java日志详解--logback

前言

关于logback这块，相关的文章比较多，而本人研究也不是比较深入，因此这篇文章只是本人的配置过程以及其他几篇深入介绍的文章，当作记录使用，希望能帮到自己和读者。

正文

对比log4j的优势：

更快的实现
Logback的内核重写了，在一些关键执行路径上性能提升10倍以上。而且logback不仅性能提升了，初始化内存加载也更小了。

非常充分的测试
Logback经过了几年，数不清小时的测试。Logback的测试完全不同级别的。在作者的观点，这是简单重要的原因选择logback而不是log4j。

Logback-classic非常自然实现了SLF4j
Logback-classic实现了SLF4j。在使用SLF4j中，你都感觉不到logback-classic。而且因为logback-classic非常自然地实现了SLF4J，所以切换到log4j或者其他，非常容易，只需要提供成另一个jar包就OK，根本不需要去动那些通过SLF4JAPI实现的代码。

非常充分的文档
官方网站有两百多页的文档。

自动重新加载配置文件
当配置文件修改了，Logback-classic能自动重新加载配置文件。扫描过程快且安全，它并不需要另外创建一个扫描线程。这个技术充分保证了应用程序能跑得很欢在JEE环境里面。

Lilith
Lilith是log事件的观察者，和log4j的chainsaw类似。而lilith还能处理大数量的log数据

谨慎的模式和非常友好的恢复
在谨慎模式下，多个FileAppender实例跑在多个JVM下，能够安全地写道同一个日志文件。RollingFileAppender会有些限制。Logback的FileAppender和它的子类包括RollingFileAppender能够非常友好地从I/O异常中恢复。

配置文件可以处理不同的情况
开发人员经常需要判断不同的Logback配置文件在不同的环境下（开发，测试，生产）。而这些配置文件仅仅只有一些很小的不同，可以通过,和来实现，这样一个配置文件就可以适应多个环境。

Filters（过滤器）
有些时候，需要诊断一个问题，需要打出日志。在log4j，只有降低日志级别，不过这样会打出大量的日志，会影响应用性能。在Logback，你可以继续保持那个日志级别而除掉某种特殊情况，如alice这个用户登录，她的日志将打在DEBUG级别而其他用户可以继续打在WARN级别。要实现这个功能只需加4行XML配置。可以参考MDCFIlter

SiftingAppender（一个非常多功能的Appender）
它可以用来分割日志文件根据任何一个给定的运行参数。如，SiftingAppender能够区别日志事件跟进用户的Session，然后每个用户会有一个日志文件。

自动压缩已经打出来的log
RollingFileAppender在产生新文件的时候，会自动压缩已经打出来的日志文件。压缩是个异步过程，所以甚至对于大的日志文件，在压缩过程中应用不会受任何影响。

堆栈树带有包版本
Logback在打出堆栈树日志时，会带上包的数据。

自动去除旧的日志文件
通过设置TimeBasedRollingPolicy或者SizeAndTimeBasedFNATP的maxHistory属性，你可以控制已经产生日志文件的最大数量。如果设置maxHistory为12，那那些log文件超过12个月的都会被自动移除。

简易配置:

导入依赖包官网下载页面
在classpath中添加logback.xml文件

配置文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- scan:更改后重载 period：检测时间 debug：打印内部消息 -->
<configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false">
<contextName>logback</contextName>
<property name="log.path" value="${TEST_LOG}/queue" />
<!-- 输出到控制台 -->
<appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
    <!-- 过滤器，过滤error以下所有日志 -->
    <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
        <level>INFO</level>
    </filter>
    <!-- 打印格式 -->
    <encoder>
        <pattern>[%thread] %-5level %logger{36}- %msg%n</pattern>
    </encoder>
</appender>

<appender name="file"
    class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
    <!-- 今日日志名称，当今日过后自动改为fileNamePattern的名称 -->
    <file>${log.path}/queue.log</file>
    <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
        <level>INFO</level>
    </filter>
    <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
        <!--文件路径,定义了日志的切分方式——把每一天的日志归档到一个文件中,以防止日志填满整个磁盘空间 -->
        <FileNamePattern>${log.path}/queue.%d{yyyy-MM-dd}.log</FileNamePattern>
        <!--只保留最近90天的日志 -->
        <maxHistory>90</maxHistory>
        <!--用来指定日志文件的上限大小，那么到了这个值，就会删除旧的日志 -->
        <!--<totalSizeCap>1GB</totalSizeCap> -->
    </rollingPolicy>
    <!--日志输出编码格式化 -->
    <encoder>
        <charset>UTF-8</charset>
        <pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} %contextName [%thread] %-5level %logger{36}
            - %msg%n</pattern>
    </encoder>
</appender>

<root level="debug">
    <appender-ref ref="console" />
    <appender-ref ref="file" />
</root>
</configuration>

测试代码

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class LogbackDemo {

private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(LogbackDemo.class);

public static void main(String[] args){
    log.debug("debug msg");
    log.info("info msg");
    log.warn("warn msg");
    log.error("error msg");
}
}

// 测试结果
[main] INFO  com.paditang.demo.LogbackDemo- info msg
[main] WARN  com.paditang.demo.LogbackDemo- warn msg
[main] ERROR com.paditang.demo.LogbackDemo- error msg

// 文件输出
13:32:56.888 logback [main] INFO  com.paditang.demo.LogbackDemo
            - info msg
13:32:56.888 logback [main] WARN  com.paditang.demo.LogbackDemo
            - warn msg
13:32:56.888 logback [main] ERROR com.paditang.demo.LogbackDemo
            - error msg

详细配置

参考文章：

logback logback.xml常用配置详解（一）configuration logger

logback logback.xml常用配置详解（二）appender

logback logback.xml常用配置详解（三）filter

总结

可以看到logback作为java日志框架，不仅性能上领先于log4j，而且在细致化配置的方面同样更具优势。因此我们应该拥抱变化，采用更先进的日志配置框架–logback。