正文如下：
今天，我們來做一波Logback與Log4j2的測驗和調研，
服務器硬體
- CPU 六核
- 記憶體 8G
測驗工具
- JMeter
- JProfile
- APM(New Relic)
logback日志框架同步和異步測驗
之前的測驗結果存在以下幾點問題：
- 測驗樣本數過少(即執行緒數和回圈執行次數過少，之前執行緒數為100，回圈1次，樣本總數為100)
- 測驗次數過少，只進行了一次測驗，結果存在偶然性
- 兩次測驗結果存在污染，樣本數量不一樣
針對以上問題，重新測驗中將執行緒數修改為200，每次測驗中回圈100次，樣本總數為2w，和原來測驗的樣本數相比擴大200倍，并且重復測驗5次， 新的測驗結果如下：
新的測驗結果表明，使用logback日志框架同步和異步輸出日志方式的TPS相差不大，把資料制作成柱形圖更直觀
但是總覺得異步去寫日志了，訪問api的執行緒將更快回應客戶端，TPS就應該有明顯的變化才對，想不通又去網上查閱了一些資料，有反應說通過APM進行性能監控，同步和異步的TPS將會有較大的差別，TPS一定是會有明顯變化的(吶喊)，于是用APM去監控JMeter發送的請求(JMeter引數設定為執行緒數100，Ramp-up Period為0，回圈100次)： APM測驗結果如下：
APM監控下，在執行的五分鐘內同步輸出日志TPS平均為333rpm 發現TPS同步和異步相比還是不明顯
又一次證明失敗 雖然想不明白但后來和網友探討了下，醍醐灌頂
TPS變化不明顯的原因如下： TPS為每秒處理事務數，每個事務包括了如下3個程序：
- 用戶請求服務器
- 服務器自己的內部處理
- 服務器回傳給用戶
服務器自己的內部請求包括訪問資料庫、處理邏輯和列印日志，同步和異步中唯一不同的就是列印日志的方式，而從測驗結果來看，列印日志耗時只占API訪問請求的5.3%，所以縮短列印日志耗時不能很明顯的提高TPS，因為列印時間和網路請求、業務處理消耗時間可以忽略不計 但是測驗結果表明，雖然使用異步輸出方式不能明顯提高TPS，但是能夠減少列印日志的耗時，所以使用logback日志框架還是推薦使用異步輸出方式
推薦使用log4j2而不是logback
log4j2是log4j 1.x 的升級版，參考了logback的一些優秀的設計，并且修復了一些問題，帶來了一些重大的提升，在異步方面的性能得到了巨大提升，其除了提供Async Append異步實作外還提供了Async Log異步實作，其中Async Append異步實作方式和logback的異步實作差不多，而Async Log基于LMAX Disruptor庫，實作了一個高性能的異步記錄器，本次測驗中log4j2異步實作是基于Async Log， JMeter測驗引數和之前的logback測驗一樣，執行緒數200，回圈次數100，重復五輪，并且logj2日志組態檔基本和logback異步配置相同，滿足：
- 控制臺列印日志
- 分類輸出日志
- 按天滾動
- 同樣的日志輸出格式
測驗結果如下：
TPS提升了6倍！！！，并且列印日志的耗時都快到統計不出來了 官方提供的測驗報告中，log4j2和logback相比性能提升更明顯，附官方測驗報告：Asynchronous Loggers for Low-Latency Logging
結論
- 如果使用logback框架，推薦使用異步輸出日志方式
- 選擇日志框架，推薦使用log4j2
最后，小編總結了2020面試題，這份面試題的包含的模塊分為19個模塊，分別是： Java 基礎、容器、多執行緒、反射、物件拷貝、Java Web 、例外、網路、設計模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、MyBatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、MySQL、Redis、JVM ，
關注我的公眾號：程式員白楠楠，獲取上述資料，
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標籤：Java
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