你徹底沒了解過的日誌異步落庫

前言

在互聯網設計架構過程當中，日誌異步落庫，儼然已是高併發環節中不可缺乏的一環。爲何說是高併發環節中不可缺乏的呢？ 緣由在於，若是直接用mq進行日誌落庫的時候，低併發下，生產端生產數據，而後由消費端異步落庫，是沒有什麼問題的，並且性能也都是異常的好，估計tp99應該都在1ms之內。可是一旦併發增加起來，慢慢的你就發現生產端的tp99一直在增加，從1ms，變爲2ms，4ms，直至send timeout。尤爲在大促的時候，我司的系統就經歷過這個狀況，當時mq的發送耗時超過200ms，甚至一度有很多timeout產生。

考慮到這種狀況在高併發的狀況下才出現，因此今天咱們就來探索更加可靠的方法來進行異步日誌落庫，保證所使用的方式不會由於太高的併發而出現接口ops持續降低甚至到不可用的狀況。

方案一： 基於log4j的異步appender實現

此種方案，依賴於log4j。在log4j的異步appender中，經過mq進行生產消費入庫。至關於在接口和mq之間創建了一個緩衝區，使得接口和mq的依賴分離，從而不讓mq的操做影響接口的ops。

此種方案因爲使用了異步方式，且因爲異步的discard policy策略，當大量數據過來，緩衝區滿了以後，會拋棄部分數據。此種方案適用於可以容忍數據丟失的業務場景，不適用於對數據完整有嚴格要求的業務場景。

來看看具體的實現方式：

首先，咱們須要自定義一個Appender，繼承自log4j的AppenderSkeleton類，實現方式以下：

而後在log4j.xml中，爲此類進行配置：

最後就能夠按照以下的方式進行正常使用了：

注意： 此處須要注意log4j的一個性能問題。在log4j的conversionPattern中，匹配符最好不要出現 C% L%通配符，壓測實踐代表，這兩個通配符會致使log4j打日誌的效率下降10倍。

方案一很簡便，且剝離了接口直接依賴mq致使的性能問題。可是沒法解決數據丟失的問題（可是咱們其實能夠在本地搞個策略落盤來不及處理的數據，能夠大大的減小數據丟失的概率）。可是不少的業務場景，是須要數據不丟失的，因此這就衍生出咱們的另外一套方案來。

方案二：增量消費log4j日誌

此種方式，是開啓worker在後臺增量消費log4j的日誌信息，和接口徹底脫離。此種方式相比方案一，能夠保證數據的不丟失，且能夠作到徹底不影響接口的ops。可是此種方式，因爲是後臺worker在後臺啓動進行掃描，會致使落庫的數據慢一些，好比一分鐘以後才落庫完畢。因此適用於對落庫數據實時性不高的場景。

具體的實現步驟以下：

首先，將須要進行增量消費的日誌統一打到一個文件夾，以天爲單位，天天生成一個帶時間戳日誌文件。因爲log4j不支持直接帶時間戳的日誌文件生成，因此這裏須要引入log4j.extras組件，而後配置log4j.xml以下：

以後在代碼中的申明方式以下：

最後在須要記錄日誌的地方使用方式以下：

這樣就能夠將日誌打印到一個單獨的文件中，且按照日期，天天生成一個。

而後，當日志文件生成完畢後，咱們就能夠開啓咱們的worker進行增量消費了，這裏的增量消費方式，咱們選擇RandomAccessFile這個類來進行，因爲其獨特的位點讀取方式，可使得咱們很是方便的根據位點的位置來消費增量文件，從而避免了逐行讀取這種低效率的實現方式。

注意，爲每一個日誌文件都單首創建了一個位點文件，裏面存儲了對應的文件的位點讀取信息。當worker掃描開始的時候，會首先讀取位點文件裏面的位點信息，而後找到相應的日誌文件，從位點信息位置開始進行消費。這就是整個增量消費worker的核心。具體代碼實現以下(代碼太長，作了摺疊)：

• View Code

此種方式因爲worker掃描是每隔一段時間啓動一次進行消費，因此致使數據從產生到入庫，可能經歷時間超過一分鐘以上，可是在一些對數據延遲要求比較高的業務場景，好比庫存扣減，是不能容忍的，因此這裏咱們就引伸出第三種作法，基於內存文件隊列的異步日誌消費。

方案三：基於內存文件隊列的異步日誌消費

因爲方案一和方案二都嚴重依賴log4j，且方案自己都存在着要麼丟數據，要麼入庫時間長的缺點，因此都並非那麼盡如人意。可是本方案的作法，既解決了數據丟失的問題，又解決了數據入庫時間被拉長的尷尬，因此是終極解決之道。並且在大促銷過程當中，此種方式經歷了實戰檢驗，能夠大面積的推廣使用。

此方案中提到的內存文件隊列，是我司自研的一款基於RandomAccessFile和MappedByteBuffer實現的內存文件隊列。隊列核心使用了ArrayBlockingQueue，並提供了produce方法，進行數據入管道操做，提供了consume方法，進行數據出管道操做。並且後臺有一個worker一直啓動着，每隔5ms或者遍歷了100條數據以後，就將數據落盤一次，以防數據丟失。具體的設計，就這麼多，感興趣的能夠根據我提供的信息，本身實踐一下。

因爲有此中間件的加持，數據生產的時候，只須要入壓入管道，而後消費端進行消費便可。未被消費的數據，會進行落盤操做，謹防數據丟失。當大促的時候，大量數據涌來的時候，管道滿了的狀況下會阻塞接口，數據不會被拋棄。雖然可能會致使接口在那一瞬間無響應，可是因爲有落盤操做和消費操做（此操做操控的是JVM堆外內存數據，不受GC的影響，因此不會出現操做暫停的狀況，爲何呢？由於用了MappedByteBuffer），此種阻塞並未影響到接口總體的ops。

在實際使用的時候，ArrayBlockingQueue做爲核心隊列，顯然是全局加鎖的，後續咱們考慮升級爲無鎖隊列，因此將會參考Netty中的有界無鎖隊列：MpscArrayQueue。預計性能將會再好一些。

受限於公司政策，我僅提供大體思路，可是不會提供具體代碼，有問題評論區交流吧。

上面就是在進行異步日誌消費的時候，我所經歷的三個階段，而且一步一步的優化到目前的方式。雖然過程曲折，可是結果使人歡欣鼓舞。若是喜歡就給個推薦，後續我將會持續更新你所不知道的系列，以期達到拋磚引玉的效果。

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