uber go zap 日志框架支持异步日志输出

目录

• 事件背景
• 心智负担
• 前置知识
• 解决思路
• uber-go/zap 代码分析
• 上手开发
• 测试代码
• 同步输出日志
• 异步输出日志
• 不输出日志
• 总结

事件背景

过年在家正好闲得没有太多事情，想起年前一个研发项目负责人反馈的问题：“老李啊，我们组一直在使用你这边的 gin 封装的 webservice 框架开发，我们需要一套标准的异步日志输出模块。现在组内和其他使用 gin 的小伙伴实现的‘各有千秋’不统一，没有一个组或者部门对这部分的代码负责和长期维护。你能不能想想办法。”

这一看就是掉头发的事情，虽然 gin 封装的 webservice 框架是我开发底层服务包，已经推广到公司所有 golang 开发组使用，现在需要一个统一异步日志输出的模块是否真的有意义，要认真的考虑和研究下，毕竟有核心业务团队有这样的需求。

索性打开了 uber-go/zap 日志框架的源代码，看看到底是什么原因推动大家都要手写异步日志模块js。不看不知道，一看吓一跳，项目中 issue#998 就有讨论，我看了下 issue 留言，觉得大开发者_Go培训家的说法都挺正确，而项目作者一直无动无衷，而且坚信 bufio + 定时 flush 的方式 才是正道，怪不得大家都要自己手写一个异步日志输出模块。

心智负担

在要写 uber-go/zap 异步日志模块之前，首先要明白异步日志模块的优点、缺点以及适用的场景，这样代码才写的有意义，是真正的解决问题和能帮助到小伙伴的。

关于同步和异步模型的差异，这边就不展开了，估计再写几千字也不一定能说清楚，有需要深入了解的小伙伴，可以自行 baidu，那里有很多相关的文章，而且讲解得非常清晰。这里我就不需要过多解析，而我需要讲的是同步和异步日志模块。

• 同步日志：日志信息投递后，必须要等到日志信息写到对应的 io.Writer 中（os.Stdout, 文件等等）并返回，这个调用过程结束。适合 Warning 级别以上日志输出，强记录或者落盘需求的日志信息，不能丢失。
• 异步日志：日志信息投递后，调用过程结束。而日志信息是否能够正确写到对应的 io.Writer 中（os.Stdout, 文件等等）是由异步日志模块保证，不等待调用过程。适合 Warning 级别以下日志输出，尽量存储日志，如果没有存储，丢失也没有关系。

那么我就用一句话说明白这两种日志模型的差别。

• 同步日志：慢，安全，日志不丢
• 异步日志：快，不安全，日志尽力记录

既然这里说到是心智负担，但是真正负担在哪里？ 实际上面已经提到了心智负担的核心内容：就是如何正确的选择一个日志模型。

而我们这边需求是明确知道有部分日志可以丢失，追求接口响应速度，希望有统一的实现，有人维护代码和与整个 gin 封装的 webservice 框架融合的品质。

前置知识

明确了开发的需求，开发的目标。确认了开发有意义，确实能解决问题。那么：就是干!!!

在动之前还是要准备些知识，还要做好结构设计，这样才能解答：一套合理的异步输出模型应该是什么样的？

分享下我理解的一个异步日志模型是什么样的（欢迎大家来“锤”，但是锤我的时候，麻烦轻点哈）

有的小伙伴看到这个图觉得有点眼熟？Kafka？不对，不对，不对，还少了一个 Broker。因为这里不需要对 Producer 实现一个独立的缓冲器和分类器，那么 Broker 这样的角色就不存在了。

简单的介绍下成员角色：

• MessageProducer: 消息和数据生成者
• CriticalSurface: 并发临界面，所有 MessageProducer 都到这边竞争控制权，往 RingBuffer 中写入数据
• RingBuffer: 消息和数据的缓冲（记得缓冲和缓存区别，这边用缓冲就是为了解决 Producer 和 Consumer 和速度差）
• MessageConsumer: 消息和数据消费者

为什么选择上面的模型：

• 希望在现有的 uber-go/zap python的结构上扩展，实现一部分能力，满足功能扩展。
• 不希望重复做轮子，因为轮子做出来，需要有严格的代码测试和压力测试，才能交付生产系统。
• 模型简单，好理解，也好实现。
• 性能比较高，而且架构整体比较合理。

为了实现这个模型，还需要思考如下几个问题：

• CriticalSurface 如何实现？因为要满足多个 MessageBroker 并发使用，那么这个临界面就必须要做，要不然就出现争抢资源失控的情况。
• 为什么要选择 RingBuffer？RingBuffer 是目前速度和效率最好的一种缓冲模型，linux/Unix 系统中广泛使用。
• 选择 RingBuffer 需要注意些什么？RingBuffer 有快慢指针的问题，如果控制不好，快指针就回覆写慢指针的数据，地址数据丢失的情况。
• MessageConsumer 数量如何限制？如何平衡信息的创建与消费之间的速度差异。
• 如何支持多种日志方式输出类型。(golang 多种 io.Writer 模型)

如果看到这里，估计已经劝退了很多的小伙伴，我想这就是为什么那个研发项目负责人带着团队问题来找我，希望能够得到解决的原因吧。确实不容易。

解决思路

uber-go/zap 代码分析

在认真看看完了 uber-go/zap 的代码以后，发现 uber 就是 uber，代码质量还是非常不错的，很多模块抽象的非常不错。通过一段时间的思考后，确认我们要实现一个独立的 WriteSyncer, 跟 uber-go/zap 中的 BufferedwriteSyncer 扮演相同的角色。

既然要实现，我们先看看 uber-go/zap 中的源代码怎么定义 WriteSyncer 的。

go.uber.org/zap@v1.24.0/zapcore/write_syncer.go

// A WriteSyncer is an io.Writer that can also flush any buffered data. Note
// that *os.File (and thus, os.Stderr and os.Stdout) implement WriteSyncer.
type WriteSyncer interface {
	io.Writer
	Sync() error
}

WriteSyncer 是一个 interface，也就是我们只要引用 io.Writer 和实现 Sync() error 这样的一个方法就可以对接 uber-go/zap 系统中。那么 Sync() 这个函数到底是干嘛的？ 顾名思义就是让 zap 触发数据同步动作时需要执行的一个方法。但是我们是异步日志，明显 uber-go/zap 处理完日志相关的数据，丢给我实现的 WriteSyncer 以后，就不应该在干预异步日志模块的后期动作了，所以 Sync() 给他一个空壳函数就行了。

当然 uber-go/zap 早考虑到这样的情况，就给一个非常棒的包装函数 AddSync()。

go.uber.org/zap@v1.24.0/zapcore/write_syncer.go

// AddSync converts an io.Writer to a WriteSyncer. It attempts to be
// intelligent: if the concrete type of the io.Writer implements WriteSyncer,
// we'll use the existing Sync method. If it doesn't, we'll add a no-op Sync.
func AddSync(w io.Writer) WriteSyncer {
	switch w := w.(type) {
	case WriteSyncer:
		return w
	default:
		return writerWrapper{w}
	}
}
type writerWrapper struct {
	io.Writer
}
func (w writerWrapper) Sync() error {
	return nil
}

uber-go/zap 已经把我们希望要做的事情都给做好了，我们只要实现一个标准的 io.Writer 就行了，那继续看 io.Writer 的定义方式。

go/src/io/io.go

// Writer is the interface that wraps the basic Write method.
//
// Write writes len(p) bytes from p to the underlying data stream.
// It returns the number of bytes written from p (0 <= n <= len(p))
// and any error encountered that caused the write to stop early.
// Write must return a non-nil error if it returns n < len(p).
// Write must not modify the slice data, even temporarily.
//
// Implementations must not retain p.
type Writer interface {
	Write(p []byte) (n int, err error)
}

哇，好简单。要实现 io.Writer 仅仅只要实现一个 Write(p []byte) (n int, err error) 方法就行了，So Easy !!!!

上手开发

还是回到上一章中的 5 个核心问题，我想到这里应该有答案了：

• MessageProducer：用一个函数实现，实际上就是 Write(p []byte)，接收 uber-go/zap 投递来的消息内容。
• CriticalSurface 和 RingBuffer： 是最核心的部件，既然要考虑到性能、安全、兼容各种数据类型，同时要有一个 Locker 保证临界面，也要满足 FIFO 模型。思来想去，当然自己也实现了几版，最后还是用 golang 自身的 channel 来完成。
• MessageConsumer：用一个 go 协程来执行从 RingBuffer 循环读取，然后往真正的 os.Stdout/os.StdErr/os.File 中输出。（为什么是一个而不是多个？一个速度就足够快了，同时系统底层 io.Writer 自身也带锁，所以一个能减少锁冲撞。）

TIPS： 这里说说为什么我要选择 golang 自身的 channel 作为 CriticalSurface 和 RingBuffer 的实现体：

• channel 是 golang 官方的代码包，有专门的团队对这个代码质量负责。channel 很早就出来了，Bugs 修复的差不多了，非常的稳定可靠。（也有自己懒了，不想自己写 RingBuffer，然后要考虑各种场景的代码测试。）
• channel 的 “<-” 动作天生就有一个 Locker，有非常好的临界面控制。
• channel 底层是就是一个 RingBuffer 的实现，效率非常不错，而且如果 chanphpnel 满了，数据投递动作就会卡住，如果 channel 空了，数据提取动作也会被卡住，这个机制非常棒。
• channel 天生就是一个 FIFO 的模型，非常合适做数据缓冲，解决 Producer 和 Consumer 和速度差这样问题。

有了上面的思路，我的代码架构也基本出来了，结构图如下：

这里我贴出一个实现代码（DEMO 测试用，生产要谨慎重新实现）：

const defaultQueueCap = math.MaxUint16 * 8
var QueueIsFullError = errors.New("queue is full")
var DropWriteMessageError = errors.New("message writing failure and drop it")
type Writer struct {
	name        string
	bufferPool  *extraBufferPool
	writer      io.Writer
	wg          sync.WaitGroup
	lock        sync.RWMutex
	channel     chan *extraBuffer
}
func NewBufferWriter(name string, w io.Writer, queueCap uint32) *Writer {
	if len(name) <= 0 {
		name = "bw_" + utils.GetRandIdString()
	}
	if queueCap <= 0 {
		queueCap = defaultQueueCap
	}
	if w == nil {
		return nil
	}
	wr := Writer{
		name:          name,
		bufferPool:    newExtraBufferPool(defaultBufferSize),
		writer:        w,
		channel:       make(chan *extraBuffer, queueCap),
	}
	wr.wg.Add(1)
	go wr.poller(utils.GetRandIdString())
	return &wr
}
func (w *Writer) Write(p []byte) (int, error) {
	if w.lock.TryRLock() {
		defer w.lock.RUnlock()
		b := w.bufferPool.Get()
		count, err := b.buff.Write(p)
		if err != nil {
			w.bufferPool.Put(b)
			return count, err
		}
		select {
		case w.channel <- b: // channel 内部传递的是 buffer 的指针，速度比传递对象快。
			break
		default:
			w.bufferPool.Put(b)
			return count, QueueIsFullError
		}
		return len(p), nil
	} else {
		return -1, DropWriteMessageError
	}
}
func (w *Writer) Close() {
	w.lock.Lock()
	close(w.channel)
	w.wg.Wait()
	w.lock.Unlock()
}
func (w *Writer) poller(id string) {
	var (
		eb  *extraBuffer
		err error
	)
	defer w.wg.Done()
	for eb = range w.channel {
		_, err = w.writer.Write(eb.buff.Bytes())
		if err != nil {
			log.Printf("writer: %s, id: %s,python error: %s, message: %s", w.name, id,
				err.Error(), utils.BytesToString(eb.buff.Bytes()))
		}
		w.bufferPool.Put(eb)
	}
}

然后在 uber-go/zap 中如何使用呢？

import (
	"go.uber.org/zap"
	"go.uber.org/zap/zapcore"
	"os"
	"time"
)
func main() {
	wr := NewBufferWriter("lee", os.Stdout, 0)
	defer wr.Close()
	c := zapcore.NewCore(
		zapcore.NewjsONEncoder(zap.NewproductionEncoderConfig()),
		zapcore.AddSync(wr)编程客栈,
		zap.NewAtomicLevelAt(zap.DebugLevel),
	)
	log := zap.New(c)
	log.Info("demo log")
	time.Sleep(3 * time.Second) // 这里要稍微等待下，因为是异步的输出，log.Info() 执行完毕，日志并没有完全输出到 console
}

Console 输出：

$ go run asynclog.go
{"level":"info","ts":1674808100.0148869,"msg":"demo log"}

输出结果符合逾期

测试代码

为了验证架构和代码质量，这里做了异步输出日志、同步输出日志和不输出日志 3 种情况下，对 gin 封装的 webservice 框架吞吐力的影响。

#	测试内容	Requests/sec
1	同步输出日志	20074.24
2	异步输出日志	64197.08
3	不输出日志	65551.84

同步输出日志

$ wrk -t 10 -c 1000 http://127.0.0.1:8080/xx/
Running 10s test @ http://127.0.0.1:8080/xx/
  10 threads and 1000 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency    12.03ms   14.23ms 202.46ms   89.23%
    Req/Sec     2.03k     1.36k    9.49k    59.28%
  202813 requests in 10.10s, 100.58MB read
  Socket errors: connect 757, read 73, write 0, timeout 0
Requests/sec:  20074.24
Transfer/sec:      9.96MB

异步输出日志

$ wrk -t 10 -c 1000 http://127.0.0.1:8080/xx/
Running 10s test @ http://127.0.0.1:8080/xx/
  10 threads and 1000 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency     3.75ms    2.43ms  39.94ms   92.68%
    Req/Sec     6.48k     3.86k   14.78k    57.11%
  648554 requests in 10.10s, 321.62MB read
  Socket errors: connect 757, read 79, write 0, timeout 0
Requests/sec:  64197.08
Transfer/sec:     31.84MB

不输出日志

$ wrk -t 10 -c 1000 http://127.0.0.1:8080/xx/
Running 10s test @ http://127.0.0.1:8080/xx/
  10 threads and 1000 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency     3.69ms  505.13us   9.29ms   77.36%
    Req/Sec     6.60k     4.25k   15.31k    56.45%
  662381 requests in 10.10s, 328.48MB read
  Socket errors: connect 757, read 64, write 0, timeout 0
Requests/sec:  65551.84
Transfer/sec:     32.51MB

总结

通过对上面的工程代码测试，基本实现了 gin + zap 的异步日志输出功能的实现。当然上面的代码仅供小伙伴学习研究用，并不能作为生产代码使用。

从结果来看，golang 的 channel 整体性能还是非常不错。基于 channel 实现的异步日志输出基本于不输出日志的吞吐力和性能相当。

在实际工作中，我们能用 golang 原生库的时候就尽量用，因为 golang 团队在写库的时候，大多数的情况和场景都考虑过，所以没有必自己做一个轮子。安全！安全！安全！

至于 uber-go/zap 团队为什么不愿意实现这样的异步日志输出模型，可能有他们的想法吧。但是我想，不论那种异步日志模型，都存在着程序异常会丢日志的情况。这里再次提醒小伙伴，要慎重选择日志系统模型，切不可以一味追求速度而忽略日志，因为服务日志也是重要的业务数据。

以上就是uber go zap 日志框架支持异步日志输出的详细内容，更多关于uber go zap日志异步输出的资料请关注我们其它相关文章！