read/write:
- linux底层操作；
- 内核调用，将数据copy到内核，涉及到进程上线文的切换，即用户态到内核态的转换，这是个比较耗性能的操作。
fread/fwrite：
- c语言标准规定的io流操作，建立在write之上
- 在用户层，增加了一层缓冲机制，用于减少内核调用次数，但是增加了一次内存拷贝。
两者之间的关系，见下图：
对于输入设备，调用fsync/fflush将清空相应的缓冲区，其内数据将被丢弃；
对于输出设备或磁盘文件，fflush只是将数据copy到内核缓冲区，并不能保证数据到达物理设备，因此应该在调用fflush后，调用fsync，确保数据存入磁盘。
对于日志磁盘操作，直接使用write，实时性更高，但是因为每次都需要将数据copy进内核，效率肯定不高；使用fwrite的话，在用户空间增加了一个缓冲区，之后再调用fflush批量写入内核，实时性不如直接使用write，但是如果数据量大的话，整体性能要更好。
log4cpp日志框架
log4cpp中最重要的概念有category、appender、layout、priority
category
category翻译为"种类"，具有树型结构。
log4cpp有且只有一个root category，可以有多个子category。可以通过不同的category来记录不同模块的日志。
priority、additivity、appender、layout等属性都是跟category相关的。
priority
priority表示日志的级别，比如设置为info，表示info以上级别的log才输出。
appender
appender负责将日志写入相应的设备，比如console，file，remotesyslog等。一个category可以同时有多个appender。
additivity
每个category都有一个additivity属性，该属性默认值是true。
- 如果值为true，则该category的appender包含了父category的appender；
- 如果值为false，则该category的appender取代了父category的appender。
也可以这么理解：
additivity, 表示sub category的日志，是否要输出到上一级category日志中。
优点：
- 可以分模块打印不同的日志文件；
- 也可以把所有模块的日志也打印到同一个文件。
layout
layout控制输出日志的显示样式。可以自定义日志格式。
log4cpp支持3种风格日志， c， c
rollover
rollingfileappender, 就是滚动日志，防止单个日志文件过大。
可以设置maxfilesize和maxbackupindex。
比如maxbackupindex设置为5，则最多会存储6个log文件，log以及log1-log5。先写log，之后是log1。如果写满6个文件，就会丢弃最旧的日志。如果log5写满了，则进行以下操作：
- 删除log5
- 将其他log文件rename
log4->log5
log3->log4
log2->log3
log1->log2
log->log1
3. 新建一个log文件
rollingfileappender::_append调用的也是fileappender::_apend，只是每次都会去check文件大小，如果超过规定大小，则进行rollover。
日志性能分析
使用rollingfileappender，性能要比fileappender高一些。因为rollingfileappender，每次都要通过系统调用去check文件大小，所以性能会差一些。
无论fileappender，还是rollingfileappender，记录日志到磁盘，最终使用的都是fileappender::_apend, 最终调用的是write。每条日志都调用write，性能肯定不会太高。
上面的日志方式，都是同步日志方式，每条日志都调用write。
log4cpp提供了一个stringqueueappender, 可以把日志记录到字符串队列中，之后程序员可以使用另一个线程从该字符串队列中取出日志，将日志进行落盘。可以fwrite和fflush，批量写入磁盘。这就是一种异步日志的方式。
异步日志的性能会高一些。
log4cpp总结
虽然log4cpp性能不是很好，但是log4cpp中的很多设计还是值得我们借鉴的，比如category、appender、layout、rollover等等。
- dailyrollingfileappender
- 日志回滚， 文件改名
- category，additivity机制
- 多个appender输出机制
log4cpp性能问题
- 每条日志都调用write，时写入磁盘，这样会影响效率；
可以多行日志累积再写入, 比如100行。可以分为两个线程，一个是日志记录线程，将日志记录到buffer，写入100行notify一次；另一个是日志刷盘线程，使用condition_wait， 带上一个wait_timeout, 比如1秒，唤醒后将日志数据刷盘。
- rollover的时候，每次都读取日志文件大小。
对于读取日志文件大小，可以在fileappender::_append中记录文件大小，这样就可以不用每次都进行系统调用。
- 怎么唤醒日志落盘线程读取日志写入磁盘？
使用mutex condition
- 每次发notify对性能有没有影响？
累积多行发一次notify，wait_condition加上timeout。
- 日志写入磁盘时时批量写入还是单条写入？
批量写入
双缓存双队列机制
双缓存
日志notify问题
(1) 日志api调用线程，写满一个buffer才发一次notify，插入日志
(2) 日志落盘线程，通过wait_timeout去读取日志，然后写入磁盘。
如果是超时唤醒，如果buffera此时只有1m数据，并没有达到4m，日志落盘线程是否将它读走呢？肯定是要读走的，进行落盘，不然延迟会有点大。
双缓存，减少buffer分配的次数。buffera和bufferb不断交换，避免buffer不断分配。
buffer默认是4m一个，写满4m才notify一次。
如果buffera和bufferb都满了怎么办？
会有一个buffer queue, 就是buffers。
日志写入线程
写日志时，先check currentbuffer剩余大小是否够存日志，如果够则直接写入buffer；如果不够，将currentbuffer move到buffers队列中，之后check nextbuffer是否为空，如果不为空则将它交换为currentbuffer，如果nextbuffer为空则新分配一个buffer作为currentbuffer，之后将日志写入buffer，最后notify，唤醒日志落盘线程。
日志落盘线程
双队列buffers，bufferstowrite。
bufferstowrite里面的数据全部落盘
把buffers里面的buffer转移到bufferstowrite里面，转移后就释放锁
如果没有bufferstowrite，落盘的时候需要遍历buffers，会一直锁着buffers，影响日志记录线程写日志。
数据落盘的时候不需要加锁，因为只有日志落盘线程去操作bufferstowrite。
如果buffertowrite缓存太多了，则只保留2个buffer，其他buffer drop掉。
为什么用fwrite_unlocked? 相比fwrite更快。
因为只有一个线程去操作这个文件fd，用unlock可以提升性能。
rollover
rollfile的时候，获取文件大小，不需要系统调用。在之前写日志append的时候，就记录了文件的大小，不需要系统调用去读文件大小。相比log4cpp要更好。
muduo日志总结
muduo使用的是异步日志方式，双缓存、双队列机制，锁的粒度，批量写入机制，都是可以参考的。