在大型应用系统中,logger是必不可少的,但是在性能要求很高的多线程系统中,logger的I/O有时候成为性能杀手。我们简单的用一个例子说明,在10个线程中跑100次,每次记录1000行日志到文件中,
代码如下:
@Test(invocationCount=100,threadPoolSize=10)
public void testLog4j()
{
for(int i=0;i<1000;i++)
logger.info("log4j I am ok "+i+" at thread"+Thread.currentThread().getId());
}
@Test(invocationCount=100,threadPoolSize=10)
public void testLogback(){
for(int i=0;i<1000;i++)
logback.info("logba I am ok "+i+" at thread"+Thread.currentThread().getId());
}
结果如下
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0081/8503/9941f4d3-850f-3a2b-a27a-a0063104149e.jpg[/img]
显然,对我们的性能产生很大的影响。下面让我们看看Jactor怎么帮我们优化性能,我们把log4j的日志加入jactor,而logback保留不变
@Test(invocationCount = 100, threadPoolSize = 10)
public void testJactor() throws Exception {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
jactorLogger.log("actor I am ok " + i + " at thread" + Thread.currentThread().getId());
}
}
@Test(invocationCount = 100, threadPoolSize = 10)
public void testLogback() {
for (int i = 0; i < 1000; i++)
logback.info("logba I am ok " + i + " at thread" + Thread.currentThread().getId());
}
再看测试结果
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0081/8505/401b3e62-ff61-3450-82e8-6d195de7a727.png[/img]
可以看到testJactor所需要的I/O完全被分离出来了,不再影响我们的核心代码运行。