4j實現(xiàn)Log4j橋接到SLF4J,也可使用slf4j-log4j12實現(xiàn)SLF4J適配到Log4j,也把它們畫到了一列,但是它不能同時使用它們,否則就會產(chǎn)生死循環(huán)。jcl和jul同理。

      雖然圖中有4個灰色的日志實現(xiàn)框架,但日常業(yè)務(wù)使用最多的還是Logback和Log4j,都是同一人開發(fā)的。Logback可認(rèn)為是Log4j改進版,更推薦使用,基本已是主流。

      Spring Boot的日志框架也是Logback。那為什么我們沒有手動引入Logback包,就可直接使用Logback?

      spring-boot-starter模塊依賴spring-boot-starter-logging模塊
      spring-boot-starter-logging模塊自動引入logback-classic(包含SLF4J和Logback日志框架)和SLF4J的一些適配器。其中,log4j-to-slf4j用于實現(xiàn)Log4j2 API到SLF4J的橋接,jul-to-slf4j則是實現(xiàn)java.util.logging API到SLF4J的橋接。

      3 日志重復(fù)記錄

      日志重復(fù)記錄不但給查看日志和統(tǒng)計工作帶來不必要的麻煩,還會增加磁盤和日志收集系統(tǒng)的負擔(dān)。

      logger配置繼承關(guān)系導(dǎo)致日志重復(fù)記錄

      • 定義一個方法實現(xiàn)debug、info、warn和error四種日志的記錄
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      • Logback配置
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      • 配置看沒啥問題,執(zhí)行方法后出現(xiàn)日志重復(fù)記錄
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      • 分析
        CONSOLE這個Appender同時掛載到了倆Logger,定義的<logger><root>,由于定義的<logger>繼承自<root>,所以同一條日志既會通過logger記錄,也會發(fā)送到root記錄,因此應(yīng)用package下日志出現(xiàn)重復(fù)記錄。

      如此配置的初衷是啥呢?
      內(nèi)心是想實現(xiàn)自定義logger配置,讓應(yīng)用內(nèi)的日志暫時開啟DEBUG級別日志記錄。其實,這無需重復(fù)掛載Appender,去掉<logger>下掛載的Appender即可:

      <logger name="org.javaedge.time.commonmistakes.logging" level="DEBUG"/>

      若自定義<logger>需把日志輸出到不同Appender:
      比如

      • 應(yīng)用日志輸出到文件app.log
      • 其他框架日志輸出到控制臺

      可設(shè)置<logger>additivity屬性為false,這就不會繼承<root>的Appender
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      錯誤配置LevelFilter造成日志重復(fù)

      • 在記錄日志到控制臺的同時,把日志記錄按照不同級別記錄到倆文件
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      • 執(zhí)行結(jié)果

      • info.log 文件包含INFO、WARN和ERROR三級日志,不符預(yù)期
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      • error.log包含WARN和ERROR倆級別日志,導(dǎo)致日志重復(fù)收集搞懂Java日志級別,重復(fù)記錄、丟日志問題

      • 事故問責(zé)
        一些公司使用自動化ELK方案收集日志,日志會同時輸出到控制臺和文件,開發(fā)人員在本地測試不會關(guān)心文件中記錄的日志,而在測試和生產(chǎn)環(huán)境又因為開發(fā)人員沒有服務(wù)器訪問權(quán)限,所以原始日志文件中的重復(fù)問題難以發(fā)現(xiàn)。

      日志到底為何重復(fù)呢?

      ThresholdFilter源碼解析

      • 當(dāng)日志級別 ≥ 配置級別 返回NEUTRAL,繼續(xù)調(diào)用過濾器鏈上的下個過濾器
      • 否則返回DENY,直接拒絕記錄日志
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      該案例我們將 ThresholdFilterWARN,因此可記錄WARNERROR級日志。

      LevelFilter

      用于比較日志級別,然后進行相應(yīng)處理。

      • 若匹配就調(diào)用onMatch定義的處理方式:默認(rèn)交給下一個過濾器處理(AbstractMatcherFilter基類中定義的默認(rèn)值)
      • 否則調(diào)用onMismatch定義的處理方式:默認(rèn)也是交給下一個過濾器

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      ThresholdFilter不同,LevelFilter僅配置level無法真正起作用。

      由于未配置onMatch和onMismatch屬性,所以該過濾器失效,導(dǎo)致INFO以上級別日志都記錄了。

      修正

      配置LevelFilter的onMatch屬性為ACCEPT,表示接收INFO級別的日志;配置onMismatch屬性為DENY,表示除了INFO級別都不記錄:
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      如此,_info.log文件只會有INFO級日志,不會再出現(xiàn)日志重復(fù)。

      4 異步日志提高性能?

      知道了到底如何正確將日志輸出到文件后,就該考慮如何避免日志記錄成為系統(tǒng)性能瓶頸。這可解決,磁盤(比如機械磁盤)IO性能較差、日志量又很大的情況下,如何記錄日志問題。

      定義如下的日志配置,一共有兩個Appender:

      FILE是一個FileAppender,用于記錄所有的日志;
      CONSOLE是一個ConsoleAppender,用于記錄帶有time標(biāo)記的日志。
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      把大量日志輸出到文件中,日志文件會非常大,如果性能測試結(jié)果也混在其中的話,就很難找到那條日志。所以,這里使用EvaluatorFilter對日志按照標(biāo)記進行過濾,并將過濾出的日志單獨輸出到控制臺上。該案例中給輸出測試結(jié)果的那條日志上做了time標(biāo)記。

      配合使用標(biāo)記和EvaluatorFilter,實現(xiàn)日志的按標(biāo)簽過濾

      • 測試代碼:實現(xiàn)記錄指定次數(shù)的大日志,每條日志包含1MB字節(jié)的模擬數(shù)據(jù),最后記錄一條以time為標(biāo)記的方法執(zhí)行耗時日志:搞懂Java日志級別,重復(fù)記錄、丟日志問題

      執(zhí)行程序后可以看到,記錄1000次日志和10000次日志的調(diào)用耗時,分別是5.1秒和39秒
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      對只記錄文件日志的代碼,這耗時過長。

      源碼解析

      FileAppender繼承自O(shè)utputStreamAppender
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      在追加日志時,是直接把日志寫入OutputStream中,屬同步記錄日志
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      所以日志大量寫入才會曠日持久。如何才能實現(xiàn)大量日志寫入時,不會過多影響業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行耗時而影響吞吐量呢?

      AsyncAppender

      使用Logback的AsyncAppender

      即可實現(xiàn)異步日志記錄。AsyncAppender類似裝飾模式,在不改變類原有基本功能情況下為其增添新功能。這便可把AsyncAppender附加在其他Appender,將其變?yōu)楫惒健?/p>

      定義一個異步Appender ASYNCFILE,包裝之前的同步文件日志記錄的FileAppender, 即可實現(xiàn)異步記錄日志到文件
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      • 記錄1000次日志和10000次日志的調(diào)用耗時,分別是537毫秒和1019毫秒
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      異步日志真的如此高性能?并不,因為這并沒有記錄下所有日志。

      AsyncAppender異步日志坑

      • 記錄異步日志撐爆內(nèi)存
      • 記錄異步日志出現(xiàn)日志丟失
      • 記錄異步日志出現(xiàn)阻塞。

      案例

      模擬慢日志記錄場景:
      首先,自定義一個繼承自ConsoleAppenderMySlowAppender,作為記錄到控制臺的輸出器,寫入日志時休眠1秒。
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      • 配置文件中使用AsyncAppender,將MySlowAppender包裝為異步日志記錄
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      • 測試代碼
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      • 耗時很短但出現(xiàn)日志丟失:要記錄1000條日志,最終控制臺只能搜索到215條日志,而且日志行號變問號。
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      • 原因分析
        AsyncAppender提供了一些配置參數(shù),而當(dāng)前沒用對。

      源碼解析

      • includeCallerData
        默認(rèn)false:方法行號、方法名等信息不顯示
      • queueSize
        控制阻塞隊列大小,使用的ArrayBlockingQueue阻塞隊列,默認(rèn)容量256:內(nèi)存中最多保存256條日志
      • discardingThreshold
        丟棄日志的閾值,為防止隊列滿后發(fā)生阻塞。默認(rèn)隊列剩余容量 < 隊列長度的20%,就會丟棄TRACE、DEBUG和INFO級日志
      • neverBlock
        控制隊列滿時,加入的數(shù)據(jù)是否直接丟棄,不會阻塞等待,默認(rèn)是false
        • 隊列滿時:offer不阻塞,而put會阻塞
        • neverBlock為true時,使用offer
      public class AsyncAppender extends AsyncAppenderBase<ILoggingEvent> { 	// 是否收集調(diào)用方數(shù)據(jù)     boolean includeCallerData = false;     protected boolean isDiscardable(ILoggingEvent event) {         Level level = event.getLevel();         // 丟棄 ≤ INFO級日志         return level.toInt() <= Level.INFO_INT;     }     protected void preprocess(ILoggingEvent eventObject) {         eventObject.prepareForDeferredProcessing();         if (includeCallerData)             eventObject.getCallerData();     }}public class AsyncAppenderBase<E> extends UnsynchronizedAppenderBase<E> implements AppenderAttachable<E> {  	// 阻塞隊列:實現(xiàn)異步日志的核心     BlockingQueue<E> blockingQueue;     // 默認(rèn)隊列大小     public static final int DEFAULT_QUEUE_SIZE = 256;     int queueSize = DEFAULT_QUEUE_SIZE;     static final int UNDEFINED = -1;     int discardingThreshold = UNDEFINED;     // 當(dāng)隊列滿時:加入數(shù)據(jù)時是否直接丟棄,不會阻塞等待     boolean neverBlock = false;      @Override     public void start() {        	...         blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<E>(queueSize);         if (discardingThreshold == UNDEFINED)         //默認(rèn)丟棄閾值是隊列剩余量低于隊列長度的20%,參見isQueueBelowDiscardingThreshold方法             discardingThreshold = queueSize / 5;         ...     }      @Override     protected void append(E eventObject) {         if (isQueueBelowDiscardingThreshold() && isDiscardable(eventObject)) { //判斷是否可以丟數(shù)據(jù)             return;         }         preprocess(eventObject);         put(eventObject);     }      private boolean isQueueBelowDiscardingThreshold() {         return (blockingQueue.remainingCapacity() < discardingThreshold);     }      private void put(E eventObject) {         if (neverBlock) { //根據(jù)neverBlock決定使用不阻塞的offer還是阻塞的put方法             blockingQueue.offer(eventObject);         } else {             putUninterruptibly(eventObject);         }     }     //以阻塞方式添加數(shù)據(jù)到隊列     private void putUninterruptibly(E eventObject) {         boolean interrupted = false;         try {             while (true) {                 try {                     blockingQueue.put(eventObject);                     break;                 } catch (InterruptedException e) {                     interrupted = true;                 }             }         } finally {             if (interrupted) {                 Thread.currentThread().interrupt();             }         }     }}

      默認(rèn)隊列大小256,達到80%后開始丟棄<=INFO級日志后,即可理解日志中為什么只有兩百多條INFO日志了。

      queueSize 過大

      可能導(dǎo)致OOM

      queueSize 較小

      默認(rèn)值256就已經(jīng)算很小了,且discardingThreshold設(shè)置為大于0(或為默認(rèn)值),隊列剩余容量少于discardingThreshold的配置就會丟棄<=INFO日志。這里的坑點有兩個:

      1. 因為discardingThreshold,所以設(shè)置queueSize時容易踩坑。
        比如本案例最大日志并發(fā)1000,即便置queueSize為1000,同樣會導(dǎo)致日志丟失
      2. discardingThreshold參數(shù)容易有歧義,它不是百分比,而是日志條數(shù)。對于總?cè)萘?0000隊列,若希望隊列剩余容量少于1000時丟棄,需配置為1000

      neverBlock 默認(rèn)false

      意味總可能會出現(xiàn)阻塞。

      • discardingThreshold = 0,那么隊列滿時再有日志寫入就會阻塞
      • discardingThreshold != 0,也只丟棄≤INFO級日志,出現(xiàn)大量錯誤日志時,還是會阻塞

      queueSize、discardingThreshold和neverBlock三參密不可分,務(wù)必按業(yè)務(wù)需求設(shè)置:

      • 若優(yōu)先絕對性能,設(shè)置neverBlock = true,永不阻塞
      • 若優(yōu)先絕不丟數(shù)據(jù),設(shè)置discardingThreshold = 0,即使≤INFO級日志也不會丟。但最好把queueSize設(shè)置大一點,畢竟默認(rèn)的queueSize顯然太小,太容易阻塞。
      • 若兼顧,可丟棄不重要日志,把queueSize設(shè)置大點,再設(shè)置合理的discardingThreshold

      以上日志配置最常見兩個誤區(qū)

      再看日志記錄本身的誤區(qū)。

      使用日志占位符就無需判斷日志級別?

      SLF4J的{}占位符語法,到真正記錄日志時才會獲取實際參數(shù),因此解決了日志數(shù)據(jù)獲取的性能問題。
      這說法對嗎?

      • 驗證代碼:返回結(jié)果耗時1秒
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      若記錄DEBUG日志,并設(shè)置只記錄>=INFO級日志,程序是否也會耗時1秒?
      三種方法測試:

      • 拼接字符串方式記錄slowString
      • 使用占位符方式記錄slowString
      • 先判斷日志級別是否啟用DEBUG。

      搞懂Java日志級別,重復(fù)記錄、丟日志問題
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      前倆方式都調(diào)用slowString,所以都耗時1s。且方式二就是使用占位符記錄slowString,這種方式雖允許傳Object,不顯式拼接String,但也只是延遲(若日志不記錄那就是省去)日志參數(shù)對象.toString()字符串拼接的耗時。

      本案例除非事先判斷日志級別,否則必調(diào)用slowString。
      所以使用{}占位符不能通過延遲參數(shù)值獲取,來解決日志數(shù)據(jù)獲取的性能問題。

      除事先判斷日志級別,還可通過lambda表達式延遲參數(shù)內(nèi)容獲取。但SLF4J的API還不支持lambda,因此需使用Log4j2日志API,把Lombok的@Slf4j注解替換為**@Log4j2**注解,即可提供lambda表達式參數(shù)的方法:
      搞懂Java日志級別,重復(fù)記錄、丟日志問題

      這樣調(diào)用debug,簽名Supplier<?>,參數(shù)就會延遲到真正需要記錄日志時再獲?。?br />搞懂Java日志級別,重復(fù)記錄、丟日志問題
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      所以debug4并不會調(diào)用slowString方法
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      只是換成Log4j2 API,真正的日志記錄還是走的Logback,這就是SLF4J適配的好處。

      總結(jié)

      • SLF4J統(tǒng)一了Java日志框架。在使用SLF4J時,要理清楚其橋接API和綁定。若程序啟動時出現(xiàn)SLF4J錯誤提示,那可能是配置問題,可使用Maven的dependency:tree命令梳理依賴關(guān)系。
      • 異步日志解決性能問題,是用空間換時間。但空間畢竟有限,當(dāng)空間滿,要考慮阻塞等待or丟棄日志。如果更希望不丟棄重要日志,那么選擇阻塞等待;如果更希望程序不要因為日志記錄而阻塞,那么就需要丟棄日志。
      • 日志框架提供的參數(shù)化日志記錄方式不能完全取代日志級別判斷。若你的日志量很大,獲取日志參數(shù)代價也很大,就要判斷日志級別,避免不記錄日志也要耗時獲取日志參數(shù)。

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