✅记录日志影响性能怎么办？
典型回答
很多时候，日志的记录都经常被大家忽略，因为对于性能要求不高的场景中，记录日志确实是可以忽略的。
但是在很多核心业务链路中，1-2ms的影响都很大，所以就会考虑对写日志环境进行性能优化。希望这个技术大家都能用的上，哈哈哈哈。
解决日志慢的问题，主要有两种方案，一个是异步，一个是降级。
因为日志写入操作通常是一个相对耗时的IO操作，如果每次日志记录都同步写入磁盘，可能会导致主线程阻塞，影响应用程序的性能。通过使用异步日志，主线程可以继续执行其他任务，而日志写入操作则由后台线程负责处理，提高了应用程序的响应性和吞吐量。
目前常用的日志框架，如Log4j2、Logback等都是支持异步日志的。都提供了AsyncAppender来实现异步的日志写入。
如logback中做如下配置即可实现异步日志：
<configuration>
<appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
<file>application.log</file>
<encoder>
<pattern>%logger{35} - %m%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<appender name="ASYNC" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
<appender-ref ref="FILE" />
<queueSize>512</queueSize>
<discardingThreshold>0</discardingThreshold>
<neverBlock>true</neverBlock>
</appender>
<root level="DEBUG">
<appender-ref ref="ASYNC" />
</root>
</configuration>
其中queueSize为BlockingQueue的最大容量，默认大小为256，如果请求量大的话，可以适当调大这个queue的size。
discardingThreshold，日志丢弃阈值， 默认情况下，当队列还有20%容量，他将丢弃trace、debug和info级别的日志，只保留warn和error级别的日志。
neverBlock，在队列放满的情况下是否阻塞线程，默认是false，如果配置为true，当队列满了之后，后面阻塞的线程想要输出的消息就直接被丢弃，从而线程不会阻塞。适合在一些性能要求高，并且日志可降级的场景。
说到降级，日志降级一般用的也不多，但是在大促场景中，也是会用到的，一般是配合预案一起做，就是在极端情况下，通过开关来调节， 让日志直接不输出。或者只打印ERROR级别的日志。
或者做的更加精细一点，就是采样打印日志，比如采样1%进行日志输出，但是其实用的比较少，很多时候，采样和直接不打差别也不大。
关于日志降级，我之前做过一个工具，可以动态调整日志级别，后面我把主要思想简单说一下。
扩展知识
异步日志的限制
在很多时候，我们会在日志中打印一个链路追踪的信息，如traceid，但是因为这里是异步打印的，ThreadLocal中存储的traceid就无法获取了，就会导致日志中无法记录trace_id了。
所以需要特殊解决一下，方法也比较简单，就是自己定义一个Appender的实现类，在这各类里面进行设置这个trace_id：
MDC.put("traceId", threadPoolTaskData.toString());
或者使用 https://github.com/ofpay/logback-mdc-ttl 来解决。
✅有了InheritableThreadLocal为啥还需要TransmittableThreadLocal？