在上一篇文章中我实现了一个支持Debug、Info、Error等多个级别的日志库，并将日志写到了磁盘文件中，代码比较简单，适合练手。有兴趣的可以通过这个链接前往：https://github.com/bosima/ylog/releases/tag/v1.0.1
工程实践中，我们往往还需要对日志进行采集，将日志归集到一起，然后用于各种处理分析，比如生产环境上的错误分析、异常告警等等。在日志消息系统领域，Kafka久负盛名，这篇文章就以将日志发送到Kafka来实现日志的采集；同时考虑到日志分析时对结构化数据的需求，这篇文章还会提供一种输出Json格式日志的方法。
这个升级版的日志库还要保持向前兼容，即还能够使用普通文本格式，以及写日志到磁盘文件，这两个特性和要新增的两个功能分别属于同类处理，因此我这里对它们进行抽象，形成两个接口：格式化接口、写日志接口。
格式化接口
所谓格式化，就是日志的格式处理。这个日志库目前要支持两种格式：普通文本和Json。
为了在不同格式之上提供一个统一的抽象，ylog中定义 logEntry 来代表一条日志：
type logEntry struct {
Ts time.Time `json:"ts"`
File string `json:"file"`
Line int `json:"line"`
Level LogLevel `json:"level"`
Msg string `json:"msg"`
}格式化接口的能力就是将日志从logEntry格式转化为其它某种数据格式。ylog中对它的定义是：
type LoggerFormatter interface {
Format(*logEntry, *[]byte) error
}第1个参数是一个logEntry实例，也就是要被格式化的日志，第2个参数是日志格式化之后要写入的容器。
普通文本格式化器
其实现是这样的：
type textFormatter struct {
}
func NewTextFormatter() *textFormatter {
return &textFormatter{}
}
func (f *textFormatter) Format(entry *logEntry, buf *[]byte) error {
formatTime(buf, entry.Ts)
*buf = append(*buf, ' ')
file := toShort(entry.File)
*buf = append(*buf, file...)
*buf = append(*buf, ':')
itoa(buf, entry.Line, -1)
*buf = append(*buf, ' ')
*buf = append(*buf, levelNames[entry.Level]...)
*buf = append(*buf, ' ')
*buf = append(*buf, entry.Msg...)
return nil
}可以看到它的主要功能就是将logEntry中的各个字段按照某种顺序平铺开来，中间用空格分隔。
其中的很多数据处理方法参考了Golang标准日志库中的数据格式化处理代码，有兴趣的可以去Github中详细查看。
这里对日期时间格式化为字符串做了特别的优化，在标准日志库中为了将年、月、日、时、分、秒、毫秒、微秒等格式化指定长度的字符串，使用了一个函数：
func itoa(buf *[]byte, i int, wid int) {
// Assemble decimal in reverse order.
var b [20]byte
bp := len(b) - 1
for i >= 10 || wid > 1 {
wid--
q := i / 10
b[bp] = byte('0' + i - q*10)
bp--
i = q
}
// i < 10
b[bp] = byte('0' + i)
*buf = append(*buf, b[bp:]...)
}其逻辑大概就是将数字中的每一位转换为字符并存入byte中，注意这里初始化byte数组的时候是20位，这是int64最大的数字位数。
其实时间字符串中的每个部分位数都是固定的，比如年是4位、月日时分秒都是2位，根本不需要20位，所以这个空间可以节省；还有这里用了循环，这对于CPU的分支预测可能有那么点影响，所以我这里分别对不同位数写了专门的格式化方法，以2位数为例：
func itoa2(buf *[]byte, i int) {
q := i / 10
s := byte('0' + i - q*10)
f := byte('0' + q)
*buf = append(*buf, f, s)
}Json文本格式化器
其实现是这样的：
type jsonFormatter struct {
}
func NewJsonFormatter() *jsonFormatter {
return &jsonFormatter{}
}
func (f *jsonFormatter) Format(entry *logEntry, buf *[]byte) (err error) {
entry.File = toShortFile(entry.File)
jsonBuf, err := json.Marshal(entry)
*buf = append(*buf, jsonBuf...)
return
}代码也很简单，使用标准库的json序列化方法将logEntry实例转化为Json格式的数据。
对于Json格式，后续考虑支持用户自定义Json字段，这里暂时先简单处理。
写日志接口
写日志就是将日志输出到别的目标，比如ylog要支持的输出到磁盘文件、输出到Kafka等。
前边格式化接口将格式化后的数据封装到了 []byte 中，写日志接口就是将格式化处理的输出 []byte 写到某种输出目标中。参考Golang中各种Writer的定义，ylog中对它的定义是：
type LoggerWriter interface {
Ensure(*logEntry) error
Write([]byte) error
Sync() error
Close() error
}这里有4个方法：
- Ensure 确保输出目标已经准备好接收数据，比如打开要写入的文件、创建Kafka连接等等。
- Write 向输出目标写数据。
- Sync 要求输出目标将缓存持久化，比如写数据到磁盘时，操作系统会有缓存，通过这个方法要求缓存数据写入磁盘。
- Close 写日志结束，关闭输出目标。
写日志到文件
这里定义一个名为fileWriter的类型，它需要实现LoggerWriter的接口。
先看类型的定义：
type fileWriter struct {
file *os.File
lastHour int64
Path string
}包含四个字段：
- file 要输出的文件对象。
- lastHour 按照小时创建文件的需要。
- Path 日志文件的根路径。
再看其实现的接口：
func (w *fileWriter) Ensure(entry *logEntry) (err error) {
if w.file == nil {
f, err := w.createFile(w.Path, entry.Ts)
if err != nil {
return err
}
w.lastHour = w.getTimeHour(entry.Ts)
w.file = f
return nil
}
currentHour := w.getTimeHour(entry.Ts)
if w.lastHour != currentHour {
_ = w.file.Close()
f, err := w.createFile(w.Path, entry.Ts)
if err != nil {
return err
}
w.lastHour = currentHour
w.file = f
}
return
}
func (w *fileWriter) Write(buf []byte) (err error) {
buf = append(buf, '\n')
_, err = w.file.Write(buf)
return
}
func (w *fileWriter) Sync() error {
return w.file.Sync()
}
func (w *fileWriter) Close() error {
return w.file.Close()
}Ensure 中的主要逻辑是创建当前要写入的文件对象，如果小时数变了，先把之前的关闭，再创建一个新的文件。
Write 把数据写入到文件对象，这里加了一个换行符，也就是说对于文件日志，其每条日志最后都会有一个换行符，这样比较方便阅读。
Sync 调用文件对象的Sync方法，将日志从操作系统缓存刷到磁盘。
Close 关闭当前文件对象。
写日志到Kafka
这里定义一个名为kafkaWriter的类型，它也需要实现LoggerWriter的接口。
先看其结构体定义：
type kafkaWriter struct {
Topic string
Address string
writer *kafka.Writer
batchSize int
}这里包含四个字段：
Topic 写Kafka时需要一个主题，这里默认当前Logger中所有日志使用同一个主题。
Address Kafka的访问地址。
writer 向Kafka写数据时使用的Writer，这里集成的是：github.com/segmentio/kafka-go，支持自动重试和重连。
batchSize Kafka写日志的批次大小，批量写可以提高日志的写效率。
再看其实现的接口：
func (w *kafkaWriter) Ensure(curTime time.Time) (err error) {
if w.writer == nil {
w.writer = &kafka.Writer{
Addr: kafka.TCP(w.Address),
Topic: w.Topic,
BatchSize: w.batchSize,
Async: true,
}
}
return
}
func (w *kafkaWriter) Write(buf []byte) (err error) {
// buf will be reused by ylog when this method return,
// with aysnc write, we need copy data to a new slice
kbuf := append([]byte(nil), buf...)
err = w.writer.WriteMessages(context.Background(),
kafka.Message{Value: kbuf},
)
return
}
func (w *kafkaWriter) Sync() error {
return nil
}
func (w *kafkaWriter) Close() error {
return w.writer.Close()
}这里采用的是异步发送到Kafka的方式，WriteMessages方法不会阻塞，因为传入的buf要被ylog重用，所以这里copy了一下。异步还会存在的一个问题就是不会返回错误，可能丢失数据，不过对于日志这种数据，没有那么严格的要求，也可以接受。
如果采用同步发送，因为批量发送比较有效率，这里可以攒几条再发，但日志比较稀疏时，可能短时间很难攒够，就会出现长时间等不到日志的情况，所以还要有个超时机制，这有点麻烦，不过我也写了一个版本，有兴趣的可以去看看：https://github.com/bosima/ylog/blob/main/examples/kafka-writer.go
接口的组装
有了格式化接口和写日志接口，下一步就是将它们组装起来，以实现相应的处理能力。
首先是创建它们，因为我这里也没有动态配置的需求，所以就放到创建Logger实例的时候了，这样比较简单。
func NewYesLogger(opts ...Option) (logger *YesLogger) {
logger = &YesLogger{}
...
logger.writer = NewFileWriter("logs")
logger.formatter = NewTextFormatter()
for _, opt := range opts {
opt(logger)
}
...
return
}可以看到默认的formatter是textFormatter，默认的writer是fileWriter。这个函数传入的Option其实是个函数，在下边的opt(logger)中会执行它们，所以使用其它的Formatter或者Writer可以这样做：
logger := ylog.NewYesLogger(
...
ylog.Writer(ylog.NewKafkaWriter(address, topic, writeBatchSize)),
ylog.Formatter(ylog.NewJsonFormatter()),
)这里 ylog.Writer 和 ylog.Formatter 就是符合Option类型的函数，调用它们可以设置不同的Formatter和Writer。
然后怎么使用它们呢？
...
l.formatter.Format(entry, &buf)
l.writer.Ensure(entry)
err := l.writer.Write(buf)
...当 logEntry 进入消息处理环节后，首先调用formatter的Format方法格式化logEntry；然后调用了writer的Ensure方法确保writer已经准备好，最后调用writer的Write方法将格式化之后的数据输出到对应的目标。
为什么不将Ensure方法放到Write中呢？这是因为目前写文本日志的时候需要根据logEntry中的日志时间创建日志文件，这样就需要给Writer传递两个参数，有点别扭，所以这里将它们分开了。
如何提高日志处理的吞吐量
Kafka的吞吐量是很高的，那么如果放到ylog自身来说，如何提高它的吞吐量呢？
首先想到的就是Channel，可以使用有缓冲的Channel模拟一个队列，生产者不停的向Channel发送数据，如果Writer可以一直在缓冲被填满之前将数据取走，那么理论上说生产者就是非阻塞的，相比同步输出到某个Writer，没有直接磁盘IO、网络IO，日志处理的吞吐量必将大幅提升。
定义一个Channel，其容量默认为当前机器逻辑处理器的数量：
logger.pipe = make(chan *logEntry, runtime.NumCPU())发送数据的代码：
entry := &logEntry{
Level: level,
Msg: s,
File: file,
Line: line,
Ts: now,
}
l.pipe <- entry接收数据的代码：
for {
select {
case entry := <-l.pipe:
// reuse the slice memory
buf = buf[:0]
l.formatter.Format(entry, &buf)
l.writer.Ensure(entry.Ts)
err := l.writer.Write(buf)
...
}
}实际效果怎么样呢？看下Benchmark：
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: github.com/bosima/ylog
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-8259U CPU @ 2.30GHz
BenchmarkInfo-8 1332333 871.6 ns/op 328 B/op 4 allocs/op这个结果可以和zerolog、zap等高性能日志库一较高下了，当然目前可以做的事情要比它们简单很多。
如果对Java有所了解的同学应该听说过log4j，在log4j2中引入了一个名为Disruptor的组件，它让日志处理飞快了起来，受到很多Java开发者的追捧。Disruptor之所以这么厉害，是因为它使用了无锁并发、环形队列、缓存行填充等多种高级技术。
相比之下，Golang的Channel虽然也使用了环形缓冲，但是还是使用了锁，作为队列来说性能并不是最优的。
Golang中有没有类似的东西呢？最近出来的ZenQ可能是一个不错的选择，不过看似还不太稳定，过段时间再尝试下。有兴趣的可以去看看：https://github.com/alphadose/ZenQ 。
好了，以上就是本文的主要内容。关于ylog的介绍也告一段落了，后续会在Github上持续更新，增加更多有用的功能，并不断优化处理性能，欢迎关注：https://github.com/bosima/ylog 。
到此这篇关于Golang：将日志以Json格式输出到Kafka的文章就介绍到这了,更多相关Golang日志输出到Kafka内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
