5款Java開源日誌框架大比拼

2014-02-15    分類：JAVA開發、首頁精華4人評論發表於2014-02-15
Java框架

應用系統中，日誌是不可缺少的重要組成部分，所有的應用的出錯資訊等都應該能在日誌檔案中查詢到，有的應用系統日誌可能數量很小，有的龐大的應用系統的日誌是相當龐大，同時日誌檔案必須是方便使用者定製和查詢的，要具備很高的效能，否則會影響應用系統的效能。

由 於日誌通常涉及到IO讀寫磁碟（或者是阻塞或者是非同步），這都要耗費時間。當在大型系統中有大量資料的時候，日誌所耗費的時間就會顯現。在本文中，將深入 探討目前Java開源世界中領先的五個日誌框架，在各個方面進行比較，要指出的是，本文並不是探究哪個日誌框架是最優秀的，而只是列出各自的優缺點。

我們選取的五個日誌框架分別為：

1. log4j

2. Log4J2

3. Logback

4. SLF4J Simple Logging (SLF4J SL)

5. Java Util Logging (JUL)

我們想對比下這些日誌框架對於基本的日誌記錄活動的效能如何，每一個日誌操作包括時間戳和其上下文的程式ID。我們進行如下四個方面的測評：

1.記錄字串常量

2. Logging the .toString() value of a POJO　對POJO使用.toString()方法

3. Logging a throwable object　記錄throwable物件4 只測試.toString()方法

我們決定為每種場景進行五次的評測，通過衡量完成日紙記錄的操作次數，以決定哪一個有最佳的成績。在每次測試中讓日誌引擎在一分鐘內使用10個執行緒去執行，並且剔除最大的2次偏差，將餘下的三次進行平均。

在每一個單獨的日誌記錄操作中，我們讓CPU在日誌記錄的時候都執行一些操作（如檢查是否一個隨機數是否素數）。這些評測的日誌引擎都使用各自的預設配置通過SLF4J來執行。評測是在Amazon m1.large EC2例項上進行的。

在 Log4j2的剛開始的測試中，我們設定了%C的佈局引數（參考：http://logging.apache.org/log4j/2.x /manual/layouts.html），這增加了其開銷，在@RemkoPopma的建議下，我們更新了設定為%c（日誌的名稱）以符合其他的配 置，這給Log4j2一個效能相當大的提升，在下面兩個圖中，值得注意的是記錄上下文的效能開銷。

使用%C的設定：

使用%C的設定：

完整的測試結果集參考這個連結：https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0Alceaf46X4GPdHBoLTdYQ29nRDh6V1dRY00zT1FwWWc&usp=sharing

下面對基於4個場景的測試結果進行具體分析：

一　字串常量

在 這輪比拼中，需要日誌引擎使用執行緒和時間戳上下文去記錄字串常量。Log4j是冠軍，比JUL能多寫270%的日誌行，比logback多12.5%， 比SLF4J SL多52%。有趣的是在我們改變log4j2的配置前，它寫的行數能是比改變後的1/4左右，在更改配置後，效能排在第三位，只比logback記錄的 行數少30%。

二.toString()

在 這輪比拼中記錄的是POJO(使用其.toString方法)，同樣使用的是執行緒和時間戳。結果中，對於Log4j2來說，和第一回合差不多，但相比 SLF4J SL有25%的效能提升。Log4j和Logback是並駕齊驅的，位居第三，其吞吐量是SLF4J SL的88%。

三.Throwable

在這輪比拼中，日誌引擎記錄異常的物件和相關的描述資訊。其中Log4j2是位居首位，其效能比SLF4J SL高3倍，SLF4J SL位於第五位。

而Log4j和Logback也是隻能排在此輪的冠軍之後，記錄的行數只大概有冠軍的一半，而第二位的反而是JUL，能記錄冠軍Log4j2的日誌量的大概82%。

四.toString()方法比拼

當 處理伺服器日誌的時候，每一個日誌項的上下文（例如執行緒ID,類的相關上下文，時間戳等等）都是和日誌內容一樣重要。在之前的測試中，使用的是在大多數日 志檔案中常見的標誌――執行緒ID號和時間戳。接下來我們認為值得去分析單純在日誌中使用.toString()方法的效能。

這個時候，Log4j2是贏家（如果改變配置，能獲得180%的效能提升），贏出Logback和JUL 大概25%。SL4FJ SL則落敗。在每輪的五次測試中，SLF4J SL在啟用appenders的時候效能比不啟用要好。

Log4j在吞吐量上有15%的增加。JUL在這輪比拼中比不上Log4j和Log4j2，其結果和不使用上下文資料是一樣的。

本文的測試程式碼可以在https://github.com/takipi/the-logging-olympics中下載。

譯文來源：51cto     廖煜嶸譯

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