正文如下：
今天，我们来做一波Logback与Log4j2的测试和调研。
服务器硬件
- CPU 六核
- 内存 8G
测试工具
- JMeter
- JProfile
- APM(New Relic)
logback日志框架同步和异步测试
之前的测试结果存在以下几点问题：
- 测试样本数过少(即线程数和循环执行次数过少，之前线程数为100，循环1次，样本总数为100)
- 测试次数过少，只进行了一次测试，结果存在偶然性
- 两次测试结果存在污染，样本数量不一样
针对以上问题，重新测试中将线程数修改为200，每次测试中循环100次，样本总数为2w，和原来测试的样本数相比扩大200倍，并且重复测试5次。 新的测试结果如下：
新的测试结果表明，使用logback日志框架同步和异步输出日志方式的TPS相差不大。把数据制作成柱形图更直观
但是总觉得异步去写日志了，访问api的线程将更快响应客户端，TPS就应该有明显的变化才对。想不通又去网上查阅了一些资料，有反应说通过APM进行性能监控，同步和异步的TPS将会有较大的差别，TPS一定是会有明显变化的(呐喊)，于是用APM去监控JMeter发送的请求(JMeter参数设置为线程数100，Ramp-up Period为0，循环100次)： APM测试结果如下：
APM监控下，在执行的五分钟内同步输出日志TPS平均为333rpm 发现TPS同步和异步相比还是不明显
又一次证明失败 虽然想不明白但后来和网友探讨了下，醍醐灌顶
TPS变化不明显的原因如下： TPS为每秒处理事务数，每个事务包括了如下3个过程：
- 用户请求服务器
- 服务器自己的内部处理
- 服务器返回给用户
服务器自己的内部请求包括访问数据库、处理逻辑和打印日志，同步和异步中唯一不同的就是打印日志的方式。而从测试结果来看，打印日志耗时只占API访问请求的5.3%，所以缩短打印日志耗时不能很明显的提高TPS，因为打印时间和网络请求、业务处理消耗时间可以忽略不计 但是测试结果表明，虽然使用异步输出方式不能明显提高TPS，但是能够减少打印日志的耗时。所以使用logback日志框架还是推荐使用异步输出方式
推荐使用log4j2而不是logback
log4j2是log4j 1.x 的升级版，参考了logback的一些优秀的设计，并且修复了一些问题，带来了一些重大的提升，在异步方面的性能得到了巨大提升，其除了提供Async Append异步实现外还提供了Async Log异步实现，其中Async Append异步实现方式和logback的异步实现差不多，而Async Log基于LMAX Disruptor库，实现了一个高性能的异步记录器。本次测试中log4j2异步实现是基于Async Log。 JMeter测试参数和之前的logback测试一样，线程数200，循环次数100，重复五轮。并且logj2日志配置文件基本和logback异步配置相同，满足：
- 控制台打印日志
- 分类输出日志
- 按天滚动
- 同样的日志输出格式
测试结果如下：
TPS提升了6倍！！！，并且打印日志的耗时都快到统计不出来了 官方提供的测试报告中，log4j2和logback相比性能提升更明显。附官方测试报告：Asynchronous Loggers for Low-Latency Logging
结论
- 如果使用logback框架，推荐使用异步输出日志方式
- 选择日志框架，推荐使用log4j2
最后，小编总结了2020面试题，这份面试题的包含的模块分为19个模块，分别是： Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web 、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、MyBatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、MySQL、Redis、JVM 。
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