日志框架作为大型系统最基础的组件之一，用于快速定位和分析程序的问题。当项目采用多线程编程时，调试变的异常困难，在合适的地方打上日志，可以提高解决问题的效率。在分布式系统中，进行分布式追踪也要依靠日志框架。
先来谈一下日志框架设计几要素，既然日志是用于定位与分析问题的，所以记录信息需要很详细，一条日志应由 当前时间、日志等级、线程名称、类、方法名、行号和 Message 部分构成。日志框架采用同步还是异步写，存储方式、过滤器等等要素都需要考虑，接下来来介绍几个重要点。
同步与异步
倘若将日志写入到数据库中，采用同步写的方式，发生阻塞的操作时会将线程给阻塞住，从而影响业务。对于日志框架，一般是采用异步的模式，异步提供了四种模式。
- SPSC：单生产单消费
- SPMC：单生产多消费
- MPSC：多生产单消费
- MPMC：多生产多消费
日志框架该采用那种异步模式呢？多个线程同时记录日志这是多生产的方式，如果采用多消费的话，那么需要维护多个线程开销和同步问题，而且系统日志记录的并不是很频繁，无需增加额外的复杂度，综合以上场景使用 MPSC 模式最优。
使用单消费者模式，需要使用一个容器来存储日志，当进行日志记录时，其它线程只需要先将日志存储到消费者容器即可，后续由消费者慢慢消费。从容器存储与获取日志都需要进行加锁操作，而容器最好不使用阻塞队列，如果某条日志写入的时候过长，在此期间导致阻塞队列满了，那么就会阻塞其他线程，从而影响业务正常运行。
过滤器
过滤器用于对日志进行过滤操作，从而筛选出不满足条件的记录。比如不需要记录 main 线程的日志，那么需要对线程名进行一个过滤操作，来筛选出不是 main 的线程日志。
针对过滤器的设计，下面列举几个常见的过滤器
- 日志等级过滤器
- 线程名过滤器
- Message 过滤器
- 时间过滤器
存储方式
日志框架不仅仅只将日志打印在控制台，日志可以很好反应程序的运行状态，所以需要将日志进行持久化，用于后续的分析与优化，对于存储方式就有多种多样了，如下所示。
- FileSystem
- Database
- Http
- Kafka
- Console
- SMTP
- Json
下面对 FileSystem 存储方式进行分析，这种方式是将日志写入到文件中，这必然会涉及序列化与反序列化。我们知道当一个文件很大的时候，对操作系统也不友好，并且也不利于日志文件读取。所以需要对日志文件进行分段的设计，可以按照时间点、文件大小、日志 level 来进行分段，从而减少日志文件的大小。
涉及文件操作，那么必然逃不过缓冲区的设计，将 data 写入到文件中，会产生系统调用，如果每次记录日志都进行系统调用，这会极大的降低日志框架的性能。那么在应用层采用缓冲区是一个明智的选择，首先日志序列化之后放入到缓冲区中，当缓冲区满了或定时将缓冲区内容写入到文件中。倘若当前机器宕机了，那么存储在缓冲区的日志数据就会丢失，所以缓冲区的大小需要采用适当的大小，倘若采用 Java 进行实现，可以使用 Buffer 的输出流。
日志框架将 data 写入到文件，操作系统首先将 data 写入到文件系统的缓冲区，之后由文件系统定时或缓冲区满了将缓冲区 flush 到 disk 。如果发生宕机，那么也会发生数据丢失，日志框架丢失数据是不可容忍的，倘若丢的数据就是分析问题所需关键日志，那么日志框架的意义何在。针对这种问题，可以定时手动调用 flush 系统调用来将缓冲区强制刷新到 disk。
日志框架接收外部化信号或者因为异常而退出，那么需要将缓冲区数据进行刷新，并且将一些分配的资源进行关闭，面对这种情况，需要借助 Shutdown Hook 来实现。
以上设计只能尽量的避免数据丢失，并不能完全避免数据丢失情况，对于系统的设计需要在性能和可靠性进行折中的设计，寻求一个最优解。