在 Log4j2 中,若不考虑 Rolling(支持滚动和压缩)类文件 Appender,则包含以下三种文件 Appender:FileAppender、RandomAccessFileAppender 和 MemoryMappedFileAppender。接下来将介绍这三种 Appender 的功能、优缺点以及在实际研发中应如何选择与使用。
一、三种 Appender 简介
1. FileAppender
FileAppender 是 Log4j2 中最基础的文件 Appender,它基于传统的 java.io.FileOutputStream 将日志写入文件,简单可靠。
2. RandomAccessFileAppender
RandomAccessFileAppender 基于 ByteBuffer 和 RandomAccessFile 实现,与标准的 FileAppender 类似,不过它始终使用由 bufferSize 参数指定大小的内存缓冲区。从官方文件介绍来看,与使用默认配置的 FileAppender 相比,性能可提高 20% 至 200%。然而,由于使用了内存缓冲区,增加了内存开销,同时也提高了日志丢失的风险,若程序崩溃,缓冲区中的日志将会丢失。
3. MemoryMappedFileAppender
MemoryMappedFileAppender 基于内存映射文件(Memory-Mapped File)实现,文件直接映射到内存中,将日志直接写入这块内存,并依赖操作系统的虚拟内存管理器持久化到存储设备,使得能够在不经过操作系统缓存的情况下直接将日志写入磁盘,减少了 I/O 开销,进而性能有明显提升。然而,该 Appender 内存占用较多,且依赖于底层操作系统和硬件支持,若程序崩溃,未持久化的日志可能丢失。
默认内存映射区域大小为 32M,可通过"regionLength"参数进行调整;该 Appender 无对应的 Rolling 类,无法支持日志滚动切换和备份。
二、功能对比
特性 | FileAppender | RandomAccessFileAppender | MemoryMappedFileAppender |
---|---|---|---|
底层实现 | java.io.FileOutputStream |
java.io.RandomAccessFile |
内存映射文件(Memory-Mapped File) |
可靠性 | 高 | 较高(缓冲区未刷新时) | 略低(内存映射未刷新时) |
性能 | 略低 | 略高 | 高 |
平台兼容性 | 高 | 高 | 略低,依赖操作系统和硬件支持 |
内存占用 | 较低 | 中等 | 较高 |
无 GC(Garbage-free)模式 | 支持 | 支持 | 支持 |
文件 Rolling | 支持 | 支持 | 不支持 |
日志输出顺序性 | 有序 | 有序 | 有序 |
三、同步性能对比
1. 基准环境
(1)硬件:Windows 笔记本,配置为 I5-1350P CPU、32G DDR5 5200 内存以及三星 MZVL4512HBLU-00BLL 512G SSD(顺序写入速度为 2430MB/s)。
(2)软件:基于 JDK 1.8.171,使用 1.37 版 JMH 和 2.24.3 版 Log4j2。
(3)配置:三种 Appender 均采用默认配置(append 和 immediateFlush 都为 true),使用同步 Logger 进行压测。
(4)参考实际使用情况,输出长度为 100 个的固定字符串,同时,有 20% 的概率输出包含 100 层堆栈的异常,日志布局为:%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level %pid %t %C.%M:%L - %msg %ex{full} %n
。
(5)压测三次,取结果平均值。
2. 配置文件
xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration name="log4j2AppenderTest" status="error">
<Properties>
<Property name="log.pattern">
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level %pid %t %C.%M:%L - %msg %ex{full} %n
</Property>
</Properties>
<Appenders>
<Console name="Console">
<PatternLayout pattern="${log.pattern}"/>
</Console>
<File name="File"
fileName="target/test-output/log4j2-file.log">
<PatternLayout pattern="${log.pattern}"/>
</File>
<RandomAccessFile name="RandomAccessFile"
fileName="target/test-output/log4j2-random-access-file.log" >
<PatternLayout pattern="${log.pattern}"/>
</RandomAccessFile>
<MemoryMappedFile name="MemoryMappedFile"
fileName="target/test-output/log4j2-memory-mapped-file.log" >
<PatternLayout pattern="${log.pattern}"/>
</MemoryMappedFile>
</Appenders>
<Loggers>
<Root level="debug">
<AppenderRef ref="Console" />
</Root>
<Logger name="FileLogger" level="debug" additivity="false">
<AppenderRef ref="File" />
</Logger>
<Logger name="RandomAccessFileLogger" level="debug" additivity="false">
<AppenderRef ref="RandomAccessFile" />
</Logger>
<Logger name="MemoryMappedFileLogger" level="debug" additivity="false">
<AppenderRef ref="MemoryMappedFile" />
</Logger>
</Loggers>
</Configuration>
3. 压测代码
java
@State(Scope.Benchmark)
public class Log4J2FileAppenderBenchmark {
static Logger fileLogger;
static Logger randomAccessLogger;
static Logger memoryMappedLogger;
static final Random RANDOM= new Random();
static final double OUTPUT_EXCEPTION_PROBABILITY = 0.2;
@Setup(Level.Trial)
public void setUp() throws Exception {
System.setProperty("log4j.configurationFile", "log4j2-appender.xml");
fileLogger = LogManager.getLogger("FileLogger");
randomAccessLogger = LogManager.getLogger("RandomAccessFileLogger");
memoryMappedLogger = LogManager.getLogger("MemoryMappedFileLogger");
}
@TearDown
public void tearDown() {
System.clearProperty("log4j.configurationFile");
}
public void outputLog(Logger logger){
if (RANDOM.nextDouble() < OUTPUT_EXCEPTION_PROBABILITY) {
logger.debug(Const.MSG_HAVE_100_CHARS, Const.THROWABLE_HAVE_100_STACK);
} else {
logger.debug(Const.MSG_HAVE_100_CHARS);
}
}
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@Benchmark
public void syncFileLogger() {
outputLog(fileLogger);
}
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@Benchmark
public void syncRandomAccessLogger() {
outputLog(randomAccessLogger);
}
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
@Benchmark
public void syncMemoryMappedAppendLogger() {
outputLog(memoryMappedLogger);
}
}
4. JMH 参数
JMH 执行的参数为:-jvmArgs "-Xmx2g -Xms2g" -f 2 -t 4 -w 10 -wi 2 -r 30 -i 2 -to 300 -prof gc -rf json
,即设置 JVM 参数为 -Xmx2g -Xms2g(堆内存最大和最小均为 2GB),使用 2 个 fork(-f 2),每个 fork 使用 4 个线程(-t 4),预热阶段每次运行 10 秒(-w 10),预热迭代 2 次(-wi 2),正式测试每次运行 30 秒(-r 30),正式测试迭代 2 次(-i 2),超时时间为 300 秒(-to 300),启用 GC 性能分析(-prof gc),并将测试结果输出为 JSON 格式(-rf json)。
5. 压测结果
Appender 类型 | 平均吞吐量 | 内存分配速率(MB/sec) | 垃圾回收次数 |
---|---|---|---|
FileAppender | 42.5 ops/ms | 1328.1 MB/sec | 235 |
RandomAccessFileAppender | 46.6 ops/ms | 1498.4 MB/sec | 266 |
MemoryMappedFileAppender | 90.9 ops/ms | 3162.5 MB/sec | 561 |
6. 压测结论
基于上述基准环境及压测结果,可得出结论:
(1)MemoryMappedFileAppender 性能比 RandomAccessFileAppender 和 FileAppender 高约一倍。
(2)RandomAccessFileAppender 性能稍优于 FileAppender,吞吐量高 8.8%。
此外,从其余 CASE 的压测来看:
(1)日志字段越少、单条日志体积越小,MemoryMappedFileAppender 性能优势越明显,最多可高于 FileAppender 10 倍。
(2)在相同基准环境下,增加压测线程数,三类 Appender 性能均有所提升,RandomAccessFileAppender 和 MemoryMappedFileAppender 提升更为显著。将压测线程增加到 64 时,FileAppender、RandomAccessFileAppender 和 MemoryMappedFileAppender 吞吐量分别为 46.6、56.3 和 138.4 ops/ms,FileAppender 略有提升,相比之下,RandomAccessFileAppender 和 MemoryMappedFileAppender 领先 FileAppender 的优势分别扩大 20.8% 和 197%。
(3)使用 JDK21 对 MemoryMappedFileAppender 进行压测时,会抛出 IllegalAccessException 异常。原因是:自 Java9 起引入了模块系统(JPMS),限制了外部模块访问内部 API 的能力。解决方法:在运行时为 JVM 添加参数--add-opens java.base/java.nio=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/jdk.internal.ref=ALL-UNNAMED
。
(4)在相同基准环境下,发现使用 JDK21 压测,三种 Appender 的性能均有较大幅度下降,原因不明,已向社区反馈。
五、使用建议
1. 如何选择
(1)常规情况下,推荐优先使用 FileAppender。其性能良好,每毫秒可达 42.5ops(实际生产环境中部署服务器大部分使用 HD 硬盘,其 IO 性能远不如 SSD,因此吞吐量可能会下降),能满足绝大部分业务需求,且简单可靠,支持 Rolling(文件切分、滚动和备份);RandomAccessFileAppender 性能仅比 FileAppender 略高,但存在丢失日志的风险,不太推荐使用;实际使用中,如果采用 FileAppender 或 RandomAccessFileAppender,建议使用其 Rolling 类,即 RollingFileAppender 和 RollingRandomAccessFileAppender,以满足文件切分、轮转和压缩等必备需求。
(2)若对性能要求较高,且能接受可能发生的较多日志丢失,与其考虑采用 MemoryMappedFileAppender,不如考虑使用异步日志(AsyncLogger)加消息队列 Appender 的组合方式,后者性能更好,且内存占用小,与系统平台耦合低。
(3)从压测结果来看,不同配置参数和使用环境,性能会存在一定波动。【特别建议】:根据业务实际使用场景、功能需求以及日志配置等情况,提前做好性能测试与分析,以便选择合适的 Appender。
2. 配置建议
实际生产环境中,【禁止】将 append 和 immediateFlush 参数设置为 false。因为前者会使原日志被覆盖,后者可能导致无法查看实时日志以及日志丢失。
六、参考文章
(1)log4j2.x