logback 日志异步化输出对性能的影响
场景
Java在每次请求结束后都会输出日志记录每次请求的相关信息，一个QPS对应一次日志的输出。
异步化基本百利而无一害，特定的场景、机器下可以数倍提升效率
结论
- 异步化对性能的影响取决于日志的多少和机器CPU的核数
- logback日志异步化主要是写日志逻辑变成了单线程，没有锁
- 异步化后性能有10-15%的提升(Profiling看到日志相关的CPU占比从13%降到6.5%)
- 异步输出条件下，日志多少对性能的影响有，但是不明显（15%以内）
- 如果是同步输出日志，开启延迟flush log（
false //flush policy）能有5%的性能提升 - 异步化后再开启延迟flush log对性能提升不明显(Profiling看到log flush的CPU从1.2%降到0.4%)
- slf4j只是个接口框架，JUL/log4j2和logback是具体实现，logback是log4j的升级版
- 如果一秒钟日志输出达到6M（主要取决于条数），那么异步化能提升一倍的性能（日志太多的时候同步下CPU跑不满）
- 同步日志输出场景下瓶颈主要在同步锁而不是磁盘写日志（顺序写磁盘）
- 从Profiler堆栈来看异步后锁和日志输出部分占比明显降低
- CPU核数越多意味着并发越多，那么同步异步和immediateFlush的影响越明显
- 异步化输出日志后对avg rt 和 rt 95%线下降影响非常明显，也更稳定
- immediateFlush 对同步影响比较明显（一倍），主要是因为每次刷盘慢导致别的线程等锁时间长，在异步场景下基本不明显
- immediateFlush为false有丢日志的风险，异步后没有必要再设immediateFlush为false
- 延迟Flush的cache取决于JDK的BufferedOutputStream缓冲大小，默认8K，不可更改
- 异步后日志输出的瓶颈在于单核能力，Intel(R) Xeon(R) Platinum 8163 CPU @ 2.50GHz 输出能力大概是每秒20万条日志
测试数据
4核的机器下性能提升没这么明显，因为锁争抢没这么激烈
4.9内核下, 异步对rt影响明显, 似乎是4.9对锁的处理更好：
2.6.32下异步对rt影响不是很大
加大120线程并发，可以看到tps提升明显但是rt仍然不明显
如果将 sql.log 改为error级别，tps上升到30000，rt比info也有将近10%的提升，这个rt的提升是因为tps提升导致的。（都是异步输出的场景下）
同步情况下的profiler
recordSQL: 12.9%
logback.doAppend: 10%
异步情况下的profiler:
recordSQL: 3.7%
logback.doAppend: 2.63%
在16个core的机器上锁争抢更明显
同步和异步以及immediateFlush的影响
16core的机器
结论：同步输出的情况下immediateFlush 为false性能有一倍的提升（但是异常退出的情况下有丢日志风险）
异步输出是同步的4倍（这个差异依赖于cpu核数、业务逻辑的特点等），在异步的情况下immediateFlush无所谓，所以王者还是异步输出，同时异步输出对rt 95%线下降非常明显
一个业务逻辑稍微慢点的场景
异步输出日志点查场景tps11万+，同步输出日志后点查tps4万+，同时jstack堆栈也能看到333个BLOCKED堆栈：
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immediateFlush true/false 以及同步异步对tps的影响
结论：同步输出的情况下immediateFlush 为false性能有一倍的提升（但是异常退出的情况下有丢日志风险）异步输出是同步的4倍（这个差异依赖于cpu核数、业务逻辑的特点等），在异步的情况下immediateFlush无所谓，所以王者还是异步输出，同时异步输出对rt 95%线下降非常明显
异步配置
<appender name="asyncROOT" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
<queueSize>1000</queueSize>
<maxFlushTime>3000</maxFlushTime>
<discardingThreshold>0</discardingThreshold>
<neverBlock>true</neverBlock>
<appender-ref ref="ROOT"/>
</appender>
JDK中BufferedOutputStream Buffer大小
/**
* Creates a new buffered output stream to write data to the
* specified underlying output stream.
*
* @param out the underlying output stream.
*/
public BufferedOutputStream(OutputStream out) {
this(out, 8192);
}
尝试改大buffer基本没什么明显的影响
测试环境2个节点的DRDS-Server，每个节点4Core8G（机型sn1）
| tps | 100秒每个节点输出日志大小 | |
|---|---|---|
| 不输出日志 | 35097 | |
| sql.log+同步 | 28891 | 292M |
| sql.log+异步 | 32164 | 292M |
| sql.log+com.taobao/trace+异步 | 28894 | 670M |
| sql.log+com.taobao/trace+同步 | 13248 |
com.taobao/trace 指的是将com.taobao.*设为trace输出，以增加输出日志量。
是否开启immediateFlush（默认true）
| tps | 100秒每个节点输出日志大小 | |
|---|---|---|
| 同步+immediateFlush | 27610 | 282M |
| 同步 | 29554 | 303M |
| 异步+immediateFlush | 31100 | 245M |
| 异步 | 31150 | 260M |
（这个表格和前面的表格整体tps不一致，前一个表格是晚上测试，这个表格是上午测试的，不清楚是否环境受到了影响）
总结
关键结论见最前面，但是要结合自己场景输出日志的速度，日志输出越少影响越不明显，机器核数越多会越明显，总的原因就是logback的 AppenderBase的doAppend()函数需要同步
public synchronized void doAppend(E eventObject)
案例
Logback 异步日志处理能力分析
环境信息
32C128G
单条日志较大 len=1137
top
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日志内容
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平均每分钟输出日志内容 13个512MB日志文件，每秒100MB的输出能力
每条日志len=150
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减小日志
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select 1日志
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点查日志
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后端RDS快打满了
案例总结
len表示日志长度
| len=43 ，点查 | len=8 select 1 | [len=150] SELECT 1 | [len=1137] select 1 | |
|---|---|---|---|---|
| QPS | 12万（rds瓶颈） | 18.6万(写日志单线程瓶颈) | 18.5万 | 8.5万(磁盘瓶颈) |
因为调度问题 异步写日志进程很难跑满CPU, 最多跑到80%左右
单核按条输出能力在 18万条每秒左右（Intel(R) Xeon(R) Platinum 8269CY CPU @ 2.50GHz）
如果日志太大会受限于物理磁盘写出能力，测试环境最大输出能力是每秒 100MB
16core VS 32 Core 案例比较
如果都是用一半超线程，32 Core基本能达到16Core的1.9倍性能
下图上半部分是32C，下半部分是16C
对应CPU状态
如果都改用物理核后，32Core VS 16Core是 25万 VS 15万，大概提升有1.67倍，不到2倍
同时看到perf 也是打了7折，这应该是core太多后应用代码内部锁竞争太激励
横向比较
logback、log4j2等横向关系和性能比较分析
日志框架
紫色为接口类，蓝色为实现，白色为转换
log4j-over-slf4j和slf4j-log4j12之所以不能共存，是因为它俩可以造成循环依赖！从图中可以看到，有不少会造成循环依赖的场景，比如jul-to-slf4j与slf4j-jdk14、jcl-over-slf4j与JCL等，有些jar的共存会让调用方产生困惑，不知道具体调用哪个
性能比较
- 可见在同步日志模式下, Logback的性能是最糟糕的.
- 而log4j2的性能无论在同步日志模式还是异步日志模式下都是最佳的.
其根本原因在于log4j2使用了LMAX, 一个无锁的线程间通信库代替了, logback和log4j之前的队列. 并发性能大大提升。有兴趣的同学，可以深入探索。
来自log4j2官方的比较数据（同步，在不同的瓶颈下）
https://logging.apache.org/log4j/2.x/performance.html：
异步场景下的性能比较
AsyncAppender to FileAppender
Log4j2中的异步日志(AsyncAppender)
默认用ArrayBlockingQueue.队列大小为128.
关于ArrayBlockingQueue
ArrayBlockingQueue是一种地节省了空间，对于记日志有很好的适用性，同时避免内存的伸缩产生波动，也降低了GC的负担。入队出队时由内部的重入锁来控制并发，同时默认采用非公平锁的性质来处理活跃线程的闯入(Barge)，从而提高吞吐量。
ArrayBlockingQueue在处理数据的入队提供了offer和put方法。两者的区别是：如果队列满了，offer直接返回给调用线程false, 而不用等待，这种场景较适合异步写日志，即使没有入队成功，仍然可以接受。而put方法则会让当前线程进入等待队列，并再次去竞争锁。
类似的，处理出队时提供了poll和take方法，区别也是是否阻塞调用线程。