面试题：Python多线程日志记录的性能优化

1. 异步日志记录

优化思路：将同步的日志记录操作改为异步，避免主线程等待日志写入磁盘，从而提升整体性能。在高并发场景下，主线程执行关键业务逻辑，日志记录操作放到后台线程或协程中执行，减少对主线程的阻塞。
涉及模块：concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor可以用来创建线程池或进程池，实现异步日志记录。例如：

import concurrent.futures
import logging

executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers = 10)
logger = logging.getLogger(__name__)

def log_async(message):
    def wrapper():
        logger.info(message)
    executor.submit(wrapper)

另外，asyncio库适用于基于协程的异步编程，若应用是基于asyncio的异步框架（如aiohttp），可以使用asyncio来异步记录日志：

import asyncio
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

async def log_async(message):
    await asyncio.get_running_loop().run_in_executor(None, lambda: logger.info(message))

2. 批量日志写入

优化思路：减少频繁的磁盘I/O操作，将多条日志记录先缓存起来，达到一定数量或时间间隔后，一次性写入磁盘。这样可以减少磁盘I/O的次数，提高日志记录的效率。
涉及模块：可以自定义一个缓存类来实现批量写入。例如：

import logging
import time

class BatchLogger:
    def __init__(self, batch_size = 100, flush_interval = 5):
        self.batch_size = batch_size
        self.flush_interval = flush_interval
        self.logs = []
        self.last_flush_time = time.time()

    def log(self, message):
        self.logs.append(message)
        if len(self.logs) >= self.batch_size or time.time() - self.last_flush_time >= self.flush_interval:
            self.flush()

    def flush(self):
        if self.logs:
            for log in self.logs:
                logging.info(log)
            self.logs = []
            self.last_flush_time = time.time()

3. 优化日志级别和输出内容

优化思路：合理设置日志级别，在生产环境中避免记录过多的调试信息，只记录关键的、必要的日志。同时，精简日志输出的内容，减少不必要的字段和冗长的信息，从而减少日志记录的开销。
涉及模块：在Python的logging模块中，通过设置logger.setLevel(logging.INFO)（或logging.ERROR、logging.WARNING等）来控制日志级别。例如：

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)

4. 使用队列进行日志处理

优化思路：创建一个日志队列，主线程将日志消息放入队列，由专门的日志处理线程从队列中取出消息并写入日志文件。这样可以解耦日志记录和主线程的业务逻辑，提高整体的并发性能。
涉及模块：queue模块中的Queue类可用于实现日志队列。示例代码如下：

import logging
import queue
import threading

log_queue = queue.Queue()

def log_worker():
    while True:
        try:
            message = log_queue.get()
            logging.info(message)
            log_queue.task_done()
        except Exception as e:
            logging.error(f"Error in log worker: {e}")

logging_thread = threading.Thread(target = log_worker)
logging_thread.daemon = True
logging_thread.start()

def log_to_queue(message):
    log_queue.put(message)

5. 选择高效的日志格式

优化思路：选择简单、高效的日志格式，避免复杂的格式化操作。例如，纯文本格式通常比XML或JSON格式更高效，因为解析和生成XML或JSON格式需要更多的计算资源。
涉及模块：在logging模块中，通过Formatter类来设置日志格式。简单的纯文本格式示例：

import logging

formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
handler = logging.StreamHandler()
handler.setFormatter(formatter)

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.addHandler(handler)

面试题：Python多线程日志记录的性能优化

知识考点

面试题答案

1. 异步日志记录

2. 批量日志写入

3. 优化日志级别和输出内容

4. 使用队列进行日志处理

5. 选择高效的日志格式