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:
- logback-core:其它两个模块的基础模块
- 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
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- 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 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());
}
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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());
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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:
- 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。
- 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。
- 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>
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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>
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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“${}”来使用变量。
- name: 变量的名称
- value: 的值时变量定义的值
例如:
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<configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false">
<property name="APP_Name" value="myAppName" />
<contextName>${APP_Name}</contextName>
</configuration>
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子节点timestamp
子节点:获取时间戳字符串,他有两个属性key和datePattern
- key: 标识此 的名字;
- 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>
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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。
- name指定appender名称
- 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。
- ConsoleAppender
- FileAppende
- RollingFileAppderRollingFileAppender
ConsoleAppender
ConsoleAppender 把日志输出到控制台,有以下子节点:
- :对日志进行格式化。
- :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>
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上述配置表示把>=DEBUG级别的日志都输出到控制台
FileAppender
- :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。
- :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。
- :对记录事件进行格式化。
- :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>
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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:
- :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。
- :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。
- :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:
- :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。
- : 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>
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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:
- :这是活动文件的大小,默认值是10MB。
- :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。
- : 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:
- :窗口索引最小值
- :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。
- :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
例如:
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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>
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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
- name: 用来指定受此loger约束的某一个包或者具体的某一个类。
- 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"/>
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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。
- 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>
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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
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>
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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
* @email heshiyuan@chtwm.com
* @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!");
}
}
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最后
由于logback别的方面本次没有用到,此博客会后续维护。。。