百度360必应搜狗淘宝本站头条
nodejsbufferorg.jsoupsetnocountoncv2.bitwise_nottime.strptime
当前位置：网站首页 > 编程字典 > 正文

一次鞭辟入里的 Log4j2 异步日志输出阻塞问题的定位

toyiye 2024-06-27 00:39 16 浏览 0 评论

问题现象

线上某个应用的某个实例突然出现某些次请求服务响应极慢的情况，有几次请求超过 60s 才返回，并且通过日志发现，服务线程并没有做什么很重的操作。这种情况断断续续持续了半小时左右。

核心问题定位

由于半小时后，服务实例恢复正常，并且出现请求极慢的次数并不太多，没有能及时打印出现问题的时候线程堆栈采集相关信息。但是，我们有自己的法宝，JFR（关于 JFR，请参考我的另一系列JFR全解）。

JFR 非常适合用来事后复盘定位问题，并且配置得当的话，性能损耗极小，并且不像 APM 系统一样需要额外的采集以及需要统一的服务进程进行整合展现。我们随用随取即可，但是 JFR 面向的是单进程的问题定位，找到问题进程，定位跨进程业务问题链路追踪还是需要 APM 系统的。

我们通过如下命令采集对应时间段的 JFR：

jcmd 进程pid JFR.dump begin=2021-07-04T17:30:00.000Z end=2021-07-04T18:30:00.000Z
复制代码

我们选择的时间跨度比出问题的时间跨度大一些，这样保证底层问题出现的时候也被采集写入这个 dump 文件。

对于历史某些请求响应慢，我一般按照如下流程去看：

  1. 是否有 STW（Stop-the-world，参考我的另一篇文章：JVM相关 - SafePoint 与 Stop The World 全解）:
  2. 是否有 GC 导致的长时间 STW
  3. 是否有其他原因导致进程所有线程进入 safepoint 导致 STW
  4. 是否 IO 花了太长时间，例如调用其他微服务，访问各种存储（硬盘，数据库，缓存等等）
  5. 是否在某些锁上面阻塞太长时间？

然后查看 safepoint 相关，发现也没有什么影响：


接着，我们查看 IO 相关的事件，也并没有发现业务相关的阻塞读：


然后，我们查看是否在某些锁上面阻塞太长时间，终于发现异常：


通过堆栈，我们发现是** log4j2 打印日志卡住了**。

问题分析

1. Java Monitor Blocked 的 Monitor Address 对于同一个对象也是会改变的

首先，对于 Java Monitor Blocked 这个事件，我们可以通过 Monitor Address 来判断是否是同一个锁。例如这里我们发现这些线程都是阻塞在 FFFF 4C09 3188 这个地址的对象，这个地址是基于对象在 Java 堆中的相对地址得出的。

但是对于同一个对象，这个地址并不会是不变的，在每次 GC 扫描整理到这个对象对象的时候，如果有回收内存，一般这个地址就会改变。由于我们使用的是 G1，所以并不是每次 GC 都会扫描到这个对象，但是如果地址发生改变，一定是因为发生了 GC

2. log4j2 异步日志原理简介

简单来说，多线程通过 log4j2 的门面类 org.apache.logging.log4j.Logger 进行日志输出，被封装成为一个 org.apache.logging.log4j.core.LogEvent，放入到 Disruptor 的环形 buffer 中。在消费端有一个单线程消费这些 LogEvent 写入对应的 Appender，我们这里只有一个 Appender，其配置是：

<RollingFile name="file" append="true"
             filePattern="./app.log-%d{yyyy.MM.dd.HH}">
    <PatternLayout pattern="${logFormat}"/>
    <Policies>
        <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" modulate="true"/>
    </Policies>
    <DirectWriteRolloverStrategy maxFiles="72"/>
</RollingFile>
复制代码

异步日志 logger 配置为（配置 includeLocation 为 false，避免每次打印日志需要获取调用堆栈的性能损耗）：

 <Asyncroot level="info" includeLocation="false">
    <appender-ref ref="file"/>
</Asyncroot>
复制代码

log4j component 额外配置为：

log4j2.component.properties:

# 当没有日志的时候，消费线程通过 Block 等待日志事件到来，这样 CPU 占用最少
AsyncLoggerConfig.WaitStrategy=Block
复制代码

3. log4j2 disruptor 的 RingBuffer 的大小

既然是一个环形 Buffer，它的容量是有限的，我们这里没有修改它的大小，走的是默认配置，查看其源码：

AsyncLoggerConfigDisruptor.java

public synchronized void start() {
    //省略其他代码
    ringBufferSize = DisruptorUtil.calculateRingBufferSize("AsyncLoggerConfig.RingBufferSize");
    disruptor = new Disruptor<>(factory, ringBufferSize, threadFactory, ProducerType.MULTI, waitStrategy);
}
复制代码

DisruptorUtil.java

private static final int RINGBUFFER_MIN_SIZE = 128;
private static final int RINGBUFFER_DEFAULT_SIZE = 256 * 1024;
private static final int RINGBUFFER_NO_GC_DEFAULT_SIZE = 4 * 1024;

static int calculateRingBufferSize(final String propertyName) {
    //是否启用了 ThreadLocal，如果是则为 4 kB，不是则为 256 kB
    int ringBufferSize = Constants.ENABLE_THREADLOCALS ? RINGBUFFER_NO_GC_DEFAULT_SIZE : RINGBUFFER_DEFAULT_SIZE;
    //读取系统变量，以及 log4j2.component.properties 文件获取 propertyName(这里是 AsyncLoggerConfig.RingBufferSize) 这个配置
    final String userPreferredRBSize = PropertiesUtil.getProperties().getStringProperty(propertyName,
            String.valueOf(ringBufferSize));
    try {
        int size = Integer.parseInt(userPreferredRBSize);
        //如果小于 128 字节则按照 128 字节设置
        if (size < RINGBUFFER_MIN_SIZE) {
            size = RINGBUFFER_MIN_SIZE;
            LOGGER.warn("Invalid RingBufferSize {}, using minimum size {}.", userPreferredRBSize,
                    RINGBUFFER_MIN_SIZE);
        }
        ringBufferSize = size;
    } catch (final Exception ex) {
        LOGGER.warn("Invalid RingBufferSize {}, using default size {}.", userPreferredRBSize, ringBufferSize);
    }
    //取最近的 2 的 n 次方，因为对于 2 的 n 次方取余等于对于 2^n-1 取与运算，这样更快
    return Integers.ceilingNextPowerOfTwo(ringBufferSize);
}
复制代码

如果启用了 ThreadLocal 这种方式生成 LogEvent，每次不新生成的 LogEvent 用之前的，用 ThreadLocal 存储的，这样避免了创建新的 LogEvent。但是考虑下面这种情况：

logger.info("{}", someObj);
复制代码

这样会造成强引用，导致如果线程没有新的日志，这个 someObj 一直不能回收。所以针对 Web 应用，log4j2 默认是不启用 ThreadLocal 的 方式生成 LogEvent：

Constants.java

public static final boolean IS_WEB_APP = PropertiesUtil.getProperties().getBooleanProperty(
            "log4j2.is.webapp", isClassAvailable("javax.servlet.Servlet"));
public static final boolean ENABLE_THREADLOCALS = !IS_WEB_APP && PropertiesUtil.getProperties().getBooleanProperty(
            "log4j2.enable.threadlocals", true);
复制代码

由此，可以看出，我们的 RingBuffer 的大小为 256 kB。

4. RingBuffer 满了 log4j2 会发生什么？

当 RingBuffer 满了，如果在 log4j2.component.properties 配置了 AsyncLoggerConfig.SynchronizeEnqueueWhenQueueFull=false，则会 Wait（其实是 park） 在 Disruptor 的 produce 方法上，等待消费出下一个可以生产的环形 buffer 槽；默认这个配置为 true，即所有生产日志的线程尝试获取全局中的同一个锁(private final Object queueFullEnqueueLock = new Object();)：

DisruptorUtil.java

static final boolean ASYNC_CONFIG_SYNCHRONIZE_ENQUEUE_WHEN_QUEUE_FULL = PropertiesUtil.getProperties()
        .getBooleanProperty("AsyncLoggerConfig.SynchronizeEnqueueWhenQueueFull", true);
复制代码
private boolean synchronizeEnqueueWhenQueueFull() {
    return DisruptorUtil.ASYNC_CONFIG_SYNCHRONIZE_ENQUEUE_WHEN_QUEUE_FULL
            // Background thread must never block
            && backgroundThreadId != Thread.currentThread().getId();
}

private final Object queueFullEnqueueLock = new Object();

private void enqueue(final LogEvent logEvent, final AsyncLoggerConfig asyncLoggerConfig) {
    //如果 AsyncLoggerConfig.SynchronizeEnqueueWhenQueueFull=true，默认就是 true
    if (synchronizeEnqueueWhenQueueFull()) {
        synchronized (queueFullEnqueueLock) {
            disruptor.getRingBuffer().publishEvent(translator, logEvent, asyncLoggerConfig);
        }
    } else {
        //如果 AsyncLoggerConfig.SynchronizeEnqueueWhenQueueFull=false
        disruptor.getRingBuffer().publishEvent(translator, logEvent, asyncLoggerConfig);
    }
}
复制代码

默认配置的时候，异常堆栈和我们 JFR 中看到的一样，举个例子：

"Thread-0" #27 [13136] prio=5 os_prio=0 cpu=0.00ms elapsed=141.08s tid=0x0000022d6f2fbcc0 nid=0x3350 waiting for monitor entry  [0x000000399bcfe000]
   java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfigDisruptor.enqueue(AsyncLoggerConfigDisruptor.java:375)
	- waiting to lock <merged>(a java.lang.Object)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfigDisruptor.enqueueEvent(AsyncLoggerConfigDisruptor.java:330)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfig.logInBackgroundThread(AsyncLoggerConfig.java:159)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.EventRoute$1.logMessage(EventRoute.java:46)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfig.handleQueueFull(AsyncLoggerConfig.java:149)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfig.logToAsyncDelegate(AsyncLoggerConfig.java:136)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfig.log(AsyncLoggerConfig.java:116)
	at org.apache.logging.log4j.core.config.LoggerConfig.log(LoggerConfig.java:460)
	at org.apache.logging.log4j.core.config.AwaitCompletionReliabilityStrategy.log(AwaitCompletionReliabilityStrategy.java:82)
	at org.apache.logging.log4j.core.Logger.log(Logger.java:162)
	at org.apache.logging.log4j.spi.AbstractLogger.tryLogMessage(AbstractLogger.java:2190)
	at org.apache.logging.log4j.spi.AbstractLogger.logMessageTrackRecursion(AbstractLogger.java:2144)
	at org.apache.logging.log4j.spi.AbstractLogger.logMessageSafely(AbstractLogger.java:2127)
	at org.apache.logging.log4j.spi.AbstractLogger.logMessage(AbstractLogger.java:2003)
	at org.apache.logging.log4j.spi.AbstractLogger.logIfEnabled(AbstractLogger.java:1975)
	at org.apache.logging.log4j.spi.AbstractLogger.info(AbstractLogger.java:1312)
	省略业务方法堆栈
复制代码

配置为 false 的时候，堆栈是这个样子的：

"Thread-0" #27 [18152] prio=5 os_prio=0 cpu=0.00ms elapsed=5.68s tid=0x000002c1fa120e00 nid=0x46e8 runnable  [0x000000eda8efe000]
   java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (parking)
	at jdk.internal.misc.Unsafe.park(java.base@17-loom/Native Method)
	at java.util.concurrent.locks.LockSupport.parkNanos(java.base@17-loom/LockSupport.java:410)
	at com.lmax.disruptor.MultiProducerSequencer.next(MultiProducerSequencer.java:136)
	at com.lmax.disruptor.MultiProducerSequencer.next(MultiProducerSequencer.java:105)
	at com.lmax.disruptor.RingBuffer.publishEvent(RingBuffer.java:524)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfigDisruptor.enqueue(AsyncLoggerConfigDisruptor.java:379)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfigDisruptor.enqueueEvent(AsyncLoggerConfigDisruptor.java:330)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfig.logInBackgroundThread(AsyncLoggerConfig.java:159)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.EventRoute$1.logMessage(EventRoute.java:46)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfig.handleQueueFull(AsyncLoggerConfig.java:149)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfig.logToAsyncDelegate(AsyncLoggerConfig.java:136)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfig.log(AsyncLoggerConfig.java:116)
	at org.apache.logging.log4j.core.config.LoggerConfig.log(LoggerConfig.java:460)
	at org.apache.logging.log4j.core.config.AwaitCompletionReliabilityStrategy.log(AwaitCompletionReliabilityStrategy.java:82)
	at org.apache.logging.log4j.core.Logger.log(Logger.java:162)
	at org.apache.logging.log4j.spi.AbstractLogger.tryLogMessage(AbstractLogger.java:2190)
	at org.apache.logging.log4j.spi.AbstractLogger.logMessageTrackRecursion(AbstractLogger.java:2144)
	at org.apache.logging.log4j.spi.AbstractLogger.logMessageSafely(AbstractLogger.java:2127)
	at org.apache.logging.log4j.spi.AbstractLogger.logMessage(AbstractLogger.java:2003)
	at org.apache.logging.log4j.spi.AbstractLogger.logIfEnabled(AbstractLogger.java:1975)
	at org.apache.logging.log4j.spi.AbstractLogger.info(AbstractLogger.java:1312)
复制代码

5. 为何会满，我们的消费线程当时在干啥？

我们来看下当时的消费线程是否有异常，由于当时硬盘 io 看系统监控并没有异常，所以这个线程很大可能是 Runnable 的，不断的在写入日志。同时，我们知道，写入文件 java 底层基于 native 调用，所以我们查看 JFR 的 native 方法采集。使用事件查看器中的 Method Profiling Sample Native，右键点击，并选择“使用所选类型事件创建新页”：

在创建出来的新页中，按照线程分组查看，查看 Log4j2 的 disruptor 消费线程，可以得出下图\

可以看出：在出问题的时间段，采集到的写入日志文件的事件数量明显增多很多，并且，通过堆栈可以看到：

"Log4j2-TF-2-AsyncLoggerConfig-1" #26 [23680] daemon prio=5 os_prio=0 cpu=406.25ms elapsed=2.89s tid=0x0000022d6f3d4080 nid=0x5c80 runnable  [0x000000399bbfe000]
   java.lang.Thread.State: RUNNABLE
	at java.io.FileOutputStream.writeBytes(java.base@17-loom/Native Method)
	at java.io.FileOutputStream.write(java.base@17-loom/FileOutputStream.java:365)
	at org.apache.logging.log4j.core.appender.OutputStreamManager.writeToDestination(OutputStreamManager.java:261)
	- eliminated <0x000000070ee0af40> (a org.apache.logging.log4j.core.appender.rolling.RollingFileManager)
	at org.apache.logging.log4j.core.appender.FileManager.writeToDestination(FileManager.java:272)
	- eliminated <0x000000070ee0af40> (a org.apache.logging.log4j.core.appender.rolling.RollingFileManager)
	at org.apache.logging.log4j.core.appender.rolling.RollingFileManager.writeToDestination(RollingFileManager.java:236)
	- eliminated <0x000000070ee0af40> (a org.apache.logging.log4j.core.appender.rolling.RollingFileManager)
	at org.apache.logging.log4j.core.appender.OutputStreamManager.flushBuffer(OutputStreamManager.java:293)
	- locked <0x000000070ee0af40> (a org.apache.logging.log4j.core.appender.rolling.RollingFileManager)
	at org.apache.logging.log4j.core.appender.OutputStreamManager.flush(OutputStreamManager.java:302)
	- locked <0x000000070ee0af40> (a org.apache.logging.log4j.core.appender.rolling.RollingFileManager)
	at org.apache.logging.log4j.core.appender.AbstractOutputStreamAppender.directEncodeEvent(AbstractOutputStreamAppender.java:199)
	at org.apache.logging.log4j.core.appender.AbstractOutputStreamAppender.tryAppend(AbstractOutputStreamAppender.java:190)
	at org.apache.logging.log4j.core.appender.AbstractOutputStreamAppender.append(AbstractOutputStreamAppender.java:181)
	at org.apache.logging.log4j.core.appender.RollingFileAppender.append(RollingFileAppender.java:312)
	at org.apache.logging.log4j.core.config.AppenderControl.tryCallAppender(AppenderControl.java:156)
	at org.apache.logging.log4j.core.config.AppenderControl.callAppender0(AppenderControl.java:129)
	at org.apache.logging.log4j.core.config.AppenderControl.callAppenderPreventRecursion(AppenderControl.java:120)
	at org.apache.logging.log4j.core.config.AppenderControl.callAppender(AppenderControl.java:84)
	at org.apache.logging.log4j.core.config.LoggerConfig.callAppenders(LoggerConfig.java:543)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfig.callAppenders(AsyncLoggerConfig.java:127)
	at org.apache.logging.log4j.core.config.LoggerConfig.processLogEvent(LoggerConfig.java:502)
	at org.apache.logging.log4j.core.config.LoggerConfig.log(LoggerConfig.java:485)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfig.log(AsyncLoggerConfig.java:121)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfig.logToAsyncLoggerConfigsOnCurrentThread(AsyncLoggerConfig.java:169)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfigDisruptor$Log4jEventWrapperHandler.onEvent(AsyncLoggerConfigDisruptor.java:111)
	at org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfigDisruptor$Log4jEventWrapperHandler.onEvent(AsyncLoggerConfigDisruptor.java:97)
	at com.lmax.disruptor.BatchEventProcessor.processEvents(BatchEventProcessor.java:168)
	at com.lmax.disruptor.BatchEventProcessor.run(BatchEventProcessor.java:125)
	at java.lang.Thread.run(java.base@17-loom/Thread.java:1521)
复制代码

log4j2 调用了很多次 flush， JFR 显示采集到的事件，每次都调用了 flush。每次调用 flush，都会造成文件真正写的 native 调用。而消费慢的原因，其实就是这种 native 调用太多，系统写入不过来了。

问题解决

我们可以通过以下四个方向解决这个问题：

  1. 减少日志输出，精简日志，这是比较基础的方式，也是比较简单的方式，但是身为一个技术人，我们不能满足于此
  2. 增加硬盘 io，这个也是比较基础简单的解决方式
  3. 我们是否可以减少这个 flush 呢？答案是可以的，我们可以配置 Appender 的 immediateFlush 为 false。
  4. 增加监控，针对堆栈包含 org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfigDisruptor.enqueue 的 java monitor block 事件进行监控，如果发现时间过长或者数量很多的事件则报警或者重建进程

1. 配置 Appender 的 immediateFlush 为 false

我们可以配置 Appender 的 immediateFlush 为 false，例如：

<RollingFile name="file" append="true"
             filePattern="./app.log-%d{yyyy.MM.dd.HH}"
             immediateFlush="false">
    <PatternLayout pattern="${logFormat}"/>
    <Policies>
        <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" modulate="true"/>
    </Policies>
    <DirectWriteRolloverStrategy maxFiles="72"/>
</RollingFile>
复制代码

这里的原理对应源码：

AbstractOutputStreamAppender.java

protected void directEncodeEvent(final LogEvent event) {
    getLayout().encode(event, manager);
    //如果配置了 immdiateFlush （默认为 true）或者当前事件是 EndOfBatch
    if (this.immediateFlush || event.isEndOfBatch()) {
        manager.flush();
    }
}
复制代码

那么对于 Log4j2 Disruptor 异步日志来说，什么时候 LogEvent 是 EndOfBatch 呢？是在消费到的 index 等于生产发布到的最大 index 的时候，这也是比较符合性能设计考虑，即在没有消费完的时候，尽可能地不 flush，消费完当前所有的时候再去 flush：

BatchEventProcessor.java

private void processEvents()
{
    T event = null;
    long nextSequence = sequence.get() + 1L;

    while (true)
    {
        try
        {
            final long availableSequence = sequenceBarrier.waitFor(nextSequence);
            if (batchStartAware != null)
            {
                batchStartAware.onBatchStart(availableSequence - nextSequence + 1);
            }

            while (nextSequence <= availableSequence)
            {
                event = dataProvider.get(nextSequence);
                //这里 nextSequence == availableSequence 就是 EndOfBatch
                eventHandler.onEvent(event, nextSequence, nextSequence == availableSequence);
                nextSequence++;
            }

            sequence.set(availableSequence);
        }
        catch (final TimeoutException e)
        {
            notifyTimeout(sequence.get());
        }
        catch (final AlertException ex)
        {
            if (running.get() != RUNNING)
            {
                break;
            }
        }
        catch (final Throwable ex)
        {
            exceptionHandler.handleEventException(ex, nextSequence, event);
            sequence.set(nextSequence);
            nextSequence++;
        }
    }
}

复制代码

2. 增加基于 JFR 事件监控

这个需要 Java 14 以上的版本

Configuration config = Configuration.getConfiguration("default");
//设置监控的锁 block 时间超过多少就会采集
config.getSettings().put("jdk.JavaMonitorEnter#threshold", "1s");
try (var es = new RecordingStream(config)) {
    es.onEvent("jdk.JavaMonitorEnter", recordedEvent -> {
        //如果堆栈包含我们关注的，则报警
        if (recordedEvent.getStackTrace().getFrames().stream().anyMatch(recordedFrame -> recordedFrame.toString().contains("org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerConfigDisruptor.enqueue")))  {
            System.out.println("Alarm: " + recordedEvent);
        }
    });
    es.start();
}


作者：干货满满张哈希
链接：https://juejin.cn/post/6981424418413084703
来源：掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

相关推荐

为何越来越多的编程语言使用JSON（为什么编程）

JSON是JavascriptObjectNotation的缩写，意思是Javascript对象表示法，是一种易于人类阅读和对编程友好的文本数据传递方法，是JavaScript语言规范定义的一个子...

何时在数据库中使用 JSON（数据库用json格式存储）

在本文中，您将了解何时应考虑将JSON数据类型添加到表中以及何时应避免使用它们。每天?分享?最新?软件?开发?，Devops，敏捷?，测试?以及?项目?管理?最新?，最热门?的?文章?，每天?花?...

MySQL 从零开始:05 数据类型（mysql数据类型有哪些,并举例）

前面的讲解中已经接触到了表的创建，表的创建是对字段的声明，比如：上述语句声明了字段的名称、类型、所占空间、默认值和是否可以为空等信息。其中的int、varchar、char和decimal都...

JSON对象花样进阶（json格式对象）

一、引言在现代Web开发中，JSON（JavaScriptObjectNotation）已经成为数据交换的标准格式。无论是从前端向后端发送数据，还是从后端接收数据，JSON都是不可或缺的一部分。...

深入理解 JSON 和 Form-data（json和formdata提交区别）

在讨论现代网络开发与API设计的语境下，理解客户端和服务器间如何有效且可靠地交换数据变得尤为关键。这里，特别值得关注的是两种主流数据格式：...

JSON 语法（json 语法 priority）

JSON语法是JavaScript语法的子集。JSON语法规则JSON语法是JavaScript对象表示法语法的子集。数据在名称/值对中数据由逗号分隔花括号保存对象方括号保存数组JS...

JSON语法详解（json的语法规则）

JSON语法规则JSON语法是JavaScript对象表示法语法的子集。数据在名称/值对中数据由逗号分隔大括号保存对象中括号保存数组注意：json的key是字符串,且必须是双引号，不能是单引号...

MySQL JSON数据类型操作（mysql的json）

概述mysql自5.7.8版本开始，就支持了json结构的数据存储和查询，这表明了mysql也在不断的学习和增加nosql数据库的有点。但mysql毕竟是关系型数据库，在处理json这种非结构化的数据...

JSON的数据模式（json数据格式示例）

像XML模式一样，JSON数据格式也有Schema，这是一个基于JSON格式的规范。JSON模式也以JSON格式编写。它用于验证JSON数据。JSON模式示例以下代码显示了基本的JSON模式。{"...

前端学习——JSON格式详解（后端json格式）

JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于JavaScriptProgrammingLa...

什么是 JSON:详解 JSON 及其优势（什么叫json）

现在程序员还有谁不知道JSON吗？无论对于前端还是后端，JSON都是一种常见的数据格式。那么JSON到底是什么呢？JSON的定义...

PostgreSQL JSON 类型:处理结构化数据

PostgreSQL提供JSON类型，以存储结构化数据。JSON是一种开放的数据格式，可用于存储各种类型的值。什么是JSON类型？JSON类型表示JSON(JavaScriptO...

JavaScript:JSON、三种包装类（javascript 包）

JOSN:我们希望可以将一个对象在不同的语言中进行传递，以达到通信的目的，最佳方式就是将一个对象转换为字符串的形式JSON（JavaScriptObjectNotation）-JS的对象表示法...

Python数据分析 只要1分钟 教你玩转JSON 全程干货

Json简介：Json，全名JavaScriptObjectNotation,JSON(JavaScriptObjectNotation(记号、标记))是一种轻量级的数据交换格式。它基于J...

比较一下JSON与XML两种数据格式?（json和xml哪个好）

JSON（JavaScriptObjectNotation）和XML（eXtensibleMarkupLanguage）是在日常开发中比较常用的两种数据格式，它们主要的作用就是用来进行数据的传...

取消回复欢迎 你 发表评论:

请填写验证码
一周热门
最近发表
标签列表