高并发系统怎么选日志框架?（高并发系统设计全彩版手册）

经常遇到小伙伴在完成接口开发后通过Jmeter进行性能压测，压测发现TPS上不去，少则几十多则一两百，这在高并发系统中远远不够的。很大一部分原因是使用了不合适的log日志组件，一般开发人员很难想到到这点。下面就带你选择合适的日志组件让你的接口性能提升几倍甚至几十倍。

首先看看我们日常使用的日志组件。

log4j、logback、log4j2日志对比:

1.log4j: 这是Java中最早的日志框架之一，提供了可靠、快速且灵活的日志记录功能。它广泛用于许多不同的Java应用程序中。

2.logback: logback是log4j的一个改进版，由相同的原创者设计。它被设计为更加灵活且具有更好性能，特别是在日志轮换和条件日志处理方面。logback直接实现了SLF4J API，这意味着你可以很容易地将log4j或其他日志系统替换为logback。logback的默认配置要比log4j快几倍，而且logback的配置文件可以在出错时不需要完全解析，可以提高应用程序的健壮性。

3.log4j2: 这是log4j的升级版，完全重写了代码以提供更高的性能和更多的功能。它支持异步日志记录和更复杂的配置，同时也保持向后兼容性。log4j2 也使用了SLF4J API，提供了更多的灵活性和更好的资源管理。

log4j和logback是同步框架，如果选择这个两个组件作为项目的日志组件，通过jmeter进行高并发压测时可以通过jvm的jstack命令观察应用程序的线程栈，会发现有大量的IO写日志线程阻塞，例子如下：

日志的IO线程阻塞，这就导致很多的请求不能及时处理，极大降低了接口的TPS，这也就是压测时导致TPS上不去的根本原因。

怎样解决日志IO阻塞问题，同步改异步使用log4j2,log4j2的异步日志是通过队列来处理，log4j2支持以下四队列

1.DisruptorBlockingQueue 基于disruptor实现的高性能队列。

2.JCToolsBlockingQueue基于JCTools 实现的无锁队列。

3.LinkedTransferQueue是Java原生的LinkedTransferQueue 实现。

4.ArrayBlockingQueue是Java 原生的 ArrayBlockingQueue 实现。

在项目实践，disruptor队列性能是远超另外三种队列，disruptor是高性能环形队列，每秒能处理500-600万订单。这里着重介绍log4j2+disruptor的使用方案。

springboot集成log4j2+disruptor解决方案

1.引入pom

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId>
    </dependency>
    <!-- disruptor -->
    <dependency>
        <groupId>com.lmax</groupId>
        <artifactId>disruptor</artifactId>
    </dependency>

2.排除logback

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        <exclusions>
            <!-- 排除掉logging，不使用logback-->
            <exclusion>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        <exclusions>
            <!-- 排除掉logging，不使用logback -->
            <exclusion>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    
    有其他组件使用了logback也要一并排除

3.开启全局异步

@SpringBootApplication
public class BootLaunchApplication {
   public static void main(String[] args) {
      //下面语句使得Log4j2日志输出使用异步处理
      System.setProperty("Log4jContextSelector","org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector");
      SpringApplication.run(BootLaunchApplication.class, args);
   }
}

如果不使用全局异步，可以开启局部异步，需要在log4j2.xml中配置

<Loggers>
    <AsyncRoot level="INFO">
        <appender-ref ref="Console"/>
        <appender-ref ref="errorAppender"/>
        <appender-ref ref="applicationAppender"/>
    </AsyncRoot>

    <AsyncLogger name="org.apache" level="INFO" additivity="false">
        <AppenderRef ref="apacheAppender"/>
    </AsyncLogger>
</Loggers>

4.配置log4j2.xml其他参数

做完以上操作后，在进行压测会发现TPS增加几倍甚至几十倍。