
python中日志logging模塊的性能及多進(jìn)程詳解
使用Python來(lái)寫(xiě)后臺(tái)任務(wù)時(shí),時(shí)常需要使用輸出日志來(lái)記錄程序運(yùn)行的狀態(tài),并在發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)將錯(cuò)誤的詳細(xì)信息保存下來(lái),以別調(diào)試和分析。Python的logging模塊就是這種情況下的好幫手。本文就介紹了python中日志logging模塊性能及多進(jìn)程的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下。
Java 中最通用的日志模塊莫過(guò)于 Log4j 了,在 python 中,也自帶了 logging 模塊,該模塊的用法其實(shí)和 Log4j 類(lèi)似。日志是記錄操作的一種好方式。但是日志,基本都是基于文件的,也就是要寫(xiě)到磁盤(pán)上的。這時(shí)候,磁盤(pán)將會(huì)成為一個(gè)性能瓶頸。對(duì)于普通的服務(wù)器硬盤(pán)(機(jī)械磁盤(pán),非固態(tài)硬盤(pán)),Python日志的性能瓶頸是多少呢?今天我們就來(lái)測(cè)一下。下面話(huà)不多說(shuō),來(lái)一起看看詳細(xì)的介紹:
測(cè)試代碼如下:
結(jié)果為:
Start test ....
2973.0 rows per second
Python的logging性能:
7200轉(zhuǎn)的機(jī)械磁盤(pán),測(cè)了幾次,每秒的能寫(xiě)入日志的行數(shù)(每行就是一條日志),數(shù)量基本在 2800-3000 之間。此時(shí),磁盤(pán)IO基本已經(jīng)跑滿(mǎn)。(在3.3Ghz的CPU上,CPU占用大約40%)。
Python的logging多進(jìn)程:
python 的 logging模塊,是線程安全的。但對(duì)于多進(jìn)程的程序來(lái)說(shuō),怎么去寫(xiě)日志文件呢?我的解決辦法是,每個(gè)進(jìn)程的PID,寫(xiě)一個(gè)單獨(dú)的日志文件。再用算法把所有進(jìn)程的日志合并起來(lái),生成新的日志。
提示:由于磁盤(pán)IO已經(jīng)到達(dá)瓶頸,所以多進(jìn)程并不能提高日志性能。高性能日志,需要用緩存,或者分布式日志。
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容,希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來(lái)一定的幫助.
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