移动操作系统为开发者提供了功能丰富的日志组件,比如说Android Studio 中的Logcat窗口会显示系统消息,例如在进行垃圾回收时显示的消息,以及使用Log类添加到应用的消息, 能够辅助开发者进行高效的开发工作。然而在生产环境中,当用户(或者老板)反馈一些问题,又比较冷僻难以复现的时候(不是Crash),常常就会陷入一筹莫展的境地。此时,借助线上异常数据实时上报,我们只能是祈祷用户网络环境通畅,能够及时把异常数据第一时间上报上来,然而这种做法并不能保证我们永远那么幸运。
于是,我们需要研制一款性能较高的移动日志系统来解决我们当下的难题,该系统能具备日志信息完整、性能损耗低、轻量级(体积)、精确回捞的特点。接下来介绍一下移动日志系统的研发历程。
移动日志系统使用了Linux系统中提供的mmap作为日志文件的载体,目前业内流行的XLOG日志组件、MMKV、美团Logan均采用了此方案,其最大的优势就是高效I/O、低损耗、跨进程 等优势,接下来引入下mmap的基本介绍。
操作系统分为内核态和用户态两种运行模式:
内核态(Kernel MODE)能够运行操作系统程序 用户态(User MODE)能够运行用户程序
用户态(即应用程序)是不能直接对物理设备进行操作的(Ps:对物理设备进行操作,即对设备的物理地址写数据)。如果想读取硬盘上的某一段数据通常都需要经过 硬盘->内核->用户,即数据需要经历两次拷贝,效率十分低下。为了解决这样的问题,内存映射的概念出现了:内核映射即mmap,mmap将设备的物理地址映射到进程的虚拟地址,则用户操作虚拟内存时就相当于对物理设备进行操作了,减少了内核到用户的一次数据拷贝,从而提高数据的吞吐率。
在LINUX中可以使用mmap用来在进程虚拟内存地址空间中分配地址空间,创建和物理内存的映射关系 :
当使用mmap映射文件到进程后,就可以直接操作这段虚拟地址进行文件的读写等操作,不必再调用read,write等系统调用。但需注意,直接对该段内存写时不会写入超过当前文件大小的内容。
总之,mmap区别于以往的文件读写,具备以下几个优点:
对于移动端日志采集SDK来说,主要进行的工作就是将用户写入的数据保存到文件中,在这个过程中涉及到在native层调用mmap函数实现在进程虚拟内存地址空间中分配地址空间,创建和物理内存的映射关系。
接下来介绍一下Linux系统中mmap机制的使用流程:
mmap函数
void* mmap(void* __addr, size_t __size, int __prot, int __flags, int __fd, off_t __offset);
成功执行时,mmap()返回被映射区的指针。失败时,mmap()返回MAP_FAILED[其值为(void *)-1],error被设为以下的某个值:
EACCES:访问出错
EAGAIN:文件已被锁定,或者太多的内存已被锁定
EBADF:fd不是有效的文件描述词
EINVAL:一个或者多个参数无效
ENFILE:已达到系统对打开文件的限制
ENODEV:指定文件所在的文件系统不支持内存映射
ENOMEM:内存不足,或者进程已超出最大内存映射数量
EPERM:权能不足,操作不允许
ETXTBSY:已写的方式打开文件,同时指定MAP_DENYWRITE标志
SIGBUS:试着访问不属于进程的内存区
mmap在移动端代码中的使用
//用于写入文件的缓存Buffer
static unsigned char *_buffer = NULL;
// mmap缓存文件的大小
static int mmap_cache_file = 100*1024;
void init() {
//第一步: 根据设置的缓存位置生成用于映射的文件
makedir_mmapfile(cache_path);
//第二步:打开缓存文件
int fd = open(cache_path, O_RDWR | O_CREAT, S_IRUSR | S_IWUSR | S_IRGRP | S_IWGRP);
//mmap映射的文件的判断
if(fd != -1) {
......
//第三步:mmap映射文件到buffer内存中
_buffer = (unsigned char *) mmap(0, size, PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_SHARED, fd, 0);
}
//第四步:关闭文件句柄
close(fd);
}
//第五步:操作mmap内存读写
void write(....) {
// 将要写入的数据封装,压缩和加密
data_zlib_compress();
//将mmap的缓存写入到文件中
fwrite(_buffer, sizeof(char), _buffer.length, dest_file);
fflush(dest_file);
// 文件大小变化等相关操作
update();
}
日志写入的流程
客户端日志SDK为开发者提供日志的打印,主要是将在线上运行期间产生的日志写入文件中,根据开发者的需要捞取指定的日志,为开发者解决线上问题提供助力。我们设计了满足基本功能的系统,架构如下图所示:
日志SDK的架构如图展示,可以分为如下三层,每一层解决了不同的业务场景。
日志SDK在底层使用了流式压缩加密操作,在接收到写入的日志数据,先将数据进行压缩操作,然后再进行加密操作,整个过程中都是流式操作,避免了CPU峰值,减少对CPU性能负担。在具体的实现中引入了MMAP机制解决了日志丢失问题,使用AES进行日志加密确保日志安全性。
日志SDK通过服务端下发的策略进行本地日志的动态上报,这里我们可以通过定时的拉取最新的策略,或者通过push通道更新本地的策略,再或者提供上报接口,在用户的反馈中,让用户将日志数据上报上来。当前在下发的策略中我们进行了大量的自定义,对文件的大小,缓存时长,日志的写入等级等相关的设置进行下发操作,实现应用初始化后,筛选过滤,只将我们需要的日志写入到文件中,为开发者使用。
日志SDK根据策略将指定的日志文件上传到指定的服务器上,这个服务器将对上传的日志进行解压和解码操作,将日志文件还原成原始的输入数据,具体的流程可以参考下面的业务流程。
日志SDK业务流程
日志SDK在的业务流程如下图所示,根据服务端配置的策略,采集指定的日志并进行数据的压缩加密等操作,然后主动将本地日志文件上传到中转服务,将上传结果等相关信息同步到信息展示的服务端。
日志SDK性能
上述设计中以及使用中,为了减少对cpu以及内存的消耗,我们通过使用mmap技术,将流式压缩加密缓存等操作转移到native层,那么这样做相对于java层的日志库我们对于内存以及cpu的使用率降低了多少,接下来我们将使用一个java层的日志库与使用mmap实现的native库进行对比。
测试条件
性能测试中采用了在同一台小米Note3 Android 9系统版本手机,分别测试了已有的Java日志库、当前日志库、美团Logan、腾讯XLog日志库的写入性能。通过写入速度、GC频率、CPU占用率几个维度来衡量日志库的写入性能,测试的结果只限于衡量当前测试环境,并不代表Android平台整体平均水准。
测试结果
1. 内存的GC测试结果
java日志库:
native日志库:
从上边的内存性能图片中可以看到,java日志库在大量写日志的时候会造成频繁的GC,虽然native日志库不会出现这样频繁的GC,从图中可以看到java日志库的GC频率大约是1s/次,native日志库的GC频率大约是7.5s/次。
2. CPU使用率测试结果
java日志库:
native日志库:
从上边cpu性能图片中可以看到,java日志库在频繁写入日志的时候cpu的平均使用率大约为13%,native日志库在频繁写入日志的时候cpu的平均使用率大约为5%。
从上述内存以及cpu占用率的对比中,我们可以看出native日志库相较于java日志库来说,性能上有了很大的提示,对于内存的占用较小,在频繁的I/O操作以及加密压缩操作的情况下cpu的使用率仍保持在较低值。
日志库性能的对比
上边我们与java日志进行了对比,接下来我们将和其他使用mmap实现的日志库进行下对比。
在app的线上环境我们可能遇到各种问题,我们希望将出现问题当天的日志获取到用于问题的分析,协助解决问题。这样的业务场景几乎覆盖了大部分的业务场景,对于自助收银机这样的设备使用场景,运行时期的日志对于问题的排查尤为重要。
数科自助收银设备主要服务于各大超市卖场的自如结账,缓解多条人工收银通道仍无法抵消的收银压力。当出现问题的时候,我们不可能对使用者进行回访,所以运行时候的日志对于问题排查尤为重要。
在未使用移动日志系统之前,遇到问题后,由于缺少运营工具,对于问题的排查,需要占用较多的研发资源,在接入移动日志系统后,运营就可以独自处理大部分的问题。这样极大的提高了解决问题的效率,减少了研发侧参与排查运营问题的时间。
当前的sdk使用场景是定时拉取服务端的策略,根据下发的最新策略进行日志文件的上报,有一定的时间延后性,后期我们将开放主动上报日志的通道以及结合push推送消息,提高日志回捞的及时性以及成功率。
当前的sdk暂时只支持移动端(Android以及IOS),在后续我们将进行多端支持,将在RN,Flutter,小程序以及H5等各种应用场景中统一使用当前日志库进行日志的采集和存储。
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