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c++的glog與spdlog的性能對比測試分析

更新時(shí)間：2022年05月20日 11:21:34 作者：文先生愛學(xué)習(xí)

這篇文章主要為大家介紹了c++的glog與spdlog的性能對比測試分析，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

問題：

之前看到有的博文說glog性能很好，效率很高，當(dāng)時(shí)第一反應(yīng)是“這個(gè)結(jié)論是幾幾年的？”，可惜博文都是各種抄襲和轉(zhuǎn)載，不容易找到結(jié)論出處，我一直很懷疑它的寫入吞吐性能。

之前作為學(xué)習(xí)優(yōu)秀的代碼案例，略看過glog的源代碼。它是線程同步的方式記錄和寫入，每次調(diào)用日志的地方都要?jiǎng)?chuàng)建和釋放日志器，確實(shí)在每次創(chuàng)建對象時(shí)并沒有創(chuàng)建額外緩存空間，而是復(fù)用第一次創(chuàng)建的內(nèi)存空間，這相比于每次創(chuàng)建申請新內(nèi)存而言，效率很高，難道高性能僅僅指這個(gè)？可惜我自己的C++水平也就是應(yīng)用程序開發(fā)，暫時(shí)是沒有能力寫出這類高性能基礎(chǔ)工具庫的。

所以，不如直接運(yùn)行以下，從結(jié)果上比一比就知道。

測試內(nèi)容：

今天把spdlog日志庫，也用了下，并且和glog做了簡單對比。spdlog在引入到項(xiàng)目中的成本很低，只要引入頭文件，glog還需要配置下，如果是第一次，還需要額外編譯一個(gè)glog版本。

基于十萬筆日志數(shù)據(jù)，大概也就10MB不到。

測試結(jié)果如下，是在一臺(tái)低配的服務(wù)器上跑的，硬盤還是機(jī)械的scsi接口，后面給出測試代碼，程序代碼相同環(huán)境下運(yùn)行：

在同步調(diào)用的場景下，spdlog比glog快，spdlog耗時(shí)0.135秒，glog耗時(shí)1.027秒，簡單異步spdlog耗時(shí)0.158秒，普通ofstream流寫入0.252秒。

另外，在自己開發(fā)環(huán)境的電腦上用的是固態(tài)硬盤，結(jié)果如下:

在同步調(diào)用的場景下，spdlog比glog快，spdlog耗時(shí)0.057秒，glog耗時(shí)0.475秒，簡單異步spdlog耗時(shí)0.093秒，普通ofstream流寫入0.112秒。

測試環(huán)境:

winserver 2012，非固態(tài)硬盤

VS2019 ,C++11,spdlog-1.x,glog

glog測試代碼如下：

#pragma once
#define GLOG_NO_ABBREVIATED_SEVERITIES
#include <spdlog/spdlog.h>
#include <logging.h>
#include <thread>
#include <spdlog/stopwatch.h>
using namespace google;
#ifdef _DEBUG
#pragma comment(lib, "glogd.lib")
#else
#pragma comment(lib, "glog.lib")
#endif // DEBUG
void testGlog2()
{
  int i = 0;
  spdlog::stopwatch sw;
  while (i < 100 * 1000)
  {
    LOG(INFO) << "async logger";
    i++;
  }
  LOG(INFO) << "testGlog Elapsed " << sw.elapsed().count();
}
void testGlog()
{
  // Start google log system:
  FLAGS_log_dir = ".\\log\\";
  google::InitGoogleLogging("loglog");
  google::SetLogDestination(google::GLOG_INFO, ".\\logs\\glog");
  google::SetStderrLogging(google::GLOG_FATAL);
  google::SetLogFilenameExtension("log_");
  FLAGS_colorlogtostderr = true;  // Set log color
  FLAGS_logbufsecs = 5;  // Set log output speed(s)
  FLAGS_max_log_size = 50;  // Set max log file size
  FLAGS_stop_logging_if_full_disk = true;  // If disk is full
  std::thread* t = new std::thread(testGlog2);
  t->join();
  google::ShutdownGoogleLogging();
}

spdlog異步測試代碼:

spdlog::info(" 創(chuàng)建basicFileLogger ");
        auto logger = spdlog::basic_logger_mt("basic_logger", "logs/basic_log.txt");
        logger->info("文件創(chuàng)建完畢。");
        logger->set_pattern("[%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f %z][thread %t][%n][%l]: %v");
        int i = 0;
        spdlog::stopwatch sw;
        while (i < 100 * 1000)
        {
            logger->info("basic_logger_mt logger");
            i++;
        }
        logger->info("asyncExample Elapsed {:.7}", sw);

普通io流寫入測試代碼：

ofstream logger;
  logger.open("logs/fopen.txt", std::ios::out);
  int i = 0;
  spdlog::stopwatch sw;
  while (i < 100 * 1000)
  {
    logger << asctime(& spdlog::details::os::gmtime()) <<__FUNCTION__ << " "<<__LINE__ <<" " << ("async logger") <<"\r\n";
    i++;
  }
  logger<<"asyncExample Elapsed "<< sw.elapsed().count();
  logger.close();

總結(jié)：

僅僅從調(diào)用性能上看，spdlog耗時(shí)略低于glog。調(diào)用耗時(shí)從低到高如下：

spdlog同步 < spdlog異步 < glog < 普通ofstream流

但是如果把計(jì)算機(jī)看作是工程化，則并不是簡單追求性能的。我覺得工程有一個(gè)因素是投入產(chǎn)出比。實(shí)際上，在平常項(xiàng)目中，我也用的是glog居多，因?yàn)間log很多的LOG_IF這類宏用起來很方便，對于日志吞吐性能也足夠使用，而且默認(rèn)是dll方式使用，在多個(gè)獨(dú)立的組件dll之間可以使用同一個(gè)glog實(shí)例，只有少數(shù)模塊需要盡量減少日志寫入影響的地方，用了spdlog異步方式。

會(huì)不會(huì)是這個(gè)測試哪里錯(cuò)了？更多關(guān)于 c++ glog與spdlog性能對比的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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