撮合引擎开发：日志输出
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日志需求
我们都知道日志在一个程序中有着重要的作用，撮合引擎也同样需要一个完善的日志输出功能，以方便调试和查询数据。
对一个撮合引擎来说，需要输出的日志主要有以下几类：
1.程序启动的日志，包括连接 Redis 成功的日志、Web 服务启动成功的日志；2.接口请求和响应数据的日志；3.启动了某引擎的日志；4.关闭了某引擎的日志；5.订单被添加到 orderBook 的日志；6.成交记录的日志；7.撤单结果的日志。
另外，撮合引擎产生的日志会非常多，所以还应该做日志分割，按日期分割是最常用的日志分割方式，所以我们也同样将不同日期的日志分割到不同日志文件保存。
实现思路
首先，我们都知道日志是有分级别的，多的比如 log4j 定义了 8 种级别的日志。不过，最常用的就 4 种级别，优先级从低到高分别为：DEBUG、INFO、WARN、ERROR。一般，不同环境会设置不同的日志级别，如 DEBUG 级别一般只在开发和测试环境才设置，生产环境则会设置为 INFO 或更高级别。当设置为高级别时，低级别的日志消息是不会打印出来的。那为了打印不同级别的日志消息，可以提供不同级别的打印函数，比如提供 log.Debug()、log.Info() 等函数。
其次，日志需要输出到文件保存，因此，就需要指定文件保存的目录、文件名和文件对象。一般，保存的文件目录和运行程序应该放在一起，所以，指定的文件目录最好是相对路径。
另外，文件还要根据日期做分割，即不同日期的日志消息要保存到不同的日志文件，那么，自然要记录下当前日志的日期。以及需要定时监控，当检测到最新日期跟当前日志的日期相比已经跨日了，说明需要进行日志分割了，那就将当前的日志文件进行备份，并创建新文件用来保存新日期的日志消息。
最后，日志消息写入文件的话，那就少不了耗时的 I/O 操作，如果用同步方式写日志，无疑会减低撮合性能，因此，最好选用异步方式写日志，可以用带缓冲的通道实现。
代码实现
我重新自定义了一个 log 包，并创建了 log.go 文件，所有代码都写在该文件中。
第一步，先定义几种日志等级，直接定义成枚举类型，如下：
type LEVEL byte
const ( DEBUG LEVEL = iota INFO WARN ERROR)第二步，定义日志的结构体，其包含的字段比较多，如下：
type FileLogger struct { fileDir string // 日志文件保存的目录 fileName string // 日志文件名（无需包含日期和扩展名） prefix string // 日志消息的前缀 logLevel LEVEL // 日志等级 logFile *os.File // 日志文件 date *time.Time // 日志当前日期 lg *log.Logger // 系统日志对象 mu *sync.RWMutex // 读写锁，在进行日志分割和日志写入时需要锁住 logChan chan string // 日志消息通道，以实现异步写日志 stopTickerChan chan bool // 停止定时器的通道}第三步，为了能将日志应用到程序中任何地方，就需要定义一个全局的日志对象，并要对该日志对象进行初始化。初始化操作有一点复杂，我们先来看代码：
const DATE_FORMAT = "2006-01-02"
var fileLog *FileLogger
func Init(fileDir, fileName, prefix, level string) error { CloseLogger()
f := &FileLogger{ fileDir: fileDir, fileName: fileName, prefix: prefix, mu: new(sync.RWMutex), logChan: make(chan string, 5000), stopTikerChan: make(chan bool, 1), }
switch strings.ToUpper(level) { case "DEBUG": f.logLevel = DEBUG case "WARN": f.logLevel = WARN case "ERROR": f.logLevel = ERROR default: f.logLevel = INFO }
t, _ := time.Parse(DATE_FORMAT, time.Now().Format(DATE_FORMAT)) f.date = &t
f.isExistOrCreateFileDir()
fullFileName := filepath.Join(f.fileDir, f.fileName+".log") file, err := os.OpenFile(fullFileName, os.O_RDWR|os.O_APPEND|os.O_CREATE, 0666) if err != nil { return err } f.logFile = file
f.lg = log.New(f.logFile, prefix, log.LstdFlags|log.Lmicroseconds)
go f.logWriter() go f.fileMonitor()
fileLogger = f
return nil}这个初始化的逻辑有点多，我来进行拆分讲解。首先，第一步，调用了 CloseLogger() 函数，该函数主要是关闭文件、关闭通道等操作。为了停止一个不断循环的 goroutine，关闭通道是一个常用的方案，这在之前的文章也有说过。那么，由于初始化函数可以会被调用多次，以实现配置的变更，那如果不先结束旧的 goroutine ，那同样功能的 goroutine 将不止一个在同时运行，这无疑将会出问题。因此，需要先关闭 Logger，关闭 Logger 的代码如下：
func CloseLogger() { if fileLogger != nil { fileLogger.stopTikerChan <- true close(fileLogger.stopTikerChan) close(fileLogger.logChan) fileLogger.lg = nil fileLogger.logFile.Close() }}关闭 Logger 之后，就是对一些字段的初始化赋值了，其中，f.date 设置为了当前日期，后面判断是否需要分割就以这个日期为条件。f.isExistOrCreateFileDir() 则会判断日志目录是否存在，如果不存在则会创建该目录。接着，将目录、设置的文件名和添加的 .log 文件扩展名拼接在一起，拼接出文件的完整名字并打开文件。之后就是用该文件来初始化系统日志对象 f.lg 了，将日志消息写入文件时其实就是调用该对象的 Output() 函数。后面启动了两个 goroutine：一个用来监听 logChan，实现将日志消息写入文件；一个用来定时监听文件是否需要分割，需要分割时则实现分割。
接着，我们就来看看这两个 goroutine 的实现：
func (f *FileLogger) logWriter() { defer func() { recover() }()
for { str, ok := <-f.logChan if !ok { return }
f.mu.RLock() f.lg.Output(2, str) f.mu.RUnlock() }}
func (f *FileLogger) fileMonitor() { defer func() { recover() }() ticker := time.NewTicker(30 * time.Second) defer ticker.Stop() for { select { case <-ticker.C: if f.isMustSplit() { if err := f.split(); err != nil { Error("Log split error: %v\n", err) } } case <-f.stopTikerChan: return } }}可以看到 logWriter() 循环从 logChan 通道读取日志消息，当通道被关闭则退出，否则就调用 f.lg.Output() 将日志输出。fileMonitor() 里则创建了一个每隔 30 秒发送一次的 ticker，当从 ticker.C 接收到数据之后，就判断是否需要分割，如果需要则调用分割函数 f.split()。而从 f.stopTikerChan 收到数据时，说明该定时器也要结束了。
接着，再来看看 isMustSplit() 和 split() 函数了。isMustSplit() 非常简单，就两行代码，如下：
func (f *FileLogger) isMustSplit() bool { t, _ := time.Parse(DATE_FORMAT, time.Now().Format(DATE_FORMAT)) return t.After(f.date)}split() 则复杂些，首先对日志要先加写锁，避免分割时依然有日志写入，接着对当前的日志文件进行重命名备份，然后生成新文件用来记录新的日志消息，并将当前的全局日志对象指向新文件、新日期和新的系统日志对象。实现代码如下：
func (f *FileLogger) split() error { f.mu.Lock() defer f.mu.Unlock()
logFile := filepath.Join(f.fileDir, f.fileName) logFileBak := logFile + "-" + f.date.Format(DATE_FORMAT) + ".log"
if f.logFile != nil { f.logFile.Close() }
err := os.Rename(logFile, logFileBak) if err != nil { return err }
t, _ := time.Parse(DATE_FORMAT, time.Now().Format(DATE_FORMAT)) f.date = &t
f.logFile, err = os.OpenFile(logFile, os.O_RDWR|os.O_APPEND|os.O_CREATE, 0666) if err != nil { return err }
f.lg = log.New(f.logFile, f.prefix, log.LstdFlags|log.Lmicroseconds)
return nil}最后，就剩下定义一些接收日志消息的函数了，实现都很简单，以 Info() 为例：
func Info(format string, v ...interface{}) { _, file, line, _ := runtime.Caller(1) if fileLogger.logLevel <= INFO { fileLogger.logChan <- fmt.Sprintf("[%v:%v]", filepath.Base(file), line) + fmt.Sprintf("[INFO]"+format, v...) }}Debug()、Warn()、Error() 等函数都类似的，照猫画虎即可。
至此，我们这个能够实现按日期分割日志文件的日志包就完成了，剩下的，就在对应需要添加日志输出的地方调用响应的日志等级函数即可。
小结
本小结的核心其实是增加了一个通用的日志包，该日志包不仅可以用在我们的撮合引擎，也能用于其他项目。如果再将其扩展，还可以改为按其他条件分割，比如按小时分割，或按文件大小分割。有兴趣的小伙伴可以自己去尝试一下。
今日的思考题：要实现接口的请求和响应数据进行统一的日志输出，有哪些方案？