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python的日志logging模块性能以及多进程

2016-08-02 15:42 1091 查看
写在前面:

    日志是记录操作的一种好方式。但是日志,基本都是基于文件的,也就是要写到磁盘上的。这时候,磁盘将会成为一个性能瓶颈。对于普通的服务器硬盘(机械磁盘,非固态硬盘),python日志的性能瓶颈是多少呢?今天我们就来测一下。

    测试代码如下:

#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8

# ============================
# Describe : 给平台提供的日志
# D&P Author By: 常成功
# Create Date: 2016/08/01
# Modify Date: 2016/08/01
# ============================

import time
import os
import logging

print "Start test ...."
s_tm = time.time()
test_time = 10.0 # 测试时间10秒
e_tm = s_tm + 10
j = 0

pid = str(os.getpid())
while 1:
now_time = time.time()
j += 1
if now_time > e_tm:
break
# 生成文件夹
lujing = "d:\\test_log"
if not os.path.exists(lujing):
os.mkdir(lujing)

fm2 = '%Y%m%d'
YMD = time.strftime(fm2, time.localtime(now_time))

filename = 'recharge_' + YMD + '.log'
log_file = os.path.join(lujing, filename)
t = "\t"
log_msg = str(j) +t+ str(now_time) +t+ pid

the_logger = logging.getLogger('recharge_log')
f_handler = logging.FileHandler(log_file)
the_logger.addHandler(f_handler)
the_logger.setLevel(logging.INFO)
# To pass exception information, use the keyword argument exc_info with a true value
the_logger.info(log_msg, exc_info=False)
the_logger.removeHandler(f_handler)

rps = j/test_time
print rps, "rows per second"

结果为:

Start test ....

2973.0 rows per second





Python的logging性能:

7200转的机械磁盘,测了几次,每秒的能写入日志的行数(每行就是一条日志),数量基本在
2800-3000
之间。此时,磁盘IO基本已经跑满。(在3.3Ghz的CPU上,CPU占用大约40%)。



Python的logging多进程:

Python 的 logging模块,是线程安全的。但对于多进程的程序来说,怎么去写日志文件呢?我的解决办法是,每个进程的PID,写一个单独的日志文件。再用算法把所有进程的日志合并起来,生成新的日志。

提示:由于磁盘IO已经到达瓶颈,所以多进程并不能提高日志性能。高性能日志,需要用缓存,或者分布式日志。
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