1.异步操作本身不会改善IO的性能 2.当任务多为IO操作时普通的工作线程将会减少,使CPU对工作线程的维护降低,从而提高CPU对其它任务的利用率 3.如果专用的IO线程,需要执行的专用任务较多时,专用线程也只会部分部分的处理任务,只是IO的利用率会增加 4.异步IO不一定会改善用户的体验,如果许多用户涉及到的IO操作,专用线程的调度也是有限的,客户端也会处于超时中断或等待状态 5.如果CPU的核心数较多或线程的调度算法优秀的话,即使单核心性能一般,也有可能与异步操作的模式匹敌 6.如果CPU涉

如何监控 Log4j2 异步日志遇到写入瓶颈 在之前的一篇文章中(一次鞭辟入里的 Log4j2 异步日志输出阻塞问题的定位),我们详细分析了一个经典的 Log4j2 异步日志阻塞问题的定位,主要原因还是日志文件写入慢了.并且比较深入的分析了 Log4j2 异步日志的原理,最后给出了一些解决方案. 新的问题 - 如何更好的应对这种情况? 之前提出的解决方案仅仅是针对之前定位的问题的优化,但是随着业务发展,日志量肯定会更多,大量的日志可能导致写入日志成为新的性能瓶颈.对于这种情况,我们需要监控. 首

1.背景 Log4j 2中记录日志的方式有同步日志和异步日志两种方式,其中异步日志又可分为使用AsyncAppender和使用AsyncLogger两种方式. 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"

一个轻巧高效的多线程c++stream风格异步日志 一个轻巧高效的多线程c++stream风格异步日志 前言 功能需求 性能需求 Logger实现 LogStream类 Logger类 LogStream及Logger cpp源码 前言 本文主要实现muduo的异步日志.省去boost库中特性的引用,轻巧简洁. 对于编程而言,日志是必不可少的,对于关键进程,日志通常需要记录: 1.收到的每条内部消息id. 2.收到的每条外部消息全文. 3.发出的每条消息全文,每条消息都有全局唯一的id. 4.关

目录 一个轻巧高效的多线程c++stream风格异步日志(二) 前言 LogFile类 AsyncLogging类 AsyncLogging实现 增加备用缓存 结语 一个轻巧高效的多线程c++stream风格异步日志(二) 前言 本文紧接上一篇文章: 介绍上文中的一条条日志是如何异步导入本地文件的. 首先会简单介绍下LogFile类,之后会具体讲解下AsyncLogging中的双缓冲机制. 整个日志模块的结构图, LogFile类 LogFile日志文件类 完成日志文件的管理工作. rollFi

前文已经讲了log4j2的AsyncAppender的实现[log4j2异步日志解读(一)AsyncAppender],今天我们看看AsyncLogger的实现. 看了这个图,应该很清楚AsyncLogger调用Disruptor,然后直接返回.至于高性能队列 这里已经展开讲了是如何实现的. AsyncLogger的调用流程 我们来看看AsyncLogger的调用流程,log.info()首先会调用抽象类AbstractLogger,然后调用了Logger的logMessage. //Logge

一,druid数据库连接池的功能? 1,Druid是阿里巴巴开发的号称为监控而生的数据库连接池 它的优点包括: 可以监控数据库访问性能 SQL执行日志 SQL防火墙 2,druid的官方站: https://github.com/alibaba/druid/ 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/liuhongdi/ 说明:作者:刘宏缔

一,为什么要使用log4j2?     log4j2是log4j的升级版,     升级后更有优势:     性能更强/吞吐量大/支持异步     功能扩展/支持插件/支持自定义级别等     这些优势可以从它的官网了解        log4j2官方网站: https://logging.apache.org/log4j/2.x/ 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: ht

一次鞭辟入里的 Log4j2 日志输出阻塞问题的定位 问题现象 线上某个应用的某个实例突然出现某些次请求服务响应极慢的情况,有几次请求超过 60s 才返回,并且通过日志发现,服务线程并没有做什么很重的操作.这种情况断断续续持续了半小时左右. 核心问题定位 由于半小时后,服务实例恢复正常,并且出现请求极慢的次数并不太多,没有能及时打印出现问题的时候线程堆栈采集相关信息.但是,我们有自己的法宝,JFR(关于 JFR,请参考我的另一系列JFR全解). JFR 非常适合用来事后复盘定位问题,并且配置得当

最近,业务增长的很迅猛,对于我们后台这块也是一个不小的挑战,这次遇到的核心业务接口的性能瓶颈,并不是单独的一个问题导致的,而是几个问题揉在一起:我们解决一个之后,发上线,之后发现还有另一个的性能瓶颈问题.这也是我经验不足,导致没能一下子定位解决:而我又对我们后台整个团队有着固执的自尊,不想通过大量水平扩容这种方式挺过压力高峰,导致线上连续几晚都出现了不同程度的问题,肯定对于我们的业务增长是有影响的.这也是我不成熟和要反思的地方.这系列文章主要记录下我们针对这次业务增长,对于我们后台微服务系统做的

1. 常用的DailyRollingFileAppender与RollingFileAppender是否同步? 1.1 代码分析 2. log4j 1.2.x提供了异步appender是什么?AsyncAppender 2.1 AsyncAppender配置 2.2 AsyncAppender分析 3. log4j 2.x 异步日志问题的解决方案及分析 3.1 log4j 2.x 异步日志问题的解决方案 3.2 log4j 2.x 异步日志性能高的关键 1. 常用的DailyRollingFil

索引 参考 Making All Loggers Asynchronous 第一步,添加相应的disruptor库 第二步,设置系统属性log4j2.contextSelector 第三步,检验! 参考 Log4j2简介和异步日志梳理 - 简书 Log4j – Log4j 2 Lock-free Asynchronous Loggers for Low-Latency Logging - Apache Log4j 2 Log4j2与Slf4j的最佳实践 - 知乎 Asynchronous Log

Flume介绍Flume是Apache基金会组织的一个提供的高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力. 当前Flume有两个版本,Flume 0.9x版本之前的统称为Flume-og,Flume1.X版本被统称为Flume-ng. 参考文档:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.5

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

与 log4j2用asyncRoot配置异步日志是如何使用disruptor差异有几个: 给disruptor实例的EventFactory不同 此处EventFactory采用的是RingBufferLogEvent.FACTORY,newInstance逻辑大致是: public RingBufferLogEvent newInstance() { final RingBufferLogEvent result = new RingBufferLogEvent(); if (Constant

用asyncRoot配置对应的对接disruptor类是AsyncLoggerConfigDisruptor,用Log4jContextSelector启动参数配置全局异步的对应的对接disruptor类是AsyncLoggerDisruptor.下面分析的是AsyncLoggerConfigDisruptor disruptor的创建与启动需要的部件实现 AsyncLoggerConfigDisruptor.start方法用来创建并启动disruptor实例 创建disruptor需要Even

配置及demo 方法一全部打开 加启动参数 -DLog4jContextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector 启动参数的这个key有点说法: 按官方文档说明http://logging.apache.org/log4j/2.x/manual/async.html#AllAsync key是-Dlog4j2.contextSelector=... 但是你如果亲自做实验,或亲自使用过,可能就会发

log4j.logback.log4j2 历史和关系,我们就在这里不展开讲了.直接上干货,log4j2突出于其他日志的优势,异步日志实现. 看一个东西,首先看官网文档 ,因为前面文章已经讲解了disruptor源码,本文主要展开说说异步日志AsyncAppender和AsyncLogger(基于disruptor实现). AsyncLogger笔者下文展开讲. 一.AsyncAppender 我们先来看看AsyncApperder核心,就是logger将数据通过append方法放入到阻塞队列中,

我的团队和我正在创建一个由一组RESTful JSON服务组成的服务平台,该平台中的每个服务在平台中的作用就是分别提供一些独特的功能和/或数据.由于平台中产生的日志四散各处,所以我们想,要是能将这些日志集中化处理一下,并提供一个能够让我们查看.过滤.排序和搜索我们所有的日志的基本型的日志查看工具就好了.我们还想让我们的日志是异步式的,因为我们可不想在写日志的时候(比方说,可能会将日志直接写入数据库),让我们提供的服务因为写日志而暂时被阻挡住. 实现这个目标的策略非常简单明了. 安装ActiveM

在C#/.NET中,将文本内容写入文件最简单的方法是调用 File.WriteAllText() 方法,但这个方法没有异步的实现,要想用异步,只能改用有些复杂的 FileStream.WriteAsync() 方法. 使用 FileStream.WriteAsync() 有2个需要注意的地方,1是要设置bufferSize,2是要将useAsync这个构造函数参数设置为true,示例调用代码如下: public async Task CommitAsync() { var bits = Enco

背景:现有日志接入日志报表大盘,为了避免作业高峰期间(双十一),系统也要观测系统整体情况,因此提出了观测近五分钟,接口成功率以及耗时等工具(默认统计最近五分钟,并进行结果汇总统计) 使用说明 前提:pgm免登陆配置好,生成ssh公钥 如果配置不成功通过修改该脚本 pgm 后面加入 -A 输入密码 命令执行后,trace.log中实时看捞取数据 结果保存在 result.log中 命令后台运行 执行成功后会 提示 commplete see trace.log or result.log 默认执行