飘飘悠悠 · 268浏览 · 发布于2022-05-17
这篇文章主要介绍了Golang将日志以Json格式输出到Kafka的方法，这篇文章还会提供一种输出Json格式日志的方法,本文结合实例代码给大家介绍的非常详细，需要的朋友可以参考下
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：
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：
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：。
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： 。
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