Python日志模块logging性能测试与多进程处理方案
本文通过实测分析Python标准库logging模块在机械磁盘上的写入性能，发现单进程每秒约写入2800-3000行日志，此时磁盘IO已饱和。针对多进程场景，提出按PID分离日志文件并合并的方案，指出多进程无法突破IO瓶颈，高性能场景需引入缓存或分布式日志系统。
前言
在Java生态中，Log4j是极为通用的日志组件；而在Python中，内置的logging模块提供了类似的功能。尽管日志是记录操作行为的有效手段，但大多数日志实现依赖文件写入磁盘，这往往导致磁盘I/O成为系统性能瓶颈。针对普通服务器使用的机械硬盘（非SSD），Python logging模块的性能极限究竟如何？本文将通过实际测试进行验证。
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"
测试结果如下：
Start test ....
2973.0 rows per second
Python的logging性能分析：
在7200转机械硬盘的测试环境下，多次实验表明，系统每秒可写入的日志行数（每行一条记录）稳定在2800至3000行之间。此时，磁盘I/O已接近满载状态。在3.3GHz CPU环境下，该过程的CPU占用率约为40%。
Python的logging多进程处理：
Python的logging模块本身具备线程安全性，但在多进程环境中，如何高效写入日志文件是一个挑战。本文提出的解决方案是：为每个进程生成独立的日志文件，文件名关联该进程的PID（进程ID）。随后，通过特定算法将这些分散的日志文件合并，生成统一的日志输出。
注意：由于磁盘I/O已触及性能上限，采用多进程并不能提升日志写入速度。若需实现高性能日志记录，建议采用缓存机制或分布式日志架构。
总结
以上为本文的全部内容，希望这些分析对大家的Python学习或实际工作有所助益。如有任何疑问，欢迎留言交流，感谢支持。
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