前言

Java 中最通用的日志模块莫过于 Log4j 了，在 python 中，也自带了 logging 模块，该模块的用法其实和 Log4j 类似。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。下面话不多说，来一起看看详细的介绍：

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。

总结

以上就是这篇文章的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。