Python 日志记录过多会影响web应用程序的性能吗？

对于用python/Django编写的web应用程序，记录卷是否会影响web性能

对于Go，我可以启动一个goroutine以异步方式写入日志，但实际上，python日志记录是同步的，日志写入是请求处理的一部分。但与访问数据库或渲染模板等其他活动相比，它通常需要多少时间？我应该担心吗

我没有使用任何特定的日志处理程序，只是写入普通日志文件

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我知道我可以调整日志记录级别以减少生成的日志数量，但如果不会严重影响性能，我仍然希望保留尽可能多的日志。

您应该记录所有可用于未来分析的数据。但是，如果同步记录了太多数据，则应该考虑日志记录开销。异步日志记录可以有很多选项

• 我们正在为此使用服务器pubsub模型（例如）
• 另一个选择是使用

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如果您担心I/O延迟（一个有效的问题），您可以使用

QueueHandler

/

QueueListener

从web应用程序登录到队列，如文档中所述。

QueueListener

可以在单独的线程上运行，并防止请求处理程序线程在记录I/O时陷入困境。如果您使用的是Python 2.x，那么在PyPI上的包中就可以使用

QueueHandler

/

QueueListener

。

这在很大程度上取决于所采用的策略、日志数量，磁盘性能和应用程序中的流量。您有各种可用的日志处理程序，它们的性能不同。您可以写入

本地文件

，使用

logstash

甚至

redis

登录。还可以编写自定义处理程序。但是这个问题太广泛了，没有给出任何细节，所以我想如果它保持目前的形式，它很快就会被关闭。这正是我想要的。