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当使用 Logback 的 AsyncAppender
时,消息会先排队再发送被写入最终目的地(取决于哪个 Appender
你用 AsyncAppender
包装)。到目前为止,一切都很好。
当我的程序或 logback 本身崩溃时,这些排队的消息是否可能会丢失?
最佳答案
是的,我认为当 JVM 崩溃甚至正常的程序关闭时,排队的消息将会丢失。
我正在调查使用 AsyncAppender
时节省了多少时间。
示例logback.xml:
我有一个正常的 FILE_LOG 和 ASYNC_FILE_LOG。
<appender name="FILE0" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<file>./file.log</file>
... (not relevant)
</appender>
<appender name="FILE1" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<file>./async_file.log</file>
... (not relevant)
</appender>
<appender name="ASYNC_FILE1" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
<appender-ref ref="FILE1" />
<discardingThreshold>0</discardingThreshold>
</appender>
<logger name="FILE_LOG" additivity="false">
<appender-ref ref="FILE0" />
</logger>
<logger name="ASYNC_FILE_LOG" additivity="false">
<appender-ref ref="ASYNC_FILE1" />
</logger>
示例MultiThreadsExecutor测试程序,它应该生成1010行日志消息:
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
public class MultiThreadsExecutor {
private static final Logger asyncLOGGER = LoggerFactory.getLogger("ASYNC_FILE_LOG");
private static final Logger normaLOGGER = LoggerFactory.getLogger("FILE_LOG");
static CountDownLatch latch = null; // Java7 feature to ensure all threads ended execution.
public MultiThreadsExecutor() {
}
public void someMethod(String who, String loggerName) {
Thread backgroundThread = new Thread(new Runnable() {
public void run() {
getLogger(loggerName).warn(Thread.currentThread().getName() +": is Running in the background");
for (int i=0; i<100; i++) {
getLogger(loggerName).info(Thread.currentThread().getName() +" counting: " + i);
}
latch.countDown();
}
},"Background " + who + " Thread");
backgroundThread.start();
}
private Logger getLogger(String name) {
if (name.equals("ASYNC_FILE_LOG")) {
return asyncLOGGER;
} else if (name.equals("FILE_LOG")) {
return normaLOGGER;
} else {
System.out.println("Logger Undefined");
return null;
}
}
public static void main(String[] args) {
long start;
MultiThreadsExecutor mte = new MultiThreadsExecutor();
latch = new CountDownLatch(10);
start = System.currentTimeMillis();
for (int i=0; i<10; i++) {
mte.someMethod(Integer.toString(i)," FILE_LOG");
}
try {
latch.await();
System.out.println("FILE_LOG ended - " + (System.currentTimeMillis() - start));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
latch = new CountDownLatch(10);
start = System.currentTimeMillis();
for (int i=0; i<10; i++) {
mte.someMethod(Integer.toString(i)," ASYNC_FILE_LOG");
}
try {
latch.await();
System.out.println("ASYNC_FILE_LOG ended - " + (System.currentTimeMillis() - start));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
// Remove below to enable Testcase(2)
// try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
System.out.println("END");
}
}
测试用例(1)正常执行。
FILE_LOG ended - 46
ASYNC_FILE_LOG ended - 16
END
ASYNC_FILE_LOG 确实快得多。然而...
File.log正确记录了1010行消息:
line1 Background 1 Thread: is Running in the background
line2 Background 3 Thread: is Running in the background
line3 Background 6 Thread: is Running in the background
line4 Background 8 Thread: is Running in the background
...
line1009 Background 0 Thread counting: 99
line1010 Background 8 Thread counting: 99
Async_File.log 最多仅记录 800 多条消息!
line1 Background 0 Thread: is Running in the background
line2 Background 1 Thread: is Running in the background
line3 Background 1 Thread counting: 0
line4 Background 1 Thread counting: 1
line5 Background 1 Thread counting: 2
....
line811 Background 2 Thread counting: 95
line812 Background 4 Thread counting: 66
line813 Background 8 Thread counting: 46
测试用例 (2),测试人员在 END 之前 hibernate 1 秒,以防 AsyncAppender 需要时间清除队列...
FILE_LOG ended - 47
ASYNC_FILE_LOG ended - 16
END
ASYNC_FILE_LOG 仍然更快。这次,ASYNC_FILE_LOG 正确记录了 1010 行。
line1 Background 0 Thread: is Running in the background
line2 Background 2 Thread: is Running in the background
line3 Background 2 Thread counting: 0
line4 Background 2 Thread counting: 1
line5 Background 2 Thread counting: 2
....
line1008 Background 5 Thread counting: 97
line1009 Background 5 Thread counting: 98
line1010 Background 5 Thread counting: 99
结论
上面的测试证明,当Java程序关闭时,AsyncAppender
没有足够的时间来清除日志队列。更不用说 JVM 崩溃了,Java 程序立即退出。
关于java - 当 Logback 的 AsyncAppender 崩溃时,排队的消息会发生什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42044749/
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