在面试中，这类题目称为场景题，即就一个实际业务场景给出解决方案，难度较高，若无与之相关的实战经验，非常考验临场应变及综合运用储备知识的能力。这篇就来分析下“写一个 Log 需要考虑些哪些方面？”
先抛一个砖
简单是任何一个库设计都要考虑的首要问题。
接口设计
如果库接口设计不合理，造成理解、接入、使用的高复杂度。那。。。这个库就没人用呗~
先来看这样一个设计：
abstract class ULogBase : IULog {
private val logger by lazy {
ULogCore(initConfig())
}
override fun v(tag: String, message: String) {
logger.printLog(Log.VERBOSE, tag, message)
}
override fun v(tag: String, message: String, throwable: Throwable) {
logger.printLog(Log.VERBOSE, tag, message)
}
override fun i(tag: String, message: String) {
logger.printLog(Log.INFO, tag, message)
}
override fun i(tag: String, message: String, throwable: Throwable) {
logger.printLog(Log.INFO, tag, message, throwable)
}
override fun d(tag: String, message: String) {
logger.printLog(Log.DEBUG, tag, message)
}
override fun d(tag: String, message: String, throwable: Throwable) {
logger.printLog(Log.DEBUG, tag, message, throwable)
}
override fun w(tag: String, message: String) {
logger.printLog(Log.WARN, tag, message)
}
override fun w(tag: String, message: String, throwable: Throwable) {
logger.printLog(Log.WARN, tag, message, throwable)
}
override fun e(tag: String, message: String) {
logger.printLog(Log.ERROR, tag, message)
}
override fun e(tag: String, message: String, throwable: Throwable) {
logger.printLog(Log.ERROR, tag, message,throwable)
}
override fun a(tag: String, message: String, tagReport: String) {
logger.printLog(Log.ASSERT, tag, message, tagReport = tagReport)
}
override fun a(tag: String, message: String, throwable: Throwable, tagReport: String) {
logger.printLog(Log.ASSERT, tag, message, throwable, tagReport = tagReport)
}
abstract fun initConfig() : ULogConfig
}
这是 Log 库对外公布elementanimation的接口。它尊重了 Android 端打 Log 的习俗接口是什么。毕竟 android.util.Log 已经习以为常。使用新库时，平滑过渡，不会有陌生感。
但这个接口设计有优化的地方。
override fun v(tag: String, message: String) {
logger.printLog(Log.VERBOSE, tag, message)
}
override fun v(tag: String, message: String, throwable: Throwable) {
logger.printLog(Log.VERBOSE, tag, message, throwable)
}
同级别的 Log 输出，声明了2个方法。阿里员工离职感言在 Java 中不接口英文得不这样做，因参数不同而进行方法重载。
运用js输入框 Kotlin 的语法特性参数默认值和可空类型，就能降低接口复杂度阿里供应链：
// 声明参数 throwable 是可空类型，并默认赋予空值
override fun v(tag: String, message: String, throwable: Throwable? = null) {
logger.printLog(Log.VERBOSE, tag, message, throwable)
}
把2个接口变为1个接口，而调用效果保持不变：
ULog.v("test","log")
ULog.v("test","log",Exception("error"))
当输入框在哪调用第一条语句时，Kotlin 默认给 throwable 参数传递 null 值。
接入难度
这个接口阿里云盘设计，第二个尴尬点是 ULogBase 是抽象的，业务层不得不实例化才能使用。。。
这无疑增加了使用负担。而这样做的目的仅仅是为了“配置”，即根据不同的业务场景传入不同的参数：
object NimLogger : ULogBase() {
override fun initConfig(): ULogConfig {
return ULogConfig.Builder(requireNotNull(NimConfig.context()))// 和 context 耦合
.module("nim")
.debug(NimConfig.isDebug()) // 和编译类型耦合
.build()
}
}
业务端必须重写 initConfig() 方法生成一个 ULogConfig 对象，用来表示业务配置。
看看业务配置包括哪些：
class ULogConfig private constructor(builder: Builder) {
val module = builder.mModule // 模块名
val isDebug = builder.mIsDebug // 编译类型
val context = builder.context // 上下文
val logModulePath = builder.mLogModulePath // 路径名
val logRootPath = builder.mLogRootPath // 根路径名
val enableToFile = builder.enableToFile // 是否写文件
val isValidPath : Boolean
get() {
return !TextUtils.isEmpty(logModulePath) && !TextUtils.isEmpty(logRootPath)
}
class Builder(val context: Context) {
lateinit var mModule: String
private set
var mIsDebug: Boolean = true
private set
var enableToFile: Boolean = true
private set
var mLogModulePath: String = ""
private set
var mLogRootPath: String = ""
private set
fun module(name: String): Builder {
mModule = name
return this
}
fun debug(debug: Boolean): Builder {
mIsDebug = debug
return this
}
fun enableToFile(enable : Boolean): Builder {
enableToFile = enable
return this
}
fun build(): ULogConfig {
if (mModule == null) {
throw IllegalArgumentException("Be sure to set the module name")
}
if (TextUtils.isEmpty(mLogModulePath)) {
mLogModulePath = getLogPath(mModule)
}
if (TextUtils.isEmpty(mLogRootPath)) {
mLogRootPath = getLogPath()
}
return ULogConfig(this)
}
private fun getLogPath(module : String = "") : String {
return if(mIsDebug) {
File(context.filesDir, "uLog/debug/$module").absolutePath
} else {
File(context.filesDir, "uLog/release/$module").absolutePath
}
}
}
}
业务配置信息包括，模块名、编译类型、上下文、路径名、是否写文件。
其中前 4 个参数是为了给不同模块的日志生成不同的日志路径。这个设计，见仁见智~
优点是信息降噪，只关注想关注模块的日志。缺点是，大部分业务模块都和多个底层功能模块耦合，大部分问题是综合性问题，需要关注整个链路上所有模块的日志。
我偏好源码时代的策略是，将所有日志打入Element一个文件，通过 tag 来区分模块，如果只想关注某个模块的日志，sublime 可以百度输入框方便地选中包含指定 tag 的所有行，一个复制粘贴就完成了信息降噪。毕竟想分开是轻而易举的事情，但是想合并就很难了~
复杂度（建造者模式）
Kotlin输入框怎么调大小 相较于 Java 的最大优势就是降低复杂度。在库接口设计及内部实现时就要充分发挥 Kotlin 的优势，比如 Kotlin 的世界里已不需要 Builder 模式了接口类型。
Builder 模式有如下优势：
- 为参数标注语Element义：在Builder模式中，每个属性的赋值都是一个函数，函数名标注了属性语义。
- 可选参数&am接口测试面试题p;分批赋值：Builder模式中，除了必选参数，其源码中的图片他参数是可选的，可分批赋值。而直接使用构造函数必须一下子为所有参数赋值。
- 增加参数约束条件：可以在参数不符合要求时，抛出异常。
但 Builder 模式也有代价，新增了一个中间类Builder。
使用 Kotlin 的命名参数+源码编辑器参数默认值+re输入框测试用例quire输入框不显示()语法，在没有任何副作用的情况下就能实现 Builder 模式：
class Person(
val name: String,
//'为以下可选参数设置默认值'
val gender: Int = 1,
val age: Int= 0,
val height: Int = 0,
val weight: Int = 0
)
//'使用命名参数构建 Person 实例'
val p = Person(name = “taylor”,gender = 1,weight = 43)
命名参数为每个实接口卡参赋予了语义，而且不需要按构造方法中声明的顺序来elementary是什么意思赋值，可以跳着来源码1688。
如果想增加参数约束条件可以调用require源码编程器()方法：
data class Person(
// 这个是必选参数
val name: String,
val gender: Int = 1,
val age: Int= 0,
val height: Int = 0,
val weight: Int = 0
){
//'在构造函数被调用的时候执行参数合法检查'
init {
require(name.isNotEmpty()){”name cant be empty“}
}
}
此时如果像下面这样构造 Person源码网站，则会抛出异常：
val p = Person(name="",gender = 1)
java.lang.IllegalArgumentException: name cant be empty
本来在 build() 方法中执行的额外初始化逻辑也可以全部写在init代码块中。
最阿里巴巴1688后这个库，在具体打印日志时的操作也及其复杂（不知道你能不能一下子看明白这 log 是怎么打的？）：
internal class ULogCore(private val config: ULogConfig) {
companion object {
const val DELETE_DAY_NUMBER = 7
const val TAG_LOG = "ULogCore"
const val SUFFIX = ".java"
const val TAG_PARAM = "param"
const val KEY_ASSET_MSG = "key_asset_message"
const val STACK_TRACK_INDEX = 7
val tag_log_type = arrayOf("VERBOSE", "DEBUG", "INFO", "WARN", "ERROR", "ASSERT")
var initOperation = AtomicBoolean(false)
var logDateFormat = SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd", Locale.CHINA)
}
fun printLog(
type: Int,
tagText: String,
message: String,
throwable: Throwable? = null,
tagReport: String? = ""
) {
val stackTrace = Thread.currentThread().stackTrace
CoroutineScope(Dispatchers.Default).launch {
val finalMessage = processMessage(type, message, stackTrace)
val tagFinal = if (TextUtils.isEmpty(tagText)) TAG_LOG else tagText
if (config.isDebug) {
when (type) {
Log.VERBOSE -> Log.v(tagFinal, finalMessage, throwable)
Log.DEBUG -> Log.d(tagFinal, finalMessage, throwable)
Log.INFO -> Log.i(tagFinal, finalMessage, throwable)
Log.WARN -> Log.w(tagFinal, finalMessage, throwable)
Log.ERROR -> Log.e(tagFinal, finalMessage, throwable)
Log.ASSERT -> Log.e(tagFinal, finalMessage, throwable)
else -> {
}
}
}
val logDir = File(config.logModulePath)
if (!logDir.exists() || logDir.isFile) {
logDir.mkdirs()
}
if (!initOperation.getAndSet(true)) {
val filterDates = ArrayList<String>().apply {
for(i in 0..DELETE_DAY_NUMBER) {
val calendar = Calendar.getInstance()
calendar.add(Calendar.DAY_OF_MONTH, -i)
val date = logDateFormat.format(calendar.time)
Log.i(TAG_LOG, date)
add(date)
}
}
config.logRootPath.takeIf { !TextUtils.isEmpty(it) }?.run {
val list = ArrayList<File>()
File(this).listFiles()?.forEach { file ->
Log.i(TAG_LOG, "module $this")
file.listFiles()?.filter { child ->
!child.isMatchDateFile(filterDates)
}?.apply {
list.addAll(this)
}
}
list
}?.run {
forEach {
Log.i(TAG_LOG,"delete file ${it.name}")
it.delete()
}
}
if (!ULogFwHThread.isAlive) {
ULogFwHThread.start()
}
}
if (config.enableToFile) {
if (config.isValidPath) {
var formatReportTag = ""
if (type == Log.ASSERT && tagReport != null && tagReport.isNotEmpty()) {
var assetMsgSet = MMKV.defaultMMKV().getStringSet(KEY_ASSET_MSG, HashSet())
val rawMsg = message+tagReport
Log.i(TAG_LOG, "asset md5 raw message $rawMsg")
val key = ULogUtils.getMD5(rawMsg, false)
Log.i(TAG_LOG, "assetMsgSet is $assetMsgSet , asset message key is $key")
formatReportTag = "[#$tagReport#]"
if (assetMsgSet?.contains(key) == true) {
Log.i(TAG_LOG, "This log is asset mode and has save to file once, so ignore it.")
} else {
assetMsgSet?.add(key)
MMKV.defaultMMKV().putStringSet(KEY_ASSET_MSG, assetMsgSet)
EventBus.getDefault().post(
ULogTagEvent(
tagReport,
logDateFormat.format(Date(System.currentTimeMillis()))
)
)
}
}
ULogFwHThread.addEntry(
ULogEntry(
config,
type,
"[$tagFinal] $formatReportTag: $message",
throwable
)
)
} else {
Log.i(TAG_LOG, "printLog invalid log file path logRootPath : " +
"${config.logRootPath} logModulePath : ${config.logModulePath}")
}
} else {
Log.i(TAG_LOG,"enableToFile is closed")
}
}
}
private fun processMessage(
type: Int,
msg: String,
stackTraceElement: Array<StackTraceElement>
): String {
fun typeTag(logType: Int): String? {
return if (logType >= Log.VERBOSE && logType <= Log.ASSERT) tag_log_type[logType - 2] else "LOG"
}
val targetElement = stackTraceElement[STACK_TRACK_INDEX]
var fileName = targetElement.fileName
if (TextUtils.isEmpty(fileName)) {
var className = targetElement.className
val classNameInfo = className.split(".".toRegex()).toTypedArray()
if (classNameInfo.isNotEmpty()) {
className = classNameInfo[classNameInfo.size - 1]
}
if (className.contains("$")) {
className = className.split("$".toRegex()).toTypedArray()[0]
}
fileName = className + SUFFIX
}
val methodName = targetElement.methodName
var lineNumber = targetElement.lineNumber
if (lineNumber < 0) {
lineNumber = 0
}
val headString = String.format("[ (%s:%s) => %s ]", fileName, lineNumber, methodName)
val threadInfo = String.format("thread - {{ %s }}", Thread.currentThread().name)
val sb = StringBuilder(headString).apply {
append("n╔═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════")
append("n║ ").append(threadInfo)
append("n╟┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈")
append("n║ [").append(typeTag(type)).append("] - ").append(msg)
append("n╚═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════")
}
return sb.toString()
}
}
printLog() 是每次打日志都会调用的方法，在这个方法里面做了很多很多事情element是什么意思~，包括美化日志、向 Logcat 输源码1688出日志、创建日志文件elementary夹、删接口和抽象类的区别除过期日志、写日志到文件、将日志上传云。
先不说违反了单一职责原则造成的高复杂度，高理解成本，同时也不能满足下面这些需求：
- 自定义我的日志美化样式。（毕竟我们不一样，有输入框测试用例不同的审美）
- 在不改库的elements硬盘前提下，更换写文件方式（比如更高性能的I/O库）。
- 在不改库的前提下，更换上传云逻辑。（从阿里云换成亚element翻译马逊云）
- 在不改库的前输入框测试用例提下，增加本地日志加密。
- 在不改库的前提下，修改日志文件的根目录。
这些动态的配置效果，应该是一个库具备的弹性。如果动不动就要改库，它还配叫库？
如果一定要给 “一个库的基本修养” 提两条纲领的话，我愿意把 “简阿里云单” 和 “弹性” 放在首位。
高可扩展
看完刚才的砖之后，我再抛一个砖。
object EasyLog {
private const val VERBOSE = 2
private const val DEBUG = 3
private const val INFO = 4
private const val WARN = 5
private const val ERROR = 6
private const val ASSERT = 7
// 拦截器列表
private val logInterceptors = mutableListOf<LogInterceptor>()
fun d(message: String, tag: String = "", vararg args: Any) {
log(DEBUG, message, tag, *args)
}
fun e(message: String, tag: String = "", vararg args: Any, throwable: Throwable? = null) {
log(ERROR, message, tag, *args, throwable = throwable)
}
fun w(message: String, tag: String = "", vararg args: Any) {
log(WARN, message, tag, *args)
}
fun i(message: String, tag: String = "", vararg args: Any) {
log(INFO, message, tag, *args)
}
fun v(message: String, tag: String = "", vararg args: Any) {
log(VERBOSE, message, tag, *args)
}
fun wtf(message: String, tag: String = "", vararg args: Any) {
log(ASSERT, message, tag, *args)
}
// 注入拦截器
fun addInterceptor(interceptor: LogInterceptor) {
logInterceptors.add(interceptor)
}
// 从头部注入拦截器
fun addFirstInterceptor(interceptor: LogInterceptor) {
logInterceptors.add(0, interceptor)
}
}
日志库对上层的接口封装在一个阿里云单例 EasyLog 里。
日志库提供了和 android.util.Log 几乎一样的打印接口，但增加了一个可变参数args，输入框怎么调大小这是为了方便地为字串的通配符赋值。
假责任链模式
日志库还提供了一个新接口addIntercep源码中的图片tor()，用于阿里供应链动态地注入日志拦截器：
interface LogInterceptor {
// 进行日志
fun log(priority: Int, tag: String, log: String)
// 是否允许进行日志
fun enable():Boolean
}
日志拦截器是一个接口，定义了两个阿里云盘抽象的行，为分别是进行日志和是否允许日志。
所有的日志接口都将打印日志委托给了log()方法：
object EasyLog {
@Synchronized
private fun log(
priority: Int,
message: String,
tag: String,
vararg args: Any,
throwable: Throwable? = null
) {
// 为日志通配符赋值
var logMessage = message.format(*args)
// 如果有异常，则读取异常堆栈拼接在日志字串后面
if (throwable != null) {
logMessage += getStackTraceString(throwable)
}
// 遍历日志拦截器，将日志打印分发给所有拦截器
logInterceptors.forEach { interceptor ->
if (interceptor.enable()) interceptor.log(priority, tag, logMessage)
}
}
// 对 String.format() 的封装，以求简洁
fun String.format(vararg args: Any) =
if (args.isNullOrEmpty()) this else String.format(this, *args)
// 读取堆栈
private fun getStackTraceString(tr: Throwable?): String {
if (tr == null) {
return ""
}
var t = tr
while (t != null) {
if (t is UnknownHostException) {
return ""
}
t = t.cause
}
val sw = StringWriter()
val pw = PrintWriter(sw)
tr.printStackTrace(pw)
pw.flush()
return sw.toString()
}
}
这里用了同步方法，为了防止多线程调用时日志乱序。
这里还运用了责任链模式（假的），使得 EasyLog 和日志处理的具体逻辑解耦，它只是持有一组日志拦截器，当有日志请求时，就分发给所有的拦截器。
这样做的好处就是，可以在业务层动态地为日志组件提供新的功能。
当然日志库得提供一些基本的拦截器，比如将日志输出到 Logcat：
open class LogcatInterceptor : LogInterceptor {
override fun log(priority: Int, tag: String, log: String){
Log.println(priority, tag, log)
}
override fun enable(): Boolean {
return true
}
}
Log.println(priority, tag, lo接口测试用例设计g)是 android.util.Log 提供的，按优先级将日志输出到 Logcat 的方法。使用这个方法接口卡可以降低复杂度，因为不用写类似下面的代码：
when(priority){
VERBOSE -> Log.v(...)
ERROR -> Log.e(...)
}
之所以要将 LogcatInterceptor 声明为 open，是因为业务层有动态重写en输入框是什么形状able()输入框是什么形状方法的需求：
EasyLog.addInterceptor(object : LogcatInterceptor() {
override fun enable(): Boolean {
return BuildConfig.DEBUG
}
})
这样就把日志输出到 Logcat 的开关 和 build type 联系起来了，就不需要将 build type 作为 EasyLog 的一个配置字段了。
除了输出到 Logcat，另一个基本需求就是日志文件化，新建一个拦截器：
class FileWriterLogInterceptor
private constructor(private var dir: String) : LogInterceptor {
private val handlerThread = HandlerThread("log_to_file_thread")
private val handler: Handler
private val dispatcher: CoroutineDispatcher
// 带参单例
companion object {
@Volatile
private var INSTANCE: FileWriterLogInterceptor? = null
fun getInstance(dir: String): FileWriterLogInterceptor =
INSTANCE ?: synchronized(this) {
INSTANCE ?: FileWriterLogInterceptor(dir).apply { INSTANCE = this }
}
}
init {
// 启动日志线程
handlerThread.start()
handler = Handler(handlerThread.looper)
// 将 handler 转换成 Dispatcher
dispatcher = handler.asCoroutineDispatcher("log_to_file_dispatcher")
}
override fun log(priority: Int, tag: String, log: String) {
// 启动协程串行地将日志写入文件
if (!handlerThread.isAlive) handlerThread.start()
GlobalScope.launch(dispatcher) {
FileWriter(getFileName(), true).use {
it.append("[$tag] $log")
it.append("n")
it.flush()
}
}
}
override fun enable(): Boolean {
return true
}
private fun getToday(): String =
SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(Calendar.getInstance().time)
private fun getFileName() = "$dir${File.separator}${getToday()}.log"
}
日志写文件的思路是：“异步串行地将字串通过流输出到文件中”。
异步化是为了不阻塞主线程，串行化是为了保证日志顺序。HandlerThread 就很好地满足了异步化串行的要求。阿里员工离职感言
为了简化“将日志作为消息发送到异步线程中”这段代码，使用了协程，这样代码就转变成：每次日志请求到来时，启动协程，在其中完成创建流、输出到流、关闭流。隐藏了收发消息的复杂度。
日志拦截器被设计为单例，目的是让 App 内存中只存在一个写日志的线程。
日志文件的路径由构造方法传入，这样就避免了日志拦截器和 Context 的耦合。
use()是Clo阿里嘎多seable的扩展方法Element，源码1688它隐藏了流操作的tr源码编程器y-catch，降低了复杂度，关于这方面的详细介绍可以点击
Kotlin 源码 | 降低代码复杂度的法宝 – ()
然后业务层就可以像这样动态地为日志组件添加写文件功能：
class MyApplication : Application() {
override fun onCreate() {
super.onCreate()
// 日志文件路径
val dir = this.filesDir.absolutePath
// 构造日志拦截器单例
val interceptor = FileWriterLogInterceptor.getInstance(dir)
// 注入日志拦截器单例
EasyLog.addInterceptor(interceptor)
}
}
真责任链模式
还有一个对日志库的基本诉求就是“美化日志”。
还是重新定义一个拦截器：
// 调用堆栈拦截器
class CallStackLogInterceptor : LogInterceptor {
companion object {
private const val HEADER =
"┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────"
private const val FOOTER =
"└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────"
private const val LEFT_BORDER = '│'
// 用于过滤日志调用栈（将EasyLog中的类过滤）
private val blackList = listOf(
CallStackLogInterceptor::class.java.name,
EasyLog::class.java.name
)
}
override fun log(priority: Int, tag: String, log: String) {
// 打印头部
Log.println(priority, tag, HEADER)
// 打印日志
Log.println(priority, tag, "$LEFT_BORDER$log")
// 打印堆栈信息
getCallStack(blackList).forEach {
val callStack = StringBuilder()
.append(LEFT_BORDER)
.append("t${it}").toString()
Log.println(priority, tag, callStack)
}
// 打印尾部
Log.println(priority, tag, FOOTER)
}
override fun enable(): Boolean {
return true
}
}
对于业务层的一条日接口测试面试题志，调用堆栈拦截器输出了好几条日志，依次是头部、日志、堆栈、尾部。
为了降低复杂度，把获取调用栈的逻辑单独抽象为一个方法：
fun getCallStack(blackList: List<String>): List<String> {
return Thread.currentThread()
.stackTrace.drop(3) // 获取调用堆栈，过滤上面的3个，因为它们就是这里看到3个方法
.filter { it.className !in blackList } // 过滤黑名单
.map { "${it.className}.${it.methodName}(${it.fileName}:${it.lineNumber})" }
}
按照上面map()中那样的格式，在 Logcat 中就能有点击跳转效Element果。
然后把调用堆栈拦截器插入到所有拦截器的头部：
EasyLog.addFirstInterceptor(CallStackLogInterceptor())
打印效果是源码时代这样的：
看上去还不错~，但当我打开日志文件后，却只有DemoActivity.onCrea输入框te()这一接口测试行日志，并没有堆栈信息。。。
原因就在于我用了一个假的责任链模式！！
责任链模式就好比“老师发考卷”：
- 真责任链是这样发考卷的：老师将考卷递给排头同学，排头同学再传递给第二个同学，如此往源码1688复，直到考卷最终递到我的手里。
- 假责任链是这样发考卷的：老师站讲台不动，叫到谁的名字，谁就走上去拿自己接口测试面试题的考卷。
学生时代当源码编辑器然希望老师用假责任链模式发考卷，因为element翻译若用真责任链，前排的每一个同学都可以看到我的分数，还能在我的考卷上乱涂乱画。
但在打日志这个场景中，用假责任链模式的后果就是，后续拦截器拿不到前序拦截器的处理结果。
其实它根本称不上责任链，因为就不存在“链”，至多是一个“策略模式的遍历”源码
关于策略模式的详细解微信输入框析可以点击一句话总结殊途同归的设计模式：工厂模式=？策略模式elementanimation=？模版方法模式
所以只能用真责任链重构，为了向后传递拦截器的处理结果，拦截器就得持有其后续拦截器：
interface LogInterceptor {
// 后续拦截器
var nextInterceptor:LogInterceptor?
fun log(priority: Int, tag: String, log: String)
fun enable():Boolean
}
然后在具体的拦截器实例中实现这个抽象属性：
open class LogcatInterceptor : LogInterceptor {
override var nextInterceptor: LogInterceptor? = null
get()= field
set(value) {
field = value
}
override fun log(priority: Int, tag: String, log: String) {
if (enable()) {
Log.println(priority, tag, log)
}
// 将log请求传递给下一个拦截器
nextInterceptor?.log(priority, tag, log)
}
override fun enable(): Boolean {
return true
}
}
因为所有的拦截器都通过链的方式连接，所以 EasyLog 就不需要再持有一组拦截器，而只需要持有头拦截器就好了：
object EasyLog {
// 头拦截器
private val logInterceptor : LogInterceptor? = null
// 注入拦截器
fun setInterceptor(interceptor: LogInterceptor) {
logInterceptor = interceptor
}
}
注入拦elements中文翻译截器的代码也需要做相应的变化：
class MyApplication : Application() {
override fun onCreate() {
super.onCreate()
// 构建所有拦截器
val dir = this.filesDir.absolutePath
val fileInterceptor = FileWriterLogInterceptor.getInstance(dir)
val logcatInterceptor = LogcatInterceptor()
val callStackLogInterceptor = CallStackLogInterceptor()
// 安排拦截器链接顺序
callStackLogInterceptor.nextInterceptor = logcatInterceptor
logcatInterceptor.nextInterceptor = fileInterceptor
// 将头部拦截器注入
EasyLog.setInterceptor(callStackLogInterceptor)
}
}
这个设计能满足功能要求，但是对于接入方来说，复杂度有点高，因为不得不手动安排拦截器的顺序，而且如果想改动拦截器的顺序也非常麻烦。
我想到了 OkHttp，它也采用了真拦截器模式，但并不需要手动安排拦截器的顺序。它是怎么做到的？由于篇幅原因，源码分析不展开了，感兴趣的同学可以点开okhttp3.internal.http.RealInterceptorChain。
下面运用这个思想，重构一下 EasyLog。
首先要新建一条链：
class Chain(
// 持有一组拦截器
private val interceptors: List<LogInterceptor>,
// 当前拦截器索引
private val index: Int = 0
) {
// 将日志请求在链上传递
fun proceed(priority: Int, tag: String, log: String) {
// 用一条新的链包裹链上的下一个拦截器
val next = Chain(interceptors, index + 1)
// 执行链上当前的拦截器
val interceptor = interceptors.getOrNull(index)
// 执行当前拦截器逻辑，并传入新建的链
interceptor?.log(priority, tag, log, next)
}
}
链持有一组拦截器和索引，其中索引表示当前需要执行的是哪个阿里巴巴1688拦截器。
链包含一个proc阿里员工离职感言ee()方法源码编辑器，它是让日志请求在链上传递起来的关键。每次执行该方法都会新建一个链条并将索引+1，下次通过该链条获取的拦截器就是“下一个拦截器”。紧接着根据当前索引获取当前拦截器，将日志请求传递阿里云盘给它的同时，将“下一个拦截器”以链条的形式也传递给它。
重构之后的调用栈输入框无法输入内容拦截器如下：
class CallStackLogInterceptor : LogInterceptor {
companion object {
private const val HEADER =
"┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────"
private const val FOOTER =
"└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────"
private const val LEFT_BORDER = '│'
private val blackList = listOf(
CallStackLogInterceptor::class.java.name,
EasyLog::class.java.name,
Chain::class.java.name,
)
}
override fun log(priority: Int, tag: String, log: String, chain: Chain) {
// 将日志请求传递给下一个拦截器
chain.proceed(priority, tag, HEADER)
// 将日志请求传递给下一个拦截器
chain.proceed(priority, tag, "$LEFT_BORDER$log")
getCallStack(blackList).forEach {
val callStack = StringBuilder()
.append(LEFT_BORDER)
.append("t${it}").toString()
// 将日志请求传递给下一个拦截器
chain.proceed(priority, tag, callStack)
}
// 将日志请求传递给下一个拦截器
chain.proceed(priority, tag, FOOTER)
}
override fun enable(): Boolean {
return true
}
}
和之前假责任链的区别在于，将已经美化过的日志传递给源码时代了后续拦截器，接口测试用例设计其中就包括文件日志拦截器，阿里拍卖这样写入文件的日志也被美化了。
EasyLog 也需要做相应的改动：
object EasyLog {
// 持有一组拦截器
private val logInterceptors = mutableListOf<LogInterceptor>()
// 将所有日志拦截器传递给链条
private val interceptorChain = Chain(logInterceptors)
fun addInterceptor(interceptor: LogInterceptor) {
logInterceptors.add(interceptor)
}
fun addFirstInterceptor(interceptor: LogInterceptor) {
logInterceptors.add(0, interceptor)
}
fun removeInterceptor(interceptor: LogInterceptor) {
logInterceptors.remove(interceptor)
}
@Synchronized
private fun log(
priority: Int,
message: String,
tag: String,
vararg args: Any,
throwable: Throwable? = null
) {
var logMessage = message.format(*args)
if (throwable != null) {
logMessage += getStackTraceString(throwable)
}
// 日志请求传递给链条
interceptorChain.proceed(priority, tag, logMessage)
}
}
这样一来上层注入拦截的代码不需阿里供应链要更改，还是elementary是什么意思按序 add 就好，将拦截器形成链条的复杂度被隐藏在 EasyLog 的内部。
高性能 I/O
有时候为了排查线上偶现问题，会尽可能地在关键业务点打 Log 并文件化，再上传到云以便排查。
在一些高强度业务场景中的高频模块，比如直播间中的 IM，瞬间产生几百上千条 Log 是家常便饭，这就对 Log 库的性能提出了要求（CPU 和内存）。
Okio
如何高接口英文性能地 I/O？
第一个想到的是Oelement是什么意思kio。关于为啥 Okio 的性能与好于 java.源码时代io 包的流，之后会专门写一篇分析文章。
重新写一个 Okio 版本的日志拦截器：
class OkioLogInterceptor private constructor(private var dir: String) : LogInterceptor {
private val handlerThread = HandlerThread("log_to_file_thread")
private val handler: Handler
private val dispatcher: CoroutineDispatcher
// 写日志的开始时间
var startTime = System.currentTimeMillis()
companion object {
@Volatile
private var INSTANCE: OkioLogInterceptor? = null
fun getInstance(dir: String): OkioLogInterceptor =
INSTANCE ?: synchronized(this) {
INSTANCE ?: OkioLogInterceptor(dir).apply { INSTANCE = this }
}
}
init {
handlerThread.start()
handler = Handler(handlerThread.looper)
dispatcher = handler.asCoroutineDispatcher("log_to_file_dispatcher")
}
override fun log(priority: Int, tag: String, log: String){
if (!handlerThread.isAlive) handlerThread.start()
GlobalScope.launch(dispatcher) {
// 使用 Okio 写文件
val file = File(getFileName())
file.sink(true).buffer().use {
it.writeUtf8("[$tag] $log")
it.writeUtf8("n")
}
// 写日志结束时间
if (log == "work done") Log.v("ttaylor1","log() work is done=${System.currentTimeMillis() - startTime}")
}
return false
}
private fun getToday(): String =
SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(Calendar.getInstance().time)
private fun getFileName() = "$dir${File.separator}${getToday()}.log"
}
FileWriter vs Okio 性能 PK
为了测试 Okio 和 FileWriter 的性能差异，编写了如下测试代码：
class LogActivity : AppCompatActivity() {
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
// 添加 FileWriter 或者 Okio 日志拦截器
EasyLog.addInterceptor(OkioLogInterceptor.getInstance(this.filesDir.absolutePath))
// EasyLog.addInterceptor(FileWriterLogInterceptor.getInstance(this.filesDir.absolutePath))
// 重复输出 1 万条短 log
MainScope().launch(Dispatchers.Default) { count ->
repeat(10000){
EasyLog.v("test log count=$count")
}
EasyLog.v("work done")
}
}
}
测试方案：重复输入 1 万条短 log，并且从写第一条 log 开始计时，直到最后一条 log 的 I/O 完成时输出耗时。
Okioelements硬盘 和 FileWriter 三次测试的对比耗时如下：
// okio
ttaylor1: log() work is done=9600
ttaylor1: log() work is done=9822
ttaylor1: log() work is done=9411
// FileWriter
ttaylor1: log() work is done=10688
ttaylor1: log() work is done=10816
ttaylor1: log() work is done=11928
看上去 Okio 在百度输入框耗时上有微弱的优势。
但当我把单条 Log 的长度增加 300 倍之后，测试结果出现了反转：
// FileWriter
ttaylor1: log() work is done=13569
ttaylor1: log() work is done=12654
ttaylor1: log() work is done=13152
// okio
ttaylor1: log() work is done=14136
ttaylor1: log() work is done=15451
ttaylor1: log() work is done=15292
也就是说 Okio 在高频少量 I/O 场景性能好于 FileWriter，而高频大量 I/O 场景下没有性能优势。
这个结果阿里让我很困惑，于是乎我在 Github输入框不显示 上提了 issue:
Okio is slower when writing long strings into file fr源码资本equently compared with FileWriter Iss阿里嘎多ue #1098 square/okio
没想到瞬间就被回复了：
不知道我翻译的准不准确，若有误翻望英语大佬指点~
这样的结果不能让我满意，隐约觉得 Okio 的使用方式有优化空间，于是我一直凝视下面这段代码：
override fun log(priority: Int, tag: String, log: String) {
GlobalScope.launch(dispatcher) {
val file = File(getFileName())
file.sink(true).buffer().use {
it.writeUtf8("[$tag] $log")
it.writeUtf8("n")
}
}
return false
}
代码洁癖输入框在哪告诉我，这里有几个可以优化的地方：
- 不用每次打 Log 都新建 File 对象。
- 不用每次打elementui Log 都新建输出流，每次打完就关闭流。
于是我改造了阿里巴巴1688货源批发官网 Okio 日志拦截器：
class OkioLogInterceptor private constructor(private var dir: String) : LogInterceptor {
private val handlerThread = HandlerThread("log_to_file_thread")
private val handler: Handler
private val dispatcher: CoroutineDispatcher
private var bufferedSink: BufferedSink? = null
// 初始化时，只新建一次文件
private var logFile = File(getFileName())
var startTime = System.currentTimeMillis()
companion object {
@Volatile
private var INSTANCE: OkioLogInterceptor? = null
fun getInstance(dir: String): OkioLogInterceptor =
INSTANCE ?: synchronized(this) {
INSTANCE ?: OkioLogInterceptor(dir).apply { INSTANCE = this }
}
}
init {
handlerThread.start()
handler = Handler(handlerThread.looper)
dispatcher = handler.asCoroutineDispatcher("log_to_file_dispatcher")
}
override fun log(priority: Int, tag: String, log: String){
if (!handlerThread.isAlive) handlerThread.start()
GlobalScope.launch(dispatcher) {
val sink = checkSink()
sink.writeUtf8("[$tag] $log")
sink.writeUtf8("n")
if (log == "work done") Log.v("ttaylor1","log() work is ok done=${System.currentTimeMillis() - startTime}")
}
return false
}
private fun getToday(): String =
SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(Calendar.getInstance().time)
private fun getFileName() = "$dir${File.separator}${getToday()}.log"
// 不关流，复用 bufferedSink 对象
private fun checkSink(): BufferedSink {
if (bufferedSink == null) {
bufferedSink = logFile.appendingSink().buffer()
}
return bufferedSink!!
}
}
新增了成员变量 logFile 和 bufferedSink，避免了每次打 Log 时重新构建它们。而且我接口crc错误计数没有在每次打完 Log 就把输出流关闭掉。
重新跑一下测试代码，奇迹发生了：
ttaylor1: log() work is done=832
1万条 Log 写入的时间从 9411 ms 缩短到 832 ms，整整缩短了 11 倍！！
这个结果有点难以置信，我连忙从手机中拉取了日志文件，非常担心是因源码为程序 bug 导致日志输出不阿里员工离职感言全。
果不其然，正确的日志文件应该包含 1 万行，而现在只有 9901 行。
转念一下，不对啊，一次flush()都没有调用，源码时代为啥文件源码资本中会有日志？
哦~，肯定是因为内存中的输入框无法输入内容输出缓冲区满了之后自动进行了 flush 操作。
然后我用同样的思路写了一个 FileWriter 的版本，跑了一下测试代阿里巴巴1688货源批发官网码：
ttaylor1: FileWriter log() work is done=1439
这下可把 FileWriter源码编辑器下载 和 Okio 的差距显现出来了，将近一倍的速度差距。算是为技术选型 Okio 提供了有利的数据支持！
感知日志打印结束？
但还有一个问题急需解决：Log 输出不全。
这是因为当最后一条日志写入缓冲区时，若缓冲区未满就不会执行 flush 操作。这种情况下需要手动 flush。
如何感知到最后一条 Log？做不到！因为打 Log 是业务层行为，底层 Log 库无法感知上层行为。
这个场景让我联想到 “搜索框防抖”，即当你在键入关键词后，自动发起搜索的行为。
用源码中的图片流的思想理解上面的场景：输入框是流数据的生产者，其内容每变化一次，就是在流上生产了一个新数据。但并不是每一个数据都需要被消费，所以得做接口英文“限流”，即丢弃一切发射间隔过短的数据，直到生产出某个数据之后一段时间内不再有新数据。
Flow 的操作符debounce()就非常契合这个场景。
它阿里拍卖的背后机制是：每elementui当流产生新接口测试数据时，开启倒计时，如果在倒计时归零之前没有新数据，则将最后那个数据发射出去，否则重新开启倒计时。关于 Flow 限流的应用场景及原理分析可接口以点击
Kotlin 异步 | Flow 限流的应用elements场景及原理 – ()
知道了背后的机制，就不需要拘输入框无法输入内容泥于具体的实现方式，使用 Android 中的消息机制也能实现同样的效果（日志拦截器正好使用了输入框在哪 HandlerThread，现成的消息机制）。
每当新日志到来时，将其封装为一条消息发送给 Handler，紧接着再发送一条延迟消输入框怎么调大小息，若有后续日志，则移除延迟消息，并重发一条新延迟消息。若无后续日志，Handler 终将收到延迟消源码1688息，此时就执行 flush 操作。
（Android 中判定 Ac输入框是什么形状tivity 生命周期超时也是用这套阿里供应链机制，感兴趣的可以搜索com.android.server.wm.ActivityStack.STOP_TIMEOUT_MSG）
改造后的日志拦截器如下：
class OkioLogInterceptor private constructor(private var dir: String) : LogInterceptor {
private val handlerThread = HandlerThread("log_to_file_thread")
private val handler: Handler
private var startTime = System.currentTimeMillis()
private var bufferedSink: BufferedSink? = null
private var logFile = File(getFileName())
// 日志消息处理器
val callback = Handler.Callback { message ->
val sink = checkSink()
when (message.what) {
// flush 日志
TYPE_FLUSH -> {
sink.use {
it.flush()
bufferedSink = null
}
}
// 写日志
TYPE_LOG -> {
val log = message.obj as String
sink.writeUtf8(log)
sink.writeUtf8("n")
}
}
// 统计耗时
if (message.obj as? String == "work done") Log.v(
"ttaylor1",
"log() work is done=${System.currentTimeMillis() - startTime}"
)
false
}
companion object {
private const val TYPE_FLUSH = -1
private const val TYPE_LOG = 1
// 若 3000 ms 内没有新日志请求，则执行 flush
private const val FLUSH_LOG_DELAY_MILLIS = 3000L
@Volatile
private var INSTANCE: OkioLogInterceptor? = null
fun getInstance(dir: String): OkioLogInterceptor =
INSTANCE ?: synchronized(this) {
INSTANCE ?: OkioLogInterceptor(dir).apply { INSTANCE = this }
}
}
init {
handlerThread.start()
handler = Handler(handlerThread.looper, callback)
}
override fun log(priority: Int, tag: String, log: String) {
if (!handlerThread.isAlive) handlerThread.start()
handler.run {
// 移除上一个延迟消息
removeMessages(TYPE_FLUSH)
// 将日志作为一条消息发送出去
obtainMessage(TYPE_LOG, "[$tag] log").sendToTarget()
// 构建延迟消息并发送
val flushMessage = handler.obtainMessage(TYPE_FLUSH)
sendMessageDelayed(flushMessage, FLUSH_LOG_DELAY_MILLIS)
}
return false
}
private fun getToday(): String =
SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(Calendar.getInstance().time)
private fun getFileName() = "$dir${File.separator}${getToday()}.log"
private fun checkSink(): BufferedSink {
if (bufferedSink == null) {
bufferedSink = logFile.appendingSink().buffer()
}
return bufferedSink!!
}
}
Talk is cheap, show me the源码中的图片 code
EasyLog 已上传 GitHub，链接在这里
总结
- “简单”和“弹性”是库设计中首要关注的两个方面。
- K接口crc错误计数otlin 有诸多语qq输入框法特性能极大地降低代码的复杂度。
- 真责任链模式非常适用于为日志库提阿里众包供弹性。它使得动态为elements日志库新增功能成为可能，它使得每次的处理结果得以在传递给后续处理者。
- 用
HandlerThread实现异步串行日志输出。 - 用
Okio实现高性能的日志文件化。 - 在高频日志文件化的场景下，复用输出流输入框是什么形状能极大地提高性能。同时需要延迟消息机制保证日志的完整性。
