</RollingRandomAccessFile> <Async name="logFileAsync" bufferSize="2000" blocking="false"> <AppenderRef ref="logFile" /> </Async> <RollingRandomAccessFile name="credit" fileName="D:/log/credit.log" filePattern="
<appender-ref ref="ROLLING"/> <appender-ref ref="CONSOLE"/> </appender> <appender name="ASYNC_LUA" class="org.apache.log4j.AsyncAppender"> <appender-ref ref="DAILY_LUA"/> </appender> <root> <level value="info"/> <appender-ref ref="ASYNC" /> </root> <logger name="Lua"> ...
下图是官网提供的 log4j2 的性能压测结果: 图中Loggers all async 就是使用 Disruptor 后的日志处理统计,而 Async Appender 则是使用 ArrayBlockingQueue 作为队列。 可见,在 64 个线程的时候,loggers all async 的吞吐量比 Async Appender 增加了 12 倍,是 Sync 模式的 68 倍,性能提升实在可以说是效果显著!
对比Logback 的配置文件来看,Log4j 2 真的复杂了一些,不太好用,就这么直白地说吧!但自己约的,含着泪也得打完啊。把这个 Async 加入到 Appenders: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <Configuration><Appenders><Console name="Console"target="SYSTEM_OUT"><PatternLayout pattern="%d{HH:mm:...
AsyncAppender采用了ArrayBlockingQueue来保存需要异步输出的日志事件; AsyncLogger则使用了Disruptor框架来实现高吞吐。 AsyncAppender 每个Async Appender,内部维护了一个ArrayBlockingQueue,并将创建一个线程用于输出日志事件,如果配置了多个AppenderRef,将分别使用对应的Appender进行日志输出。
这个blocking变量默认为true,一般情况下我们不允许丢失日志,不过这样会导致当buff满的时候,写日志的线程将会blocking,具体可以参看下面的 org.apache.log4j.AsyncAppender的append调用方法 org.apache.log4j.Dispatcher.java package org.apache.log4j; import org.apache.log4j.helpers.AppenderAttachableImpl; import org.ap...
(when the queue is empty). This produces the same result as configuring "immediateFlush=true", that is, all received log events are always available on disk, but is more efficient because it does not need to touch the disk on each and every log event. (Async Appenders use ArrayBlocking...
每个Async Appender,内部维护了一个ArrayBlockingQueue,并将创建一个线程用于输出日志事件,如果配置了多个AppenderRef,将分别使用对应的Appender进行日志输出。 3.2 AsyncLogger Log4j2中的AsyncLogger的内部使用了Disruptor框架。 Disruptor简介 Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列,基于Disruptor开发的系统单线程...
.getLogger(LearnLog4j2Async.class); public static void main(String[] args) { logger.info("{} be happy every day.", "Lee"); } } 要使用AysncLogger,需要在Log4j2的配置文件中使用<AsyncLogger>标签配置一个异步Logger,并为这个异步Logger配置非异步Appender。配置如下所示。
Async loggers have much higher throughput than sync loggers. 同步性能最差,异步全局异步的性能接近异步appender的10倍,同样是异步实现的,为何性能有如此大的差距? 去看源码: image.png image.png 以上是异步Appender的实现,可以看到,内部内置了一个BlockingQueue队列,具体实现采用了ArrayBlockingQueue ...