标签：logging模块 ng2 key time() 记录操作 tpi 测试 date 分布
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
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# 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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作者：常城
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/chenggong2dm/article/details/52094410
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ExMan/p/10144630.html
