性能优化方面
- 架构设计
- 异步日志：使用
AsyncLogger和AsyncAppender。AsyncLogger可以将日志记录操作放入队列，由单独的线程异步处理，减少对主线程的影响。例如，在log4j2.xml配置文件中配置AsyncLogger：
<AsyncLogger name="com.example" level="info" includeLocation="true">
<AppenderRef ref="ConsoleAppender"/>
</AsyncLogger>
- 分层日志架构：根据日志的重要性和使用场景分层。如将关键业务日志和普通运行日志分开记录，关键业务日志可采用更可靠但可能性能稍低的持久化方式，普通运行日志则采用高性能的内存或快速文件写入方式。
- 资源分配
- 合理设置缓冲区大小：对于
AsyncAppender等异步组件，设置合适的缓冲区大小。如果缓冲区过小，可能频繁触发写入操作影响性能；过大则可能占用过多内存。例如，在log4j2.xml中对AsyncAppender设置bufferSize属性：
<AsyncAppender name="AsyncFile" bufferSize="8192">
<File name="File" fileName="logs/app.log"/>
</AsyncAppender>
- 优化线程池配置：如果使用异步日志，合理配置线程池参数。根据系统的CPU和内存资源，调整线程池的核心线程数、最大线程数等。如在
log4j2.xml中配置ThreadPool的name、maxThreads等属性：
<ThreadPool name="MyThreadPool" maxThreads="10">
<RejectedPolicies>
<CallerRunsPolicy/>
</RejectedPolicies>
</ThreadPool>
- 日志策略调整
- 日志级别控制：在生产环境，将不必要的低级别日志（如
debug、trace）关闭。可以通过在log4j2.xml中设置根日志级别为info或更高：
<Root level="info">
<AppenderRef ref="ConsoleAppender"/>
</AppenderRef>
- 日志滚动策略：采用合适的日志滚动策略，如按时间（每日、每周）或按文件大小滚动。对于高并发大数据量场景，按文件大小滚动可能更合适，避免单个日志文件过大影响写入和读取性能。在
log4j2.xml中配置RollingFileAppender：
<RollingFile name="RollingFile" fileName="logs/app.log"
filePattern="logs/$${date:yyyy - MM - dd}/app-%d{MM - dd - yyyy}-%i.log.gz">
<PatternLayout>
<Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern>
</PatternLayout>
<Policies>
<SizeBasedTriggeringPolicy size="10MB"/>
</Policies>
<DefaultRolloverStrategy max="10"/>
</RollingFile>
潜在风险及应对策略
- 异步日志丢失风险：如果异步队列满且采用丢弃策略，可能导致日志丢失。
- 应对策略：设置合适的队列大小，并监控队列使用情况。可以采用更可靠的拒绝策略，如
CallerRunsPolicy，当队列满时，由调用线程直接处理日志记录，避免丢失，但可能会影响主线程性能，所以要权衡使用。
- 资源占用风险：不合理的缓冲区大小和线程池配置可能导致内存溢出或CPU过度使用。
- 应对策略：通过性能测试确定最佳的缓冲区大小和线程池参数。同时，设置内存监控工具（如JVM自带的监控工具或第三方工具），实时监控内存和CPU使用情况，以便及时调整。
- 日志分析不便风险：过于严格的日志级别控制可能导致在排查问题时缺少关键信息。
- 应对策略：可以在生产环境保留部分关键模块的低级别日志，但通过配置文件控制其输出，仅在需要排查问题时开启。另外，对重要的业务操作记录详细的上下文信息，即使日志级别较高也能辅助问题排查。
