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2.Log4j2中的同步日志

所谓同步日志，即当输出日志时，必须等待日志输出语句执行完毕后，才能执行后面的业务逻辑语句。

下面通过一个例子来了解Log4j2中的同步日志，并借此来探究整个日志输出过程。

log4j2.xml配置如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="debug" name="MyApp" packages="">
    <!--全局Filter-->
    <ThresholdFilter level="ALL"/>
    <Appenders>
        <Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
            <PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
        </Console>
        <RollingFile name="RollingFile" fileName="logs/app.log"
                     filePattern="logs/app-%d{yyyy-MM-dd HH}.log">
            <!--Appender的Filter-->
            <ThresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            <PatternLayout>
                <Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern>
            </PatternLayout>
            <Policies>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
            </Policies>
        </RollingFile>
    </Appenders>
    <Loggers>
        <Logger name="com.meituan.Main" level="trace" additivity="false">
            <!--Logger的Filter-->
            <ThresholdFilter level="debug"/>
            <appender-ref ref="RollingFile"/>
        </Logger>
        <Root level="debug">
            <AppenderRef ref="Console"/>
        </Root>
    </Loggers>
</Configuration>

public class Main { public static void main(String args[]) { Logger logger = LogManager.getLogger(Main. class ); Person person = new Person("Li", "lei" ); logger.info( "hello, {}" , person); private static class Person { private String firstName; private String lastName; public Person(String firstName, String lastName) { this .firstName = firstName; this .lastName = lastName; public String toString() { return "Person[" + firstName + "," + lastName + "]" ;

Log4j2中日志输出的详细过程如下：

1.首先使用全局Filter对日志事件进行过滤。

Log4j2中的日志Level分为8个级别，优先级从高到低依次为OFF、FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG、TRACE、 ALL。

全局Filter的Level为ALL，表示允许输出所有级别的日志。logger.info()请求输出INFO级别的日志，通过。

2.使用Logger的Level对日志事件进行过滤。

Logger的Level为TRACE，表示允许输出TRACE级别及以上级别的日志。logger.info()请求输出INFO级别的日志，通过。

3.生成日志输出内容Message。

使用占位符的方式输出日志，输出语句为logger.info("increase {} from {} to {}", arg1, arg2, arg3)的形式，最终输出时{}占位符处的内容将用arg1,arg2,arg3的字符串填充。

log4j2用Object[]保存参数信息，在这一阶段会将Object[]转换为String[]，生成含有输出模式串"increase {} from {} to {}"和参数数组String[]的Message，为后续日志格式化输出做准备。

4.生成LogEvent。

LogEvent中含有loggerName（日志的输出者），level（日志级别），timeMillis（日志的输出时间），message（日志输出内容），threadName（线程名称）等信息。

在上述程序中，生成的LogEvent的属性值为loggerName=com.meituan.Main，Level=INFO，timeMillis=1505659461759，message为步骤3中创建的Message，threadNama=main。

5.使用Logger配置的Filter对日志事件进行过滤。

Logger配置的Filter的Level为DEBUG，表示允许输出DEBUG及以上级别的日志。logger.info()请求输出INFO级别的日志，通过。

6.使用Logger对应的Appender配置的Filter对日志事件进行过滤。

Appender配置的Filter配置的INFO级别日志onMatch=ACCEPT，表示允许输出INFO级别的日志。logger.info()请求输出INFO级别的日志，通过。

7.判断是否需要触发rollover。

此步骤不是日志输出的必须步骤，如配置的Appender为无需进行rollover的Appender，则无此步骤。

因为使用RollingFileAppender，且配置了基于文件大小的rollover触发策略，在此阶段会判断是否需要触发rollover。判断方式为当前的文件大小是否达到了指定的size，如果达到了，触发rollover操作。关于Log4j2中的RollingFileAppender的rollover，可参见 Log4j2中RollingFile的文件滚动更新机制。

8.PatternLayout对LogEvent进行格式化，生成可输出的字符串。

上述log4j2.xml文件中配置的Pattern及各个参数的意义如下：

<Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern>

在此步骤，PatternLayout将根据Pattern的模式，利用各种Converter对LogEvent的相关信息进行转换，最终拼接成可输出的日志字符串。

如DatePatternConverter对LogEvent的日志输出时间进行格式化转换；LevelPatternConverter对LogEvent的日志级别信息进行格式化转换；LoggerPatternConverter对LogEvent的Logger的名字进行格式化转换；MessagePatternConverter对LogEvent的日志输出内容进行格式化转换等。

经各种Converter转换后，LogEvent的信息被格式化为指定格式的字符串。

9.使用OutputStream，将日志输出到文件。

将日志字符串序列化为字节数组，使用字节流OutoutStream将日志输出到文件中。如果配置了immediateFlush为true，打开app.log就可观察到输出的日志了。

3.Log4j2中的异步日志

使用log4j2的同步日志进行日志输出，日志输出语句与程序的业务逻辑语句将在同一个线程运行，如上面的例子，打印的日志中显示的线程名称为main，与业务逻辑语句在同一个线程中（此句有误，LogEvent中的线程名称不是输出LogEvent的线程，是生成LogEvent的线程，输出LogEvent的线程和生成LogEvent可能不是一个线程！）。

而使用异步日志进行输出时，日志输出语句与业务逻辑语句并不是在同一个线程中运行，而是有专门的线程用于进行日志输出操作，处理业务逻辑的主线程不用等待即可执行后续业务逻辑。

Log4j2中的异步日志实现方式有AsyncAppender和AsyncLogger两种。

其中，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。

3.1 AsyncAppender

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="warn">
  <Appenders>
    <RollingFile name="MyFile" fileName="logs/app.log">
      <PatternLayout>
        <Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern>
      </PatternLayout>
      <SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
    </RollingFile>
    <Async name="Async">
      <AppenderRef ref="MyFile"/>
    </Async>
  </Appenders>
  <Loggers>
    <Root level="error">
      <AppenderRef ref="Async"/>
    </Root>
  </Loggers>
</Configuration>

上面就是一个使用AsyncAppender的典型配置，配置AsyncAppender后，日志事件写入文件的操作将在单独的线程中执行。

AsyncAppender的常用参数

关于AsyncAppender的其他参数，可参考Log4j2对 AsyncAppender 的详细介绍。

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开发的系统单线程能支撑每秒600万订单。

目前，包括Apache Strom、Log4j2在内的很多知名项目都应用了Disruptor来获取高性能。

Disruptor框架内部核心数据结构为RingBuffer，其为无锁环形队列。

单线程每秒能够处理600万订单，Disruptor为什么这么快？

a.lock-free-使用了CAS来实现线程安全

ArrayBlockingQueue使用锁实现并发控制，当get或put时，当前访问线程将上锁，当多生产者、多消费者的大量并发情形下，由于锁竞争、线程切换等，会有性能损失。

Disruptor通过CAS实现多生产者、多消费者对RingBuffer的并发访问。CAS相当于乐观锁，其性能优于Lock的性能。

b.使用缓存行填充解决伪共享问题

计算机体系结构中，内存的访问速度远远低于CPU的运行速度，在内存和CPU之间，加入Cache，CPU首先访问Cache中的数据，CaChe未命中，才访问内存中的数据。

伪共享：Cache是以缓存行（cache line）为单位存储的，当多个线程修改互相独立的变量时，如果这些变量共享同一个缓存行，就会无意中影响彼此的性能。

关于伪共享的深度分析，可参考《伪共享，并发编程的性能杀手》这篇文章。

AsyncLogger

Log4j2异步日志如何进行日志输出，我们同样从一个例子出发来探究Log4j2的异步日志。

log4j2.xml配置如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="debug" name="MyApp" packages="">
    <Appenders>
        <Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
            <PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
        </Console>
        <RollingFile name="RollingFile" fileName="logs/app.log"
                     filePattern="logs/app-%d{yyyy-MM-dd HH}.log">
            <PatternLayout>
                <Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern>
            </PatternLayout>
            <Policies>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
            </Policies>
        </RollingFile>
        <RollingFile name="RollingFile2" fileName="logs/app2.log"
                     filePattern="logs/app2-%d{yyyy-MM-dd HH}.log">
            <PatternLayout>
                <Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern>
            </PatternLayout>
            <Policies>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
            </Policies>
        </RollingFile>
    </Appenders>
    <Loggers>
        <AsyncLogger name="com.meituan.Main" level="trace" additivity="false">
            <appender-ref ref="RollingFile"/>
        </AsyncLogger>
        <AsyncLogger name="RollingFile2" level="trace" additivity="false">
            <appender-ref ref="RollingFile2"/>
        </AsyncLogger>
        <Root level="debug">
            <AppenderRef ref="Console"/>
            <AppenderRef ref="RollingFile"/>
        </Root>
    </Loggers>
</Configuration>

public class Main {
    public static void main(String args[]) {
        Logger logger = LogManager.getLogger(Main.class);
        Logger logger2 = LogManager.getLogger("RollingFile2");
        Person person = new Person("Li", "lei");
        logger.info("hello, {}", person);
        logger2.info("good bye, {}", person);
上述log4j2.xml中配置了两个AsyncLogger，名字分别为com.meituan.Main和RollingFile2。
并且，在main方法中分别使用两个logger来输出两条日志。
在加载log4j2.xml的启动阶段，如果检测到配置了AsyncRoot或AsyncLogger，将启动一个disruptor实例。
上述程序中，main线程作为生产者，EventProcessor线程作为消费者。
生产者生产消息
当运行到类似于logger.info、logger.debug的输出语句时，将生成的LogEvent放入RingBuffer中。
消费者消费消息
如果RingBuffer中有LogEvent需要处理，EventProcessor线程从RingBuffer中取出LogEvent，调用Logger相关联的Appender输出LogEvent（具体输出过程与同步过程相同，同样需要过滤器过滤、PatternLayout格式化等步骤）。
如果RingBuffer中没有LogEvent需要处理，EventProcessor线程将处于等待阻塞状态（默认策略）。
需要注意的是，虽然在log4j2.xml中配置了多个AsyncLogger，但是并不是每个AsyncLogger对应着一个处理线程，而是仅仅有一个EventProcessor线程进行日志的异步处理。