每秒百万级高效C++异步日志实践
一个高效可拓展的异步C++日志库：RING LOG，本文分享了了其设计方案与技术原理等内容
详细代码见github路径：点击打开链接
导论
同步日志与缺点
传统的日志也叫同步日志，每次调用一次打印日志API就对应一次系统调用write写日志文件，在日志产生不频繁的场景下没什么问题
可是，如果日志打印很频繁，同步日志有什么问题？
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一方面，大量的日志打印陷入等量的write系统调用，有一定系统开销
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另一方面，使得打印日志的进程附带了大量同步的磁盘IO，影响性能
那么，如何解决如上的问题？就是
异步日志与队列实现的缺点
异步日志，按我的理解就是主线程的日志打印接口仅负责生产日志数据（作为日志的生产者），而日志的落地操作留给另一个后台线程去完成（作为日志的消费者），这是一个典型的生产-消费问题，如此一来会使得：
主线程调用日志打印接口成为非阻塞操作，同步的磁盘IO从主线程中剥离出来，有助于提高性能
对于异步日志，我们很容易借助队列来一个实现方式：主线程写日志到队列，队列本身使用条件变量、或者管道、eventfd等通知机制，当有数据入队列就通知消费者线程去消费日志
但是，这样的异步队列也有一定的问题：
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生产者线程产生N个日志，对应后台线程就会被通知N次，频繁日志写入会造成一定性能开销
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不同队列实现方式也各有缺点：
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用数组实现：空间不足时，队列内存不易拓展
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用链表实现：每条消息的生产消费都对应内存的创建销毁，有一定开销
好了，可以开始正文了
简介
RING LOG是一个适用于C++的异步日志， 其特点是效率高（实测每秒支持125+万日志写入）、易拓展，尤其适用于频繁写日志的场景
一句话介绍原理：
使用多个大数组缓冲区作为日志缓冲区，多个大数组缓冲区以双循环链表方式连接，并使用两个指针p1和p2指向链表两个节点，分别用以生成数据、与消费数据
生产者可以是多线程，共同持有p1来生产数据，消费者是一个后台线程，持有p2去消费数据
大数组缓冲区 + 双循环链表的设计，使得日志缓冲区相比于队列有更强大的拓展能力、且避免了大量内存申请释放，提高了异步日志在海量日志生成下的性能表现
此外，RING LOG还优化了每条日志的UTC格式时间的生成，明显提高日志性能
具体工作原理
数据结构
Ring Log的缓冲区是若干个cell_buffer以双向、循环的链表组成
cell_buffer是简单的一段缓冲区，日志追加于此，带状态：
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FREE：表示还有空间可追加日志
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FULL：表示暂时无法追加日志，正在、或即将被持久化到磁盘；
Ring Log有两个指针：
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Producer Ptr：生产者产生的日志向这个指针指向的cell_buffer里追加，写满后指针向前移动，指向下一个cell_buffer；Producer Ptr永远表示当前日志写入哪个cell_buffer，被多个生产者线程共同持有
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Consumer Ptr：消费者把这个指针指向的cell_buffer里的日志持久化到磁盘，完成后执行向前移动，指向下一个cell_buffer；Consumer Ptr永远表示哪个cell_buffer正要被持久化，仅被一个后台消费者线程持有
起始时刻，每个cell_buffer状态均为FREE Producer Ptr与Consumer Ptr指向同一个cell_buffer整个Ring Log被一个互斥锁mutex保护
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大致原理
消费者
后台线程（消费者）forever loop：
1.上锁，检查当前Consumer Ptr：
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如果对应cell_buffer状态为FULL，释放锁，去STEP 4；
-
否则，以1秒超时时间等待条件变量cond；
2.再次检查当前Consumer Ptr：
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若cell_buffer状态为FULL，释放锁，去STEP 4；
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否则，如果cell_buffer无内容，则释放锁，回到STEP 1；
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如果cell_buffer有内容，将其标记为FULL，同时Producer Ptr前进一位；
3.释放锁
4.持久化cell_buffer
5.重新上锁，将cell_buffer状态标记为FREE，并清空其内容；Consumer Ptr前进一位；
6.释放锁
生产者
1.上锁，检查当前Producer Ptr对应cell_buffer状态：
如果cell_buffer状态为FREE，且生剩余空间足以写入本次日志，则追加日志到cell_buffer，去STEP X；
2.如果cell_buffer状态为FREE但是剩余空间不足了，标记其状态为FULL，然后进一步探测下一位的next_cell_buffer：
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如果next_cell_buffer状态为FREE，Producer Ptr前进一位，去STEP X；
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如果next_cell_buffer状态为FULL，说明Consumer Ptr = next_cell_buffer，Ring Log缓冲区使用完了；则我们继续申请一个new_cell_buffer，将其插入到cell_buffer与next_cell_buffer之间，并使得Producer Ptr指向此new_cell_buffer，去STEP X；
3.如果cell_buffer状态为FULL，说明此时Consumer Ptr = cell_buffer，丢弃日志；
4.释放锁，如果本线程将cell_buffer状态改为FULL则通知条件变量cond
在大量日志产生的场景下，Ring Log有一定的内存拓展能力；实际使用中，为防止Ring Log缓冲区无限拓展，会限制内存总大小，当超过此内存限制时不再申请新cell_buffer而是丢弃日志
图解各场景
初始时候，Consumer Ptr与Producer Ptr均指向同一个空闲cell_buffer1
然后生产者在1s内写满了cell_buffer1，Producer Ptr前进，通知后台消费者线程持久化
消费者持久化完成，重置cell_buffer1，Consumer Ptr前进一位，发现指向的cell_buffer2未满，等待
超过一秒后cell_buffer2虽有日志，但依然未满：消费者将此cell_buffer2标记为FULL强行持久化，并将Producer Ptr前进一位到cell_buffer3
消费者在cell_buffer2的持久化上延迟过大，结果生产者都写满cell_buffer3\4\5\6，已经正在写cell_buffer1了
生产者写满写cell_buffer1，发现下一位cell_buffer2是FULL，则拓展换冲区，新增new_cell_buffer
UTC时间优化
每条日志往往都需要UTC时间：yyyy-mm-dd hh:mm:ss（PS：Ring Log提供了毫秒级别的精度）
Linux系统下本地UTC时间的获取需要调用localtime函数获取年月日时分秒
在localtime调用次数较少时不会出现什么性能问题，但是写日志是一个大批量的工作，如果每条日志都调用localtime获取UTC时间，性能无法接受
在实际测试中，对于1亿条100字节日志的写入，未优化locatime函数时 RingLog写内存耗时245.41s，仅比传统日志写磁盘耗时292.58s快将近一分钟； 而在优化locatime函数后，RingLog写内存耗时79.39s，速度好几倍提升
策略
为了减少对localtime的调用，使用以下策略
RingLog使用变量_sys_acc_sec记录写上一条日志时，系统经过的秒数（从1970年起算）、使用变量_sys_acc_min记录写上一条日志时，系统经过的分钟数，并缓存写上一条日志时的年月日时分秒year、mon、day、hour、min、sec，并缓存UTC日志格式字符串
每当准备写一条日志：
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调用gettimeofday获取系统经过的秒tv.tv_sec，与_sys_acc_sec比较；
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如果tv.tv_sec 与 _sys_acc_sec相等，说明此日志与上一条日志在同一秒内产生，故年月日时分秒是一样的，直接使用缓存即可；
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否则，说明此日志与上一条日志不在同一秒内产生，继续检查：tv.tv_sec/60即系统经过的分钟数与_sys_acc_min比较；
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如果tv.tv_sec/60与_sys_acc_min相等，说明此日志与上一条日志在同一分钟内产生，故年月日时分是一样的，年月日时分 使用缓存即可，而秒sec = tv.tv_sec%60，更新缓存的秒sec，重组UTC日志格式字符串的秒部分；
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否则，说明此日志与上一条日志不在同一分钟内产生，调用localtime重新获取UTC时间，并更新缓存的年月日时分秒，重组UTC日志格式字符串
小结：如此一来，localtime一分钟才会调用一次，频繁写日志几乎不会有性能损耗
性能测试
对比传统同步日志、与RingLog日志的效率（为了方便，传统同步日志以sync log表示）
1. 单线程连续写1亿条日志的效率
分别使用Sync log与Ring log写1亿条日志（每条日志长度为100字节）测试调用总耗时，测5次，结果如下：
单线程运行下，Ring Log写日志效率是传统同步日志的近3.7倍，可以达到每秒127万条长为100字节的日志的写入
2、多线程各写1千万条日志的效率
分别使用Sync log与Ring log开5个线程各写1千万条日志（每条日志长度为100字节）测试调用总耗时，测5次，结果如下：
多线程（5线程）运行下，Ring Log写日志效率是传统同步日志的近3.8倍，可以达到每秒135.5万条长为100字节的日志的写入
2. 对server QPS的影响
现有一个Reactor模式实现的echo Server，其纯净的QPS大致为19.32万/s
现在分别使用Sync Log、Ring Log来测试：echo Server在每收到一个数据就调用一次日志打印下的QPS表现
对于两种方式，分别采集12次实时QPS，统计后大致结果如下：
传统同步日志sync log使得echo Server QPS从19.32w万/s降低至11.42万/s，损失了40.89% RingLog使得echo Server QPS从19.32w万/s降低至16.72万/s，损失了13.46%
TODO
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日志本身缓存大小的配置
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程序正常退出、异常退出，此时在buffer中缓存的日志会丢失
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第N天23:59:59秒产生的日志有时会被刷写到第N+1天的日志文件中