日志框架之2 slf4j+logback实现日志架构 · 远观钱途

如何从缤纷复杂的日志系统世界筛选出适合自己的日志框架以及slf4j+logback的组合美妙之处?此文可能有帮助

logback介绍

Logback是由log4j创始人设计的另一个开源日志组件,官方网站: http://logback.qos.ch。它当前分为下面下个模块:

  1. logback-core:其它两个模块的基础模块
  2. logback-classic:它是log4j的一个改良版本,同时它完整实现了slf4j API使你可以很方便地更换成其它日志系统如log4j或JDK14 Logging
  3. logback-access:访问模块与Servlet容器集成提供通过Http来访问日志的功能

logback取代log4j的理由

  1. 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。
  2. 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。
  3. 非常充分的文档,官方网站有两百多页的文档。
  4. 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。
  5. 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,能够安全地写到同一个日志文件。
    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。
  6. 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
  7. 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。
  8. 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。
  9. 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。
  10. 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 12,那些log文件超过12个月的都会被自动移除。

为什么选择slf4j+logback日志框架

如果是在一个新的项目中建议使用Slf4j与Logback组合,这样有如下的几个优点。

  • Slf4j实现机制决定Slf4j限制较少,使用范围更广。由于Slf4j在编译期间,静态绑定本地的LOG库使得通用性要比Commons logging要好。
  • Logback拥有更好的性能。Logback声称:某些关键操作,比如判定是否记录一条日志语句的操作,其性能得到了显著的提高。这个操作在Logback中需要3纳秒,而在Log4J中则需要30纳秒。LogBack创建记录器(logger)的速度也更快:13毫秒,而在Log4J中需要23毫秒。更重要的是,它获取已存在的记录器只需94纳秒,而Log4J需要2234纳秒,时间减少到了1/23。跟JUL相比的性能提高也是显著的。
  • Commons Logging开销更高 在使Commons Logging时为了减少构建日志信息的开销,通常的做法是:
      
      
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if(log.isDebugEnabled()){
log.debug( "User name: " + user.getName() + " buy goods id :" + good.getId());
}

在Slf4j阵营,你只需这么做:

      
      
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log.debug( "User name:{} ,buy goods id :{}", user.getName(),good.getId());

也就是说,slf4j把构建日志的开销放在了它确认需要显示这条日志之后,减少内存和cpu的开销,使用占位符号,代码也更为简洁

  • Logback文档免费。Logback的所有文档是全面免费提供的,不象Log4J那样只提供部分免费文档而需要用户去购买付费文档。

使用slf4j+logback

配置文件解析

根节点configuration

根节点 ,包含下面三个属性:

  1. scan: 当此属性设置为true时,配置文件如果发生改变,将会被重新加载,默认值为true。
  2. scanPeriod: 设置监测配置文件是否有修改的时间间隔,如果没有给出时间单位,默认单位是毫秒。当scan为true时,此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。
  3. debug: 当此属性设置为true时,将打印出logback内部日志信息,实时查看logback运行状态。默认值为false。
      
      
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<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds" debug="true">
...
</configuration>

子节点contextName

用来设置上下文名称,每个logger都关联到logger上下文,默认上下文名称为default。但可以使用 设置成其他名字,用于区分不同应用程序的记录。一旦设置,不能修改。

例如:

      
      
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<configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false">
<contextName>myAppName </contextName>
</configuration>

子节点property

子节点property:用来定义变量值,它有两个属性name和value,通过 定义的值会被插入到logger上下文中,可以使“${}”来使用变量。

  1. name: 变量的名称
  2. value: 的值时变量定义的值

例如:

      
      
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<configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false">
   <property name="APP_Name" value="myAppName" />
   <contextName>${APP_Name} </contextName>
  
</configuration>

子节点timestamp

子节点 :获取时间戳字符串,他有两个属性key和datePattern

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  1. key: 标识此 的名字;
  2. datePattern: 设置将当前时间(解析配置文件的时间)转换为字符串的模式,遵循java.txt.SimpleDateFormat的格式。
      
      
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<configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false">
  <timestamp key="bySecond" datePattern="yyyyMMdd'T'HHmmss"/>
  <contextName>${bySecond} </contextName>
  <!-- 其他配置省略-->
</configuration>

子节点appender

子节点 :负责写日志的组件,r主要用于指定日志输出的目的地,目的地可以是控制台、文件、远程套接字服务器、 MySQL、PostreSQL、 Oracle和其他数据库、 JMS和远程UNIX Syslog守护进程等。它有两个必要属性name和class。

  1. name指定appender名称
  2. class指定appender的全限定名

常用的Appder有三个,它们来自同一个超类OutputStreamAppender。需要搭配相应的滚动策略(rolliingPolicy)和触发策略(tripggringPolicy)使用。

  1. ConsoleAppender
  2. FileAppende
  3. RollingFileAppderRollingFileAppender
ConsoleAppender

ConsoleAppender 把日志输出到控制台,有以下子节点:

  1. :对日志进行格式化。
  2. :字符串System.out(默认)或者System.err(区别不多说了)
      
      
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<configuration>
 <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
 <encoder>
  <pattern>%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} - %msg %n</pattern>
 </encoder>
</appender>
 <root level="DEBUG">
  <appender-ref ref="STDOUT" />
 </root>
</configuration>

上述配置表示把>=DEBUG级别的日志都输出到控制台

FileAppender
  1. :被写入的文件名,可以是相对目录,也可以是绝对目录,如果上级目录不存在会自动创建,没有默认值。
  2. :如果是 true,日志被追加到文件结尾,如果是 false,清空现存文件,默认是true。
  3. :对记录事件进行格式化。
  4. :如果是 true,日志会被安全的写入文件,即使其他的FileAppender也在向此文件做写入操作,效率低,默认是 false。
      
      
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<configuration>
  <appender name="file" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
     <file>/home/log/log.log </file>
     <append>true </append>
     <encoder>
       <pattern>%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n </pattern>
     </encoder>
   </appender>
   <root level="DEBUG">
    <appender-ref ref="file" />
   </root>
</configuration>

上述配置表示把>=DEBUG级别的日志都输出到/home/log/log.log

RollingFileAppender

滚动记录文件,先将日志记录到指定文件,当符合某个条件时,将日志记录到其他文件。有以下子节点:

  1. :被写入的文件名,可以是相对目录,也可以是绝对目录,如果上级目录不存在会自动创建,没有默认值。
  2. :如果是 true,日志被追加到文件结尾,如果是 false,清空现存文件,默认是true。
  3. :当发生滚动时,决定RollingFileAppender的行为,涉及文件移动和重命名。
TimeBasedRollingPolicy

属性class定义具体的滚动策略类class=”ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy”: 最常用的滚动策略,它根据时间来制定滚动策略,既负责滚动也负责出发滚动。有以下子节点:         

  1. :必要节点,包含文件名及“%d”转换符,“%d”可以包含一个java.text.SimpleDateFormat指定的时间格式,如:%d{yyyy-MM}。
    如果直接使用 %d,默认格式是 yyyy-MM-dd。

RollingFileAppender的file字节点可有可无,通过设置file,可以为活动文件和归档文件指定不同位置,当前日志总是记录到file指定的文件(活动文件),活动文件的名字不会改变;

如果没设置file,活动文件的名字会根据fileNamePattern 的值,每隔一段时间改变一次。“/”或者“”会被当做目录分隔符。

  1. : 可选节点,控制保留的归档文件的最大数量,超出数量就删除旧文件。

假设设置每个月滚动,且 是6,则只保存最近6个月的文件,删除之前的旧文件。注意,删除旧文件是那些为了归档而创建的目录也会被删除。

      
      
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<configuration>
  <appender name="file" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
  <file>/home/log/log.log.zip </file>
 
   <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
       <fileNamePattern>logFile.%d{yyyy-MM-dd}.log </fileNamePattern>
      <maxHistory>30 </maxHistory>
     </rollingPolicy>
     <encoder>
       <pattern>%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n </pattern>
     </encoder>
  </appender>
  <root level="DEBUG">
     <appender-ref ref="file" />
  </root>
</configuration>

上述配置表示每天生成一个日志文件,保存30天的日志文件。

SizeBasedTriggeringPolicy

class=”ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy”: 查看当前活动文件的大小,如果超过指定大小会告知RollingFileAppender 触发当前活动文件滚动。有以下子节点:

  1. :这是活动文件的大小,默认值是10MB。
  2. :当为true时,不支持FixedWindowRollingPolicy。支持TimeBasedRollingPolicy,但是有两个限制,

1不支持也不允许文件压缩

2不能设置file属性,必须留空。

  1. : 告知 RollingFileAppender 合适激活滚动。
FixedWindowRollingPolicy

class=”ch.qos.logback.core.rolling.FixedWindowRollingPolicy” 根据固定窗口算法重命名文件的滚动策略。有以下子节点:

  1. :窗口索引最小值
  2. :窗口索引最大值,当用户指定的窗口过大时,会自动将窗口设置为12。
  3. :必须包含“%i”例如,假设最小值和最大值分别为1和2,命名模式为 mylog%i.log,会产生归档文件mylog1.log和mylog2.log。还可以指定文件压缩选项,例如,mylog%i.log.gz 或者 没有log%i.log.zip
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<configuration>
  <appender name="file" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
   <file>/home/log/log.log </file>
  <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.FixedWindowRollingPolicy">
     <fileNamePattern>tests.%i.log.zip </fileNamePattern>
<minIndex>1 </minIndex>
     <maxIndex>3 </maxIndex>
  </rollingPolicy>
  <triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
    <maxFileSize>5MB </maxFileSize>
   </triggeringPolicy>
  <encoder>
    <pattern>%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n </pattern>
   </encoder>
  </appender>
  <root level="DEBUG">
     <appender-ref ref="FILE" />
  </root>
</configuration>

上述配置表示按照固定窗口模式生成日志文件,当文件大于20MB时,生成新的日志文件。窗口大小是1到3,当保存了3个归档文件后,将覆盖最早的日志。       

其他appender

还有SocketAppender、SMTPAppender、DBAppender、SyslogAppender、SiftingAppender,并不常用,这里就不详解了。

大家可以参考官方文档,还可以编写自己的Appender。

子节点

用来设置某一个包或具体的某一个类的日志打印级别、以及指定 仅有一个name属性,一个可选的level和一个可选的addtivity属性。
可以包含零个或多个 元素,标识这个appender将会添加到这个logger         

  1. name: 用来指定受此loger约束的某一个包或者具体的某一个类。
  2. level: 用来设置打印级别,大小写无关:TRACE, DEBUG, INFO, WARN, ERROR, ALL和OFF,还有一个特俗值INHERITED或者同义词NULL,代表强制执行上级的级别。 如果未设置此属性,那么当前loger将会继承上级的级别。
      
      
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<logger name="org.springframework.web" level="debug"/>
<!-- show parameters for hibernate sql 专为 Hibernate 定制 -->
<logger name="org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicBinder" level="TRACE" />
<logger name="org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicExtractor" level="DEBUG" />
<logger name="org.hibernate.SQL" level="DEBUG" />
<logger name="org.hibernate.engine.QueryParameters" level="DEBUG" />
<logger name="org.hibernate.engine.query.HQLQueryPlan" level="DEBUG" />
<!--myibatis log configure-->
<logger name="com.apache.ibatis" level="TRACE"/>
<logger name="java.sql.Connection" level="DEBUG"/>
<logger name="java.sql.Statement" level="DEBUG"/>
<logger name="java.sql.PreparedStatement" level="DEBUG"/>

以上是常用的自定义logger配置,方便输出接口请求信息和数据库sql信息等等。

子节点

它也是 元素,但是它是根logger,是所有 的上级。只有一个level属性,因为name已经被命名为”root”,且已经是最上级了。

  1. level: 用来设置打印级别,大小写无关:TRACE, DEBUG, INFO, WARN, ERROR, ALL和OFF,不能设置为INHERITED或者同义词NULL。 默认是DEBUG。
      
      
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<root level="info">
<appender-ref ref="console"/>
<appender-ref ref="dailyRollingFileAppender"/>
<appender-ref ref="file"/>
</root>

输出级别

Logger可以被分配级别。级别包括:TRACE、DEBUG、INFO、WARN 和 ERROR,定义于ch.qos.logback.classic.Level类。如果 logger没有被分配级别,那么它将从有被分配级别的最近的祖先那里继承级别。root logger 默认级别是 DEBUG。

级别排序为: TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR

loback默认配置

如果配置文件 logback-test.xml 和 logback.xml 都不存在,那么 logback 默认地会调用BasicConfigurator ,创建一个最小化配置。最小化配置由一个关联到根 logger 的ConsoleAppender 组成。输出用模式为%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n 的 PatternLayoutEncoder 进行格式化。root logger 默认级别是 DEBUG。

1、Logback的配置文件

Logback 配置文件的语法非常灵活。正因为灵活,所以无法用 DTD 或 XML schema 进行定义。尽管如此,可以这样描述配置文件的基本结构:以 开头,后面有零个或多个 元素,有零个或多个 元素,有最多一个 元素。

2、Logback默认配置的步骤

(1). 尝试在 classpath下查找文件logback-test.xml;

(2). 如果文件不存在,则查找文件logback.xml;

(3). 如果两个文件都不存在,logback用BasicConfigurator自动对自己进行配置,这会导致记录输出到控制台。

简单的Demo

选择jar包

这里写图片描述

logback.xml

      
      
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<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<configuration scan="true" scanPeriod="10 seconds">
<!-- 文件输出格式 -->
<property name="pattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} -%5p ${PID:-} [%15.15t] %-40.40logger{39} : %m%n" />
<property name="charsetEncoding" value="UTF-8" />
<!--<PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} %-5level %class{36} %L %M - %msg%xEx%n"/>-->
<!--控制台日志-->
<appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>${pattern} </pattern>
<charset>UTF-8 </charset>
</encoder>
</appender>
<appender name="file" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
<file>/home/hsy/logback/logfile.log </file>
<append>true </append>
<encoder>
<pattern>${pattern} </pattern>
<charset>${charsetEncoding} </charset>
</encoder>
</appender>
<appender name="dailyRollingFileAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<File>/home/hsy/logback/log.log </File>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<!-- daily rollover -->
<FileNamePattern>logback.%d{yyyy-MM-dd}.log </FileNamePattern>
<!-- keep 30 days' worth of history -->
<maxHistory>30 </maxHistory>
</rollingPolicy>
<encoder>
<Pattern>${pattern} </Pattern>
</encoder>
</appender>
<logger name="org.springframework.web" level="debug"/>
<!-- show parameters for hibernate sql 专为 Hibernate 定制 -->
<logger name="org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicBinder" level="TRACE" />
<logger name="org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicExtractor" level="DEBUG" />
<logger name="org.hibernate.SQL" level="DEBUG" />
<logger name="org.hibernate.engine.QueryParameters" level="DEBUG" />
<logger name="org.hibernate.engine.query.HQLQueryPlan" level="DEBUG" />
<!--myibatis log configure-->
<logger name="com.apache.ibatis" level="TRACE"/>
<logger name="java.sql.Connection" level="DEBUG"/>
<logger name="java.sql.Statement" level="DEBUG"/>
<logger name="java.sql.PreparedStatement" level="DEBUG"/>
<root level="debug">
<appender-ref ref="console"/>
<appender-ref ref="dailyRollingFileAppender"/>
<appender-ref ref="file"/>
</root>
</configuration>

代码应用测试

      
      
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private final static Logger _logger = LoggerFactory.getLogger(CollectionHelper.class) ;
/**
* @description <p>处理的集合元素越多,去重速度更快,10万元素100毫秒,10个元素200毫秒</p>
* @param list
* @return
* @returnType List<Object>
* @author heshiyuan @date 2017年3月16日 下午7:37:53
* @path javase-common/com.javase.util/CollectionHelper.java
* @date 2017年3月16日 下午7:37:53
* @price ¥:三毛三
* @copyright 如有复制粘贴请通知本人或者捐赠,微信号:hewei1109
* @callnumber 15910868535
*/
public static void (List<Integer> list) {
_logger.info( "CollectionHelper.duplicateRemoval工具类去重开始!");
long startTime = System.currentTimeMillis() ;
try{
if(list == null) {
_logger.info( "将要去重的list集合是空,请检查参数再行调用!");
long endTime = System.currentTimeMillis() ;
_logger.info( "调用去重工具类耗时{}毫秒!",(endTime - startTime));
return ;
}
_logger.info( "去重之前的集合是{}",list.toString());
list = list.parallelStream().distinct().collect(Collectors.toList()) ;
_logger.info( "去重之后的集合是{}",list.toString());
} catch(Exception e){
_logger.error( "调用去重工具类CollectionHelper.duplicateRemoval遇到异常,异常信息:{}",e.getMessage());
throw e ;
} finally{
long endTime = System.currentTimeMillis() ;
_logger.info( "调用去重工具类耗时{}毫秒",(endTime - startTime));
_logger.info( "CollectionHelper.duplicateRemoval工具类去重结束!");
}
}

最后

由于logback别的方面本次没有用到,此博客会后续维护。。。

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转载自www.cnblogs.com/lijianming180/p/12046713.html