Python Tornado：日志信息

我在

Tornado

API（

Python

）中编写日志时遇到问题

我的应用程序在文件

“api.log”

中写入日志。始终在0小时（使用

logging.handlers.TimedRotatingFileHandler

class）旋转文件。这样，当前文件名为

“api.log.yyyy-mm-dd”

，并创建一个新的

“api.log”

。然后，应用程序继续写入这个新文件。 但是，一些线程仍然在最旧的文件

（api.log.yyyy-mm-dd）

上写入，而其他线程在新的

“api.log”

中写入。我总是需要重新启动应用程序来解决问题。 下面是我的代码片段

import logging
import logging.config
import tornado.ioloop
from tornado_json.application import Application
from tornado.httpserver import HTTPServer

import tornado.ioloop
from tornado_json.application import Application
from tornado.httpserver import HTTPServer
from tornado_json.requesthandlers import APIHandler


class HelloWorldHandler(APIHandler):
    def get(self):
        logging.getLogger('api').info('hello world!')
        return "Hello world!"


logging.config.dictConfig({
    'version': 1,
    'formatters': {
        'default': {
            'format': '%(asctime)s %(levelname)s %(message)s'
        },
    },
    'loggers': {
        'api': {
            'level': 'NOTSET',
            'handlers': ['api_handler'],
        }
    },
    'handlers': {
        'api_handler': {
            'class': 'logging.handlers.TimedRotatingFileHandler',
            'when': 'midnight',
            'backupCount': 1,
            'formatter': 'default',
            'filename': 'api.log'
        },
    }
})

app = Application(routes=[('/api/helloworld', HelloWorldHandler)], settings={})

server = HTTPServer(app, xheaders=True)

server.bind(8888)
server.start(150)

tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()

问题是：为什么日志循环在某些线程上不起作用？

server.start（150）

启动150个进程，而不是线程。（这是非常多的。使用的进程比CPU多得多是不寻常的）。进程不共享内存，因此每个进程独立决定何时轮换其日志

当您创建这样的多个进程时，日志记录通常很时髦。我建议避免使用

server.start（N）

（对于

N！=1

），并使用类似

supervisord

的流程管理器来启动所需数量的流程。然后，您可以为每个进程提供自己的日志文件，并避免由于将所有内容都从一个父进程分叉而带来的复杂性