利用Node.js如何实现文件循环覆写
前言
这次编写node.js项目的时候用到了日志模块,其中碰到了一个小问题。
这是一个定时执行可配置自动化任务的项目,所以输出信息会不断增加,也就意味着日志文件会随时间不断增大。如果对日志文件大小不加以控制,那么服务器的磁盘迟早会被撑满。所以限制文件大小是有必要的。
最理想的控制方式就是当文件大小超过限制时,清除最先记录的数据。类似一个fifo的队列。
# 删除前面的数据 - 1 xxx ...... 100 abc # 文件末尾追加数据 + 101 xxxx
log4js的file rolling
一提到记录日志很多node.js开发者肯定会找到log4js,先来看看log4js是怎么处理这个问题的。
log4js分为很多appenders(可以理解为记录日志的媒介),file rolling功能可以通过函数来进行配置。
file rolling功能有两种方式:日期和文件大小。
要控制文件大小,当然选择后者。
为了测试这个功能是否满足我们要求,写一段循环代码来写日志。
const log4js = require('log4js') // 配置log4js log4js.configure({ appenders: { everything: { type: 'file', filename: 'a.log', maxlogsize: 1000, backups: 0 }, }, categories: { default: { appenders: ['everything'], level: 'debug' } } }); const log = log4js.getlogger(); for (let i = 0; i < 41; i++) { const str = i.tostring().padstart(6, '000000'); log.debug(str); }
执行之后生成两个文件a.log和a.log.1。
其中a.log.1有20行数据,实际大小1kb,a.log只有1行数据。
虽然确实控制了文件大小,但是会带来两个问题:
- 额外产生一个备份文件,总占用磁盘空间会超过文件限制。
- 日志文件内容的大小是变动的,查询日志的时候很可能需要联合备份文件进行查询(比如上面的情况日志文件只有1行数据)。
推测log4js的实现逻辑可能是下面这样:
- 检查日志文件是否达到限制大小,如果达到则删除备份文件,否则继续写入日志文件。
- 重命名日志文件为备份文件。
这显然不能完全满足需求。
字符串替换?
如果要在内存中完成循环覆写操作就比较简单了,使用字符串或buffer的即可完成。
- 添加字符串/buffer长度,如果超过大小则截取。
- 写入并覆盖日志文件。
但是有一个很大的问题:占用内存。
比如限制文件大小为1gb,有10个日志文件同时写入,那么至少占用10gb内存空间!
内存可是比磁盘空间更宝贵的,如此明显的性能问题,显然也不是最优解决方式。
file roll
按照需求可以把实现步骤拆成两步:
- 追加最新的数据到文件末尾。(node.js的fs模块有相应函数)
- 删除文件开头超出限制部分。(node.js没有响应函数)
这两步不分先后顺序,但是node.js没有提供api来删除文件开头部分,只提供了修改文件指定位置的函数。
既然无法删除文件开头部分内容,那么我们就换个思路,只保留文件末尾部分内容(不超出大小限制)。
什么?这不是一个意思么?
略有区别~
删除是在原有文件上进行的操作,而保留内容可以借助临时文件来进行操作。
所以思路变成:
- 创建一个临时文件,临时文件的内容来自于日志文件。
- 往临时文件中增加数据。
- 将临时文件中符合文件大小限制的内容,从后往前(采取偏移量的形式)进行读取并复制到日志文件进行覆盖。
- 为了不占用额外的磁盘空间,写操作完成后删除临时文件。
这样就不会出现像log4js一样日志文件内容不全的现象,也不会保留额外的临时文件。但是对io的操作会增加~
对于写操作可以采取tail命令来实现,最终实现代码如下:
private write(name: string, buf?: buffer | string) { // append buf to tmp file const tmpname = name.replace(/(.*\/)(.*$)/, '$1_\.$2\.tmp'); if (!existssync(tmpname)) { copyfilesync(name, tmpname); } buf && appendfilesync(tmpname, buf); // if busy, wait if (this.stream && this.stream.readable) { this.needupdatelogfile[name] = true; } else { try { execsync(`tail -c ${limit} ${tmpname} > ${name}`); try { if (this.needupdatelogfile[name]) { this.needupdatelogfile[name] = false; this.write(name); } else { existssync(tmpname) && unlinksync(tmpname); } } catch (e) { console.error(e); } } catch (e) { console.error(e); } } }
总结
完成这个功能有两点感悟:
- 量变引起质变。当数据量变大时,很多简单的处理方式就不可以用了,比如写文件,如果直接使用writefile会占用大量内存甚至有可能内存都不够用。所以要通过合适的方式进行拆分,拆分过程中又会碰到各种问题,比如本文中截取文件内容的要求。
- 学会借力。君子性非异也善假于物也~当无法在单个点完成操作的时候可以借助外部条件来实现,比如在本文中使用临时文件来保存数据内容。
好了,以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。
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