구성 및 Logback 프레임 워크에서 AsyncAppender 성능

Question

안녕하세요 현재 로그백 로깅 프레임 워크를 연구하고 있습니다. 비동기 Appender는 모든 스레드가 대기열에서 메시지를 대기열에 넣고 비동기식 appender의 작업 스레드가 대기열에서 특정 대상으로 메시지를 로깅 할 수있는 appenders로 결정할 수있는 방식으로 메시지를 로깅하기 위해 차단 대기열을 사용합니다. 파일, 데이터베이스, 소켓 등등.

메인 스레드가 I/O를 수행하지 않아 응답 시간에 성능 향상을 볼 수 있습니다. 대기열의 메시지 만 푸시합니다. 백그라운드 작업자 스레드는 비동기 애플릿이 해당 메시지를 검색하고 로그 파일에 추가하십시오.

내 이해가 맞습니까? 대기열 크기, maxFlushTime, neverBlock, discardingThreshold 및 includeCallerData와 같은 비동기 애플릿과 관련된 몇 가지 구성 속성을 읽습니다.

로깅 성능을 향상시키기 위해 이러한 속성을 사용해야하는 방법 async appender에 대한 현재 구성은 다음과 같습니다.

<appender name="ASYNC500" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender"> 
    <appender-ref ref="fileAppender"/> 
    <queueSize>500</queueSize> 
    <maxFlushTime>1000</maxFlushTime> 
</appender> 

성능 향상을 위해 누군가 나에게 약간의 조정을 제안 할 수 있습니까? ? 어느 것이 정상적인 appender인가 Async Appender인가?

Answer 1

첫 번째 질문에 대답 ...

더 나은 정상 펜더 또는 비동기이 appender는

?

대답은 다음과 같습니다. 은에 달려 있습니다.

• 장점 : : 그것이 낮은 것 완료하기 위해 주어진 Logger.debug|info|warn|error 호출에 걸리는 시간 즉

  • 낮은 로그 이벤트 대기 시간이 여기에 AsyncAppender 사용의 장단점 것을 명확히하기 위해 동기 로거보다 비동기 로거가 중요합니다.
  • 높은 처리량. 이것은 bursty 로그 즉 비정기 적으로 대량의 로그 이벤트가 발생하는 어플리케이션에 특히 유용합니다. 비동기 로깅 - 특히 구성된 대기열 크기가 이러한 스파이크를 수용 할만큼 충분히 큰 경우 - 이러한 스파이크가 발생할 때 발생할 수있는 로깅 호출의 속도 저하를 방지합니다.

• 단점 :

  • 응용 프로그램은 바인딩 응용 프로그램이보다 빠른 로그 이벤트를 방출되면 많은 혜택을
  • 를 제공하지 않습니다 비동기 로그 이벤트를 처리하는 다른 스레드를 시작 CPU가 이미있는 경우 비동기식 appender 내부 appender가 그들을 처리 할 수 ​​있습니다 다음 비동기 appender 로그 이벤트를 대기열에 시작됩니다 그리고이 계속되면 응용 프로그램은 느린 방출과 폐기 이벤트 사이의 결정에 직면하게 될 것입니다
  • 어르 게 전파하는 것이 훨씬 더 까다 롭습니다. 는 이러한 장점과 단점 중 일부는 다른 사람보다 더 많은 무게를 가지고 당신이 찾을 수있는 사용 사례에 따라 동기 로거

에서보다 로그 동안 ROR은 비동기 로거에서 다시 발광 프로그램 쓰기 . AsyncAppender없이 시작하고 시연 할 필요가있는 경우에만 사용하는 것이 좋습니다. 위로 첫 번째 질문에

...

누군가 성능을 얻기 위해 나에게 약간의 비틀기를 제안 할 수 있습니다?

내가 두 번째 질문에 먼저 답한 이유입니다. 응용 프로그램의 세부 사항과 런타임 구성 (호스트의 메모리와 CPU, AsyncAppender으로 감싸는 appender의 유형 및 로그 이벤트 삭제 허용치)을 모르는 채로 구성하는 방법을 말할 수는 없습니다.

• queueSize : 결정할 때 AsyncAppender를 구성하는 경우 및-방법 그러나 나는 다음을 고려 좋을 것 염두에 지식을 자신의 응용 프로그램에 대한 모든 것을 그래서 알게 더 큰이있다 응용 프로그램 스레드에 블로킹이 적습니다. 비동기식 appender 대기열이 가득 차면 작업자 스레드가 대기열에서 항목을 제거 할 수있을 때까지 응용 프로그램 스레드가 새 이벤트를 로깅 할 수 없게됩니다. 따라서 응용 프로그램이 큐를 채우기에 충분한 동시 로그 이벤트를 생성하는 경향이있는 경우 queueSize을 늘리면 처리량이 향상됩니다. 하지만이 처리량의 증가는 응용 프로그램이 기존 대기열 크기를 줄일 수 있고 힙 사용 비용이 발생하는 경우에만 관련된다는 점에 유의하십시오.
• includeCallerData : 발신자가 로그 이벤트에서 제공 한 데이터를 읽는 것이 비용이 많이 들지만 일반적으로 false으로 설정하면 성능이 향상되고 로그 이벤트에 맞춤식 발신자가 제공 한 데이터가 없으면 실제로 데이터가 손실되지 않습니다.
• neverBlock :이 값을 true으로 설정하면 응용 프로그램 스레드가 차단되지 않지만 비동기 애플릿의 내부 버퍼가 가득 차면 로그 이벤트가 손실 될 수 있습니다.

너무 ...

• 처리량을 극대화하는 당신에게 필수적이며 다음 처리량을 극대화하는 것은 당신에게 중요하다면 neverBlock=true

• 사용하는 일부 이벤트를 잃어 버릴까 걱정하지 않는다 당신이 당신의 힙과 헤드 룸의 많음이있는 경우 로그 이벤트를 잃는에 대한 관용이 없다 후 사용 여기 queueSize=_some_number_which exceeds_ the_maximum_queue_size_observed_in_testing_plus_25_percent_

많음 자세한 내용 :

• Logback docs
• Log4J Performance Stats (Logbacks 비동기 애플릿의 퍼포 런스도 포함).