利用Redis提高日志级别设置效率（redis 设置日志级别）

如何使用Redis提高日志级别设置效率

在许多应用程序中，日志是非常重要的。它们是调试和故障排除的主要来源，以及了解应用程序运行时发生的事情的重要渠道。一些应用程序可能需要在生产环境中记录大量数据，而这些日志级别往往比较高。如果每次更改日志级别都需要重新启动应用程序，那么这将影响其可用性。在这种情况下，使用Redis可以提高日志级别设置效率。

Redis是一种在内存中缓存数据的键值对存储。它是一个快速，高效的开源数据结构服务，可以作为缓存、消息传递和数据存储的中间件。Redis的许多特性帮助应用程序处理大量数据，包括集合、列表、哈希表和有序集合。在这里，我们将使用Redis有序集合来帮助我们更快地设置日志级别。

我们需要为我们的日志级别创建一个Redis有序集合。有序集合是一个唯一的集合，其中每个成员都有一个分数（分数可以重复）。分数可以用来排序集合中的成员。因此，我们可以使用Redis的有序集合来将日志级别排序，并将其作为成员添加到集合中。

代码片段如下：

import redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
redis_client.zadd('log_levels', {'DEBUG': 10})
redis_client.zadd('log_levels', {'INFO': 20})
redis_client.zadd('log_levels', {'WARNING': 30})
redis_client.zadd('log_levels', {'ERROR': 40})
redis_client.zadd('log_levels', {'CRITICAL': 50})

上述代码会在Redis中创建一个名为“log_levels”的有序集合，并将日志级别按照分数的大小顺序添加到集合中。

接下来，我们需要一个函数，在运行时遍历所有日志级别并调整应用程序的日志级别。这里，我们需要使用Redis的有序集合函数zrangebyscore。

代码片段如下：

import logging
import redis

redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

def set_log_level():
    current_log_level = logging.getLogger().getEffectiveLevel()
    log_levels = redis_client.zrangebyscore('log_levels', current_log_level + 1, 50)

    if log_levels:
        new_log_level = log_levels[-1]
        logging.getLogger().setLevel(new_log_level)
        return True
    return False

上述代码中，首先我们获取当前的日志级别。然后，我们使用Redis的zrangebyscore函数获取高于当前级别的所有日志级别。如果存在这样的级别，则我们将其设置为日志级别，并返回True。

在我们的应用程序中，我们需要添加一个使用set_log_level函数的定时任务，以便在运行时更新日志级别。

代码片段如下：

import schedule
import time

def run_job():
    if set_log_level():
        print('Log level updated')

schedule.every(1).minutes.do(run_job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

上述代码用schedule库来调度set_log_level函数的执行，每分钟执行一次。如果日志级别被更新，则会输出“Log level updated”。

结论

通过Redis，我们可以在运行时更改日志级别，而无需重新启动应用程序。使用Redis的有序集合，我们可以更快地找到适当的日志级别。这种方法节省了时间和资源，并使应用程序更加可靠。