把日志库储存玩出新花样：异步+缓存的请求日志批量保存方案

后端

2023-07-05 20:36:17

异步+缓存请求日志批量保存的艺术

在软件开发的汪洋大海中，日志记录是一盏不可或缺的明灯，为我们照亮问题、追踪系统运行状况和性能分析的道路。然而，当系统的并发量高高在上，日志数据也如潮水般涌来时，直接将它们记录到数据库不仅会让主线程不堪重负，还会给数据库套上枷锁。

异步+缓存，分而治之

为了破除这种僵局，我们请来了异步+缓存的救星。它的精妙之处在于，首先将日志数据暂时安置在缓存区中，再由一名得力干将——子线程，暗中执行数据库保存的任务。如此一来，主线程得以轻装上阵，数据库也可以舒舒服服地迎接海量日志。

方案的妙处，一目了然

主线程的解放者： 日志记录操作被转移到了子线程中，主线程再也不用为日志数据发愁，尽情释放它的性能吧！
数据库的守护者： 批量写入日志数据，大大减轻了数据库的压力，数据库从此摆脱卡顿的烦恼。
伸缩自如的魔法师： 需要更多子线程来应对并发量？没问题，轻轻松松扩展，满足你的需求。
可靠性保障： 日志数据先缓存，再写入数据库，即使数据库罢工，日志数据也不会丢失，稳如泰山。

适用场景，如鱼得水

并发高，日志量大： 当系统摩肩接踵，日志数据如雨后春笋般冒出时，异步+缓存方案就是你的救星。
日志可靠性至上： 日志数据丢失？那是绝对不允许的！有了异步+缓存方案，可靠性不再是问题。
数据库性能优化： 数据库不堪重负？异步+缓存方案帮你分忧解压，让数据库重焕青春。

示例代码，上手即用

// 日志记录队列
private static BlockingQueue<String> logQueue = new LinkedBlockingQueue<>();
// 子线程执行器
private static ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, logQueue);
// 日志方法
public static void log(String message) {
    logQueue.offer(message);
}
// 初始化，启动子线程
static {
    executor.execute(() -> {
        while (true) {
            try {
                String message = logQueue.take();
                // 写入数据库
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    });
}