日志分析：并行分解实战与Tiger/Java7库利用

本文档深入探讨了日志分析应用的并行分解设计与实现，针对一个实际需求，即构建一个能处理大量日志数据、进行分析并将其结果持久化的系统。作者强调了对系统灵活性和高效性的需求，以便适应未来可能的变化。 首先，需求定义了应用的核心功能，包括输入日志源的配置、分析器的选择以及输出结果的存储。为了实现高效性，文章推荐使用Java的Concurrent包，如Tiger的线程池和异步服务调用功能，它们能够有效地进行并行任务分解。J2SE7版本的Concurrent包中引入的fork-join框架提供了一种细粒度的并行处理方式，有助于在多CPU环境下提升执行效率。 背景部分提及了日志分析应用的场景，即在一个高流量的服务路由应用中，为了避免实时日志处理对系统和数据库造成过大压力，采用了分布式策略。日志首先由服务路由应用通过自定义的Log4j Appender和Filter记录，然后通过定时任务集中到分析服务器。日志分析应用负责读取、分析日志，并将结果写入数据库或Memcached等缓存系统。 文章接着详述了Concurrent包中的关键接口在日志分析应用中的使用。BlockingQueue用于生产者-消费者模型，作为分析结果的存储通道，当分析任务（生产者）产生数据而消费者（消费者）处理速度跟不上时，生产者会阻塞。Callable接口被用来处理非定时性的任务，这些任务会被异步执行并可能返回结果或抛出异常。ConcurrentMap则因其高效的并发性能，在高并发情况下避免数据同步问题，提供了实用的并发操作技巧。 本文提供了日志分析应用的系统架构设计思路，特别是在利用Java并发工具实现并行分解方面，展示了如何通过BlockingQueue、Callable和ConcurrentMap等技术来优化性能，确保系统的灵活性和高可用性。通过这种设计，可以在大规模的日志数据处理中实现高效、可扩展的解决方案。