使用log4j2的同步日志进行日志输出，日志输出语句与程序的业务逻辑语句将在同一个线程运行。
而使用异步日志进行输出时，日志输出语句与业务逻辑语句并不是在同一个线程中运行，而是有专门的线程用于进行日志输出操作，处理业务逻辑的主线程不用等待即可执行后续业务逻辑。
Log4j2中的异步日志实现方式有AsyncAppender和AsyncLogger两种。
其中：
AsyncAppender采用了ArrayBlockingQueue来保存需要异步输出的日志事件；AsyncLogger则使用了Disruptor框架来实现高吞吐。AsyncAppender直接在log4j2的xml的配置文件中配置，注意下面代码的注释位置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="warn">
<Appenders>
<!--正常的Appender配置，此处配置的RollingFile会在下面AsyncAppender被通过name引用-->
<RollingFile name="RollingFileError" fileName="${Log_Home}/error.${date:yyyy-MM-dd}.log" immediateFlush="true"
filePattern="${Log_Home}/$${date:yyyy-MM}/error-%d{MM-dd-yyyy}-%i.log.gz">
<PatternLayout pattern="%d{yyyy-MM-dd 'at' HH:mm:ss z} %-5level %logger{36} : %msg%xEx%n"/>
<ThresholdFilter level="error" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
<Policies>
<TimeBasedTriggeringPolicy modulate="true" interval="1"/>
<SizeBasedTriggeringPolicy size="10MB"/>
</Policies>
</RollingFile>
<!--一个Appender配置完毕-->
<!--异步AsyncAppender进行配置直接引用上面的RollingFile的name-->
<Async name="Async">
<AppenderRef ref="MyFile"/>
</Async>
<!--异步AsyncAppender配置完毕，需要几个配置几个-->
</Appenders>
<Loggers>
<Root level="error">
<!--此处如果引用异步AsyncAppender的name就是异步输出日志-->
<!--此处如果引用Appenders标签中RollingFile的name就是同步输出日志-->
<AppenderRef ref="Async"/>
</Root>
</Loggers>
</Configuration>
重点内容全在上面代码的注释中，AsyncAppender的配置就在xml文件中实现，无需单独引用包来支持.配置AsyncAppender后，日志事件写入文件的操作将在单独的线程中执行。
AsyncAppender的常用参数
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| name | String | Async Appender的名字 |
| AppenderRef | String | 异步调用的Appender的名字，可以配置多个 |
| blocking | boolean | 默认为true。如果为true，appender将一直等待直到queue中有空闲；如果为false，当队列满的时候，日志事件将被丢弃。(如果配置了error appender，要丢弃的日志事件将由error appender处理) |
| bufferSize | integer | 队列中可存储的日志事件的最大数量，默认为128 |
Log4j2中的AsyncLogger的内部使用了Disruptor框架。
Disruptor简介
Disruptor是英国外汇交易公司LMAX开发的一个高性能队列，基于Disruptor开发的系统单线程能支撑每秒600万订单。
目前，包括Apache Strom、Log4j2在内的很多知名项目都应用了Disruptor来获取高性能。
Disruptor框架内部核心数据结构为RingBuffer，其为无锁环形队列。
Disruptor为什么这么快？
首先在pom单中应用相关的包
<dependency> <groupId>com.lmax</groupId> <artifactId>disruptor</artifactId> <version>3.4.2</version> </dependency>
第二步在log4j2的xml文件中配置AsyncLogger
log4j2.xml配置如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="debug" name="MyApp" packages="">
<Appenders>
<Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
<PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
</Console>
<RollingFile name="RollingFile" fileName="logs/app.log"
filePattern="logs/app-%d{yyyy-MM-dd HH}.log">
<PatternLayout>
<Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern>
</PatternLayout>
<Policies>
<SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
</Policies>
</RollingFile>
<RollingFile name="RollingFile2" fileName="logs/app2.log"
filePattern="logs/app2-%d{yyyy-MM-dd HH}.log">
<PatternLayout>
<Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern>
</PatternLayout>
<Policies>
<SizeBasedTriggeringPolicy size="500MB"/>
</Policies>
</RollingFile>
</Appenders>
<Loggers>
<!--上面的配置都和原配置一样，就是在下方这直接定义AsyncLogger，他的name在java类中被引用即可-->
<AsyncLogger name="com.meituan.Main" level="trace" additivity="false">
<appender-ref ref="RollingFile"/>
</AsyncLogger>
<AsyncLogger name="RollingFile2" level="trace" additivity="false">
<appender-ref ref="RollingFile2"/>
</AsyncLogger>
<Root level="debug">
<AppenderRef ref="Console"/>
<AppenderRef ref="RollingFile"/>
</Root>
</Loggers>
</Configuration>
java代码如下：
public class Main {
public static void main(String args[]) {
//引用com.meituan.Main日志输出器
Logger logger = LogManager.getLogger(Main.class);
//引用的名为RollingFile2的异步AsyncLogger
Logger logger2 = LogManager.getLogger("RollingFile2");
Person person = new Person("Li", "lei");
logger.info("hello, {}", person);
logger2.info("good bye, {}", person);
}
上述log4j2.xml中配置了两个AsyncLogger，名字分别为com.meituan.Main和RollingFile2。
并且，在main方法中分别使用两个logger来输出两条日志。
在加载log4j2.xml的启动阶段，如果检测到配置了AsyncRoot或AsyncLogger，将启动一个disruptor实例。
1) 使用<Async>标签
示例：
<Async name="asyncKafkaLog">
<AppenderRef ref="Failover" />
</Async>
注意事项： 此类异步队列是BockingQueue，队列默认大小是128
2) 使用<AsyncLogger>标签
示例：
<AsyncLogger name="kafkaLogger" level="trace" includeLocation="false">
<AppenderRef ref="Failover"/>
</AsyncLogger>
注意事项： 此类异步队列是Disruptor队列默认大小是4096
3) 使用 JVM参数
示例：
#启动参数方式
-DLog4jContextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector
#代码方式
System.setProperty("Log4jContextSelector", "org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector");
注意事项： 此类异步是全量异步，log4j配置文件里所有logger都自动异步，使用异步队列为Disruptor，队列默认大小4096
① Disruptor队列性能远胜于BlockingQueue，这也是log4j2性能提升的重要原因之一
② 如果启用了全量异步，又使用了<AsyncLogger>会如何？
③ 如果默认队列长度不足咋办？
#第一步：加大两个Disruptor队列的长度 -DAsyncLogger.RingBufferSize=262144 -DAsyncLoggerConfig.RingBufferSize=262144 #第二步：设置队列满了时的处理策略：丢弃，否则默认blocking，异步就与同步无异了 -Dlog4j2.AsyncQueueFullPolicy=Discard
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
