原文链接：https://blog.thinkeridea.com/201907/go/csv_like_data_logs.html

我们业务每天需要记录大量的日志数据，且这些数据十分重要，它们是公司收入结算的主要依据，也是数据分析部门主要得数据源，针对这么重要的日志，且高频率的日志，我们需要一个高性能且安全的日志组件，能保证每行日志格式完整性，我们设计了一个类 csv 的日志拼接组件，它的代码在这里 datalog。

它是一个可以保证日志各列完整性且高效拼接字段的组件，支持任意列和行分隔符，而且还支持数组字段，可是实现一对多的日志需求，不用记录多个日志，也不用记录多行。它响应一个 []byte 数据，方便结合其它主键写入数据到日志文件或者网络中。

使用说明

API 列表

• NewRecord(len int) Record 创建长度固定的日志记录

• NewRecordPool(len int) *sync.Pool 创建长度固定的日志记录缓存池

• ToBytes(sep, newline string) []byte 使用 sep 连接 Record，并在末尾添加 newline 换行符

• ArrayJoin(sep string) string 使用 sep 连接 Record，其结果作为数组字段的值

• ArrayFieldJoin(fieldSep, arraySep string) string 使用 fieldSep 连接 Record，其结果作为一个数组的单元

• Clean() 清空 Record 中的所有元素，如果使用 sync.Pool 在放回 Pool 之前应该清空 Record，避免内存泄漏

• UnsafeToBytes(sep, newline string) []byte 使用 sep 连接 Record，并在末尾添加 newline 换行符， 使用原地替换会破坏日志字段引用的字符串

• UnsafeArrayFieldJoin(fieldSep, arraySep string) string 使用 fieldSep 连接 Record，其结果作为一个数组的单元， 使用原地替换会破坏日志字段引用的字符串

底层使用 type Record []string 字符串切片作为一行或者一个数组字段，在使用时它应该是定长的，因为数据日志往往是格式化的，每列都有自己含义，使用 NewRecord(len int) Record 或者 NewRecordPool(len int) *sync.Pool 创建组件，我建议每个日志使用 NewRecordPool 在程序初始化时创建一个缓存池，程序运行时从缓存次获取 Record 将会更加高效，但是每次放回 Pool 时需要调用 Clean 清空 Record 避免引用字符串无法被回收，而导致内存泄漏。

实践

我们需要保证日志每列数据的含义一至，我们创建了定长的 Record，但是如何保证每列数据一致性，利用go 的常量枚举可以很好的保证，例如我们定义日志列常量：

const (
    LogVersion = "v1.0.0"
)
const (
    LogVer = iota
    LogTime
    LogUid
    LogUserName
    LogFriends

    LogFieldNumber
)

LogFieldNumber 就是日志的列数量，也就是 Record 的长度，之后使用 NewRecordPool 创建缓存池，然后使用常量名称作为下标记录日志，这样就不用担心因为检查或者疏乎导致日志列错乱的问题了。

var w bytes.Buffer // 一个日志写组件
var pool = datalog.NewRecordPool(LogFieldNumber) // 创建一个缓存池

func main() {
  r := pool.Get().(datalog.Record)
  r[LogVer] = LogVersion
  r[LogTime] = time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05")
  // 检查用户数据是否存在
  //if user ！=nil{
    r[LogUid] = "Uid"
    r[LogUserName] = "UserNmae"
  //}

  // 拼接一行日志数据
  data := r.Join(datalog.FieldSep, datalog.NewLine)
  r.Clean() // 清空 Record
  pool.Put(r) // 放回到缓存池

  // 写入到日志中
  if _, err := w.Write(data); err != nil {
    panic(err)
  }

  // 打印出日志数据
  fmt.Println("'" + w.String() + "'")
}

以上程序运行会输出：

因为分隔符是不可见字符，下面使用,代替字段分隔符，使用;\n代替换行符， 使用/代替数组字段分隔符，是-代替数组分隔符。

'v1.0.0,2019-07-18,11:39:09,Uid,UserNmae,;\n'

即使我们没有记录 LogFriends 列的数据，但是在日志中它仍然有一个占位符，如果 user 是 nil，LogUid 和 LogUserName 不需要特殊处理，也不需要写入数据，它依然占据自己的位置，不用担心日志因此而错乱。

使用 pool 可以很好的利用内存，不会带来过多的内存分配，而且 Record 的每个字段值都是字符串，简单的赋值并不会带来太大的开销，它会指向字符串本身的数据，不会有额外的内存分配，详细参见string 优化误区及建议。
使用 Record.Join 可以高效的连接一行日志记录，便于我们快速的写入的日志文件中，后面设计讲解部分会详细介绍 Join 的设计。

包含数组的日志

有时候也并非都是记录一些单一的值，比如上面 LogFriends 会记录当前记录相关的朋友信息，这可能是一组数据，datalog 也提供了一些简单的辅助函数，可以结合下面的实例实现：

// 定义 LogFriends 数组各列的数据
const (
    LogFriendUid = iota
    LogFriendUserName

    LogFriendFieldNumber
)

var w bytes.Buffer // 一个日志写组件
var pool = datalog.NewRecordPool(LogFieldNumber) // 每行日志的 pool
var frPool = datalog.NewRecordPool(LogFriendFieldNumber) // LogFriends 数组字段的 pool

func main(){
  // 程序运行时
  r := pool.Get().(datalog.Record)
  r[LogVer] = LogVersion
  r[LogTime] = time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05")
  // 检查用户数据是否存在
  //if user ！=nil{
    r[LogUid] = "Uid"
    r[LogUserName] = "UserNmae"
  //}

  // 拼接一个数组字段，其长度是不固定的
  r[LogFriends] = GetLogFriends(rand.Intn(3))
  // 拼接一行日志数据
  data := r.Join(datalog.FieldSep, datalog.NewLine)
  r.Clean() // 清空 Record
  pool.Put(r) // 放回到缓存池

  // 写入到日志中
  if _, err := w.Write(data); err != nil {
    panic(err)
  }

  // 打印出日志数据
  fmt.Println("'" + w.String() + "'")
}

// 定义一个函数来拼接 LogFriends 
func GetLogFriends(friendNum int) string {
  // 根据数组长度创建一个 Record，数组的个数往往是不固定的，它整体作为一行日志的一个字段，所以并不会破坏数据
    fs := datalog.NewRecord(friendNum) 
    // 这里只需要中 pool 中获取一个实例，它可以反复复用
    fr := frPool.Get().(datalog.Record)
    for i := 0; i < friendNum; i++ {
    // fr.Clean() 如果不是每个字段都赋值，应该在使用前或者使用后清空它们便于后面复用
        fr[LogFriendUid] = "FUid"
        fr[LogFriendUserName] = "FUserName"
    
     // 连接一个数组中各个字段，作为一个数组单元
        fs[i] = fr.ArrayFieldJoin(datalog.ArrayFieldSep, datalog.ArraySep)
    }
    fr.Clean() // 清空 Record
    frPool.Put(fr)  // 放回到缓存池

  // 连接数组的各个单元，返回一个字符串作为一行日志的一列
    return fs.ArrayJoin(datalog.ArraySep)
}

以上程序运行会输出：

因为分隔符是不可见字符，下面使用,代替字段分隔符，使用;\n代替换行符， 使用/代替数组字段分隔符，是-代替数组分隔符。

'v1.0.0,2019-07-18,11:39:09,Uid,UserNmae,FUid/FUserName-FUid/FUserName;\n'

这样在解析时可以把某一字段当做数组解析，这极大的极大的提高了数据日志的灵活性，
但是并不建议使用过多的层级，数据日志应当清晰简洁，但是有些特殊场景可以使用一层嵌套。

最佳实践

使用 ToBytes 和 ArrayFieldJoin 时会把数据字段中的连接字符串替换一个空字符串，所以在 datalog 里面定义了4个分隔符，它们都是不可见字符，极少会出现在数据中，但是我们还需要替换数据中的这些连接字符，避免破坏日志结构。

虽然组件支持各种连接符，但是为了避免数据被破坏，我们应该选择一些不可见且少见的单字节字符作为分隔符。换行符比较特殊，因为大多数日志读取组件都是用 \n 作为行分隔符，如果数据中极少出现 \n 那就可以使用 \n， datalog 中定义 \x03\n 作为换行符，它兼容一般的日志读取组件，只需要我们做少量的工作就可以正确的解析日志了。

UnsafeToBytes 和 UnsafeArrayFieldJoin 性能会更好，和它们的名字一样，他们并不安全，因为它们使用 exbytes.Replace 做原地替换分隔符，这会破坏数据所指向的原始字符串。除非我们日志数据中会出现极多的分隔符需要替换，否者并不建议使用它们，因为它们只在替换时提升性能。

我在服务中大量使用 UnsafeToBytes 和 UnsafeArrayFieldJoin ，我总是在一个请求结束时记录日志，我确保所有相关的数据不会再使用，所以不用担心原地替换导致其它数据被无感知改变的问题，这也许是一个很好的实践，但是我仍然不推荐使用它们。

设计讲解

datalog 并没有提供太多的约束很功能，它仅仅包含一种实践和一组辅助工具，在使用它之前，我们需要了解这些实践。

它帮我们创建一个定长的日志行或者一个sync.Pool，我们需要结合常量枚举记录数据，它帮我们把各列数据连接成记录日志需要的数据格式。

它所提供的辅助方法都经过实际项目的考验，考量诸多细节，以高性能为核心目标所设计，使用它可以极大的降低相关组件的开发成本，接下来这节将分析它的各个部分。

我认为值得说道的是它提供的一个 Join 方法，相对于 strings.Join 可以节省两次的内存分配，现从它开始分析。

// Join 使用 sep 连接 Record， 并在末尾追加 suffix
// 这个类似 strings.Join 方法，但是避免了连接后追加后缀（往往是换行符）导致的内存分配
// 这个方法直接返回需要的 []byte 类型， 可以减少类型转换，降低内存分配导致的性能问题
func (l Record) Join(sep, suffix string) []byte {
    if len(l) == 0 {
        return []byte(suffix)
    }

    n := len(sep) * (len(l) - 1)
    for i := 0; i < len(l); i++ {
        n += len(l[i])
    }

    n += len(suffix)
    b := make([]byte, n)
    bp := copy(b, l[0])
    for i := 1; i < len(l); i++ {
        bp += copy(b[bp:], sep)
        bp += copy(b[bp:], l[i])
    }
    copy(b[bp:], suffix)
    return b
}

日志组件往往输入的参数是 []byte 类型，所以它直接返回一个 []byte ，而不像 strings.Join 响应一个字符串，在末尾是需要对内部的 buf 进行类型转换，导致额外的内存开销。我们每行日志不仅需要使用分隔符连接各列，还需要一个行分隔符作为结尾，它提供一个后缀 suffix，不用我们之后在 Join 结果后再次拼接行分隔符，这样也能减少一个额外的内存分配。

这恰恰是 datalog 设计的精髓，它并没有大量使用标准库的方法，而是设计更符合该场景的方法，以此来获得更高的性能和更好的使用体验。

// ToBytes 使用 sep 连接 Record，并在末尾添加 newline 换行符
// 注意：这个方法会替换 sep 与 newline 为空字符串
func (l Record) ToBytes(sep, newline string) []byte {
   for i := len(l) - 1; i >= 0; i-- {
      // 提前检查是否包含特殊字符，以便跳过字符串替换
      if strings.Index(l[i], sep) < 0 && strings.Index(l[i], newline) < 0 {
         continue
      }

      b := []byte(l[i]) // 这会重新分配内存，避免原地替换导致引用字符串被修改
      b = exbytes.Replace(b, exstrings.UnsafeToBytes(sep), []byte{' '}, -1)
      b = exbytes.Replace(b, exstrings.UnsafeToBytes(newline), []byte{' '}, -1)
      l[i] = exbytes.ToString(b)
   }

   return l.Join(sep, newline)
}

ToBytes 作为很重要的交互函数，也是该组件使用频率最高的函数，它在连接各个字段之前替换每个字段中的字段和行分隔符，这里提前做了一个检查字段中是否包含分隔符，如果包含使用 []byte(l[i]) 拷贝该列的数据，然后使用 exbytes.Replace 提供高性能的原地替换，因为输入数据是拷贝重新分配的，所以不用担心原地替换会影响其它数据。

之后使用之前介绍的 Join 方法连接各列数据，如果使用 strings.Join 将会是 []byte(strings.Join([]string(l), sep) + newline) 这其中会增加很多次内存分配，该组件通过巧妙的设计规避这些额外的开销，以提升性能。

// UnsafeToBytes 使用 sep 连接 Record，并在末尾添加 newline 换行符
// 注意：这个方法会替换 sep 与 newline 为空字符串，替换采用原地替换，这会导致所有引用字符串被修改
// 必须明白其作用，否者将会导致意想不到的结果。但是这会大幅度减少内存分配，提升程序性能
// 我在项目中大量使用，我总是在请求最后记录日志，这样我不会再访问引用的字符串
func (l Record) UnsafeToBytes(sep, newline string) []byte {
   for i := len(l) - 1; i >= 0; i-- {
      b := exstrings.UnsafeToBytes(l[i])
      b = exbytes.Replace(b, exstrings.UnsafeToBytes(sep), []byte{' '}, -1)
      b = exbytes.Replace(b, exstrings.UnsafeToBytes(newline), []byte{' '}, -1)
      l[i] = exbytes.ToString(b)
   }

   return l.Join(sep, newline)
}

UnsafeToBytes 和 ToBytes 相似只是没有分割符检查，因为exbytes.Replace 中已经包含了检查，而且直接使用 exstrings.UnsafeToBytes 把字符串转成 []byte 这不会发生数据拷贝，非常的高效，但是它不支持字面量字符串，不过我相信日志中的数据均来自运行时分配，如果不幸包含字面量字符串，也不用太过担心，只要使用一个特殊的字符作为分隔符，往往我们编程字面量字符串并不会包含这些字符，执行 exbytes.Replace 没有发生替换也是安全的。

// Clean 清空 Record 中的所有元素，如果使用 sync.Pool 在放回 Pool 之前应该清空 Record，避免内存泄漏
// 该方法没有太多的开销，可以放心的使用，只是为 Record 中的字段赋值为空字符串，空字符串会在编译时处理，没有额外的内存分配
func (l Record) Clean() {
   for i := len(l) - 1; i >= 0; i-- {
      l[i] = ""
   }
}

Clean 方法更简单，它只是把各个列的数据替换为空字符串，空字符串做为一个特殊的字符，会在编译时处理，并不会有额外的开销，它们都指向同一块内存。

// ArrayJoin 使用 sep 连接 Record，其结果作为数组字段的值
func (l Record) ArrayJoin(sep string) string {
   return exstrings.Join(l, sep)
}

// ArrayFieldJoin 使用 fieldSep 连接 Record，其结果作为一个数组的单元
// 注意：这个方法会替换 fieldSep 与 arraySep 为空字符串，替换采用原地替换
func (l Record) ArrayFieldJoin(fieldSep, arraySep string) string {
   for i := len(l) - 1; i >= 0; i-- {
      // 提前检查是否包含特殊字符，以便跳过字符串替换
      if strings.Index(l[i], fieldSep) < 0 && strings.Index(l[i], arraySep) < 0 {
         continue
      }

      b := []byte(l[i]) // 这会重新分配内存，避免原地替换导致引用字符串被修改
      b = exbytes.Replace(b, exstrings.UnsafeToBytes(fieldSep), []byte{' '}, -1)
      b = exbytes.Replace(b, exstrings.UnsafeToBytes(arraySep), []byte{' '}, -1)
      l[i] = exbytes.ToString(b)
   }

   return exstrings.Join(l, fieldSep)
}

ArrayFieldJoin 在连接各个字符串时会直接替换数组单元分隔符，之后直接使用 exstrings.Join 进行连接字符串，exstrings.Join 相对 strings.Join 的一个改进函数，因为它只有一次内存分配，较 strings.Join 节省一次，有兴趣可以去看它的源码实现。

总结

datalog 提供了一种实践以及一些辅助工具，可以帮助我们快速的记录数据日志，更关心数据本身。具体程序性能可以交给 datalog 来实现，它保证程序的性能。

后期我会计划提供一个高效的日志读取组件，以便于读取解析数据日志，它较与一般文件读取会更加高效且便捷，有针对性的优化日志解析效率，敬请关注吧。

转载：

本文作者： 戚银（thinkeridea）

本文链接： https://blog.thinkeridea.com/201907/go/csv_like_data_logs.html

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