如何配置Log日志

这篇文章主要讲解了“如何配置Log日志”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“如何配置Log日志”吧！

1.Slf4j

Slf4j 的全称是 Simple Loging Facade For Java，它仅仅是一个为 Java  程序提供日志输出的统一接口，并不是一个具体的日志实现方案，就比如 JDBC 一样，只是一种规则而已。

所以单独的 Slf4j 是不能工作的，必须搭配其他具体的日志实现方案，比如：

• Apache 的 org.apache.log4j.Logger。

• JDK 自带的 java.util.logging.Logger 等。

简单语法

SLF4J 不及 Log4J 使用普遍，因为许多开发者熟悉 Log4J 而不知道 SLF4J，或不关注 SLF4J 而坚持使用 Log4J。

我们先看下 Log4J 示例：

Logger.debug("Hello " + name);

由于字符串拼接的问题，使用以上语句会先拼接字符串，再根据当前级别是否低于 Debug  决定是否输出本条日志，即使不输出日志，字符串拼接操作也会执行。

所以许多公司强制使用下面的语句，这样只有当前处于 Debug 级别时才会执行字符串拼接：

if (logger.isDebugEnabled()) {   LOGGER.debug(“Hello ” + name); }

它避免了字符串拼接问题，但有点太繁琐了是不是?相对地，SLF4J 提供下面这样简单的语法：

LOGGER.debug("Hello {}", name);

它的形式类似第一条示例，而又没有字符串拼接问题，也不像第二条那样繁琐。

日志等级 Level

Slf4j 有四个级别的 log level 可供选择，级别从上到下由低到高，优先级高的将被打印出来：

• Debug：简单来说，对程序调试有利的信息都可以 debug 输出。

• info：对用户有用的信息。

• warn：可能会导致错误的信息。

• error：顾名思义，发生错误的地方。

使用

因为是强制规约，所以直接使用 LoggerFactory 创建：

import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory;  public class Test {     private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Test.class);     // …… }

配置方式

Spring Boot 对 Slf4j 支持的很好，内部已经集成了 Slf4j，一般我们在使用的时候，会对 Slf4j 做一下配置。

application.yml 文件是 Spring Boot 中唯一一个需要配置的文件，一开始创建工程的时候是  application.properties 文件，个人比较喜欢用 yml 文件，因为 yml 文件的层次感特别好，看起来更直观。

但是 yml 文件对格式要求比较高，比如英文冒号后面必须要有个空格，否则项目估计无法启动，而且也不报错。用 properties 还是 yml  视个人习惯而定，都可以。

我们看一下 application.yml 文件中对日志的配置：

logging:   config: classpath:logback.xml   level:     com.bowen.dao: trace

logging.config 是用来指定项目启动的时候，读取哪个配置文件，这里指定的是日志配置文件是 classpath:logback.xml  文件，关于日志的相关配置信息，都放在 logback.xml 文件中了。

logging.level 是用来指定具体的 mapper 中日志的输出级别，上面的配置表示 com.bowen.dao 包下的所有 mapper  日志输出级别为 trace，会将操作数据库的 sql 打印出来。

开发时设置成 trace 方便定位问题，在生产环境上，将这个日志级别再设置成 error 级别即可。

常用的日志级别按照从高到低依次为：ERROR、WARN、INFO、DEBUG。

2.Log4j

Log4j 是 Apache 的一个开源项目，通过使用 Log4j，我们可以控制日志信息输送的目的地是控制台、文件、GUI 组件，甚至是套接口服务器、NT  的事件记录器、UNIX Syslog 守护进程等。

我们也可以控制每一条日志的输出格式;通过定义每条日志信息的级别，我们能够更加细致地控制日志的生成过程。

组成架构

Log4j 由三个重要的组成构成：

• Logger：控制要启用或禁用哪些日志记录语句，并对日志信息进行级别限制。

• Appenders：指定了日志将打印到控制台还是文件中。

• Layout：控制日志信息的显示格式。

Log4j 中将要输出的 Log 信息定义了 5 种级别，依次为 DEBUG、INFO、WARN、ERROR 和 FATAL。

当输出时，只有级别高过配置中规定的级别的信息才能真正的输出，这样就很方便的来配置不同情况下要输出的内容，而不需要更改代码。

日志等级 Level

Log4j 日志等级主要有以下几种：

• off：关闭日志，最高等级，任何日志都无法输出。

• fatal：灾难性错误，在能够输出日志的所有等级中最高。

• error：错误，一般用于异常信息。

• warn：警告，一般用于不规范的引用等信息。

• info：普通信息。

• debug：调试信息，一般用于程序执行过程。

• trace：堆栈信息，一般不使用。

• all：打开所有日志，最低等级，所有日志都可使用。

在 Logger 核心类中， 除了 off/all 以外，  其他每个日志等级都对应一组重载的方法，用于记录不同等级的日志。当且仅当方法对应的日志等级大于等于设置的日志等级时，日志才会被记录。

使用

使用 Log4j 只需要导入一个 jar 包：

<dependency>  <groupId>org.log4j</groupId>    <artifactId>log4j</artifactId>    <version>1.2.9</version> </dependency>e

配置方式

在 Resources Root 目录下创建一个 log4j.properties 配置文件，一定要注意：文件的位置和文件名一个都不能错，然后在  properties 文件中添加配置信息。

log4j.rootLogger=debug,cons  log4j.appender.cons=org.apache.log4j.ConsoleAppender  log4j.appender.cons.target=System.out   log4j.appender.cons.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  log4j.appender.cons.layout.ConversionPattern=%m%n

propertis 文件是最常用的配置方式。实际开发过程中，基本都是使用properties 文件。

pripertis 配置文件的配置方式为：

# 配置日志等级， 指定生效的Appender名字， AppenderA是定义的Appender的名字 log4j.rootLogger=日志等级,AppenderA,AppenderB,...  # ---------------- 定义一个appender------------------------ # 定义一个appender， appender名字可以是任意的，  # 如果要使该appender生效， 须加入到上一行rootLogger中, 后面为对应的Appender类 log4j.appender.appender名字=org.apache.log4j.ConsoleAppender  log4j.appender.appender名字.target=System.out   # 定义Appender的布局方式 log4j.appender.appender名字.layout=org.apache.log4j.SimpleLayout

3.Logback

简单地说，Logback 是一个 Java 领域的日志框架。它被认为是 Log4J 的继承人。Logback 是 Log4j 的升级，所以 Logback  自然比 Log4j 有很多优秀的地方。

模块组成

Logback 主要由三个模块组成：

• logback-core

• logback-classic

• logback-access

logback-core 是其它模块的基础设施，其它模块基于它构建，显然，logback-core 提供了一些关键的通用机制。

logback-classic 的地位和作用等同于 Log4J，它也被认为是 Log4J 的一个改进版，并且它实现了简单日志门面 SLF4J。

logback-access 主要作为一个与 Servlet 容器交互的模块，比如说 Tomcat 或者 Jetty，提供一些与 HTTP  访问相关的功能。

三个模块

Logback 组件

Logback 主要组件如下：

• Logger：日志的记录器;把他关联到应用对应的 context 上;主要用于存放日志对象;可以自定义日志类型级别。

• Appender：用于指定日志输出的目的地;目的地可以是控制台，文件，数据库等。

• Layout：负责把事件转换成字符串;格式化的日志信息的输出;在 logback 中 Layout 对象被封装在 encoder 中。

Logback 优点

Logback 主要优点如下：

• 同样的代码路径，Logback 执行更快。

• 更充分的测试。

• 原生实现了 SLF4J API(Log4J 还需要有一个中间转换层)。

• 内容更丰富的文档。

• 支持 XML 或者 Groovy 方式配置。

• 配置文件自动热加载。

• 从 IO 错误中优雅恢复。

• 自动删除日志归档。

• 自动压缩日志成为归档文件。

• 支持 Prudent 模式，使多个 JVM 进程能记录同一个日志文件。

• 支持配置文件中加入条件判断来适应不同的环境。

• 更强大的过滤器。

• 支持 SiftingAppender(可筛选 Appender)。

• 异常栈信息带有包信息。

标签属性

配置结构

• Logback 主要标签属性如下：

• configuration：配置的根节点。

• scan：为 ture 时，若配置文件属性改变会被扫描并重新加载，默认为 true。

• scanPeriod：监测配置文件是否有修改的时间间隔，若没给出时间单位，默认单位为毫秒;默认时间为 1 分钟;当 scan="true"时生效。

• debug：为 true 时，将打出 logback 的内部日志信息，实时查看 logback 运行状态;默认值为 false。

• contextName：上下文名称，默认为“default”，使用此标签可设置为其它名称，用于区分不同应用程序的记录;一旦设置不能修改。

• appender：configuration 的子节点，负责写日志的组件，有 name 和 class 两个必要属性。

• name：addender 的名称。

• class：appender 的全限定名，就是对应的某个具体的 Appender 类名，比如  ConsoleAppender、FileAppender。

• append：为 true 时，日志被追加到文件结尾，如果是 flase，清空现存的文件，默认值为 true。

配置方式

logback 框架会默认加载 classpath 下命名为 logback-spring 或 logback 的配置文件：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <configuration>     <property resource="logback.properties"/>     <appender name="CONSOLE-LOG" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">         <layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">             <pattern>[%d{yyyy-MM-dd' 'HH:mm:ss.sss}] [%C] [%t] [%L] [%-5p] %m%n</pattern>         </layout>     </appender>     <!--获取比info级别高(包括info级别)但除error级别的日志-->     <appender name="INFO-LOG" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">         <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">             <level>ERROR</level>             <onMatch>DENY</onMatch>             <onMismatch>ACCEPT</onMismatch>         </filter>         <encoder>             <pattern>[%d{yyyy-MM-dd' 'HH:mm:ss.sss}] [%C] [%t] [%L] [%-5p] %m%n</pattern>         </encoder>          <!--滚动策略-->         <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">             <!--路径-->             <fileNamePattern>${LOG_INFO_HOME}//%d.log</fileNamePattern>             <maxHistory>30</maxHistory>         </rollingPolicy>     </appender>     <appender name="ERROR-LOG" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">         <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">             <level>ERROR</level>         </filter>         <encoder>             <pattern>[%d{yyyy-MM-dd' 'HH:mm:ss.sss}] [%C] [%t] [%L] [%-5p] %m%n</pattern>         </encoder>         <!--滚动策略-->         <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">             <!--路径-->             <fileNamePattern>${LOG_ERROR_HOME}//%d.log</fileNamePattern>             <maxHistory>30</maxHistory>         </rollingPolicy>     </appender>      <root level="info">         <appender-ref ref="CONSOLE-LOG" />         <appender-ref ref="INFO-LOG" />         <appender-ref ref="ERROR-LOG" />     </root> </configuration>

4.ELK

ELK 是软件集合 Elasticsearch、Logstash、Kibana 的简称，由这三个软件及其相关的组件可以打造大规模日志实时处理系统。

新增了一个 FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat 占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给  Logstash，官方也推荐此工具。

架构图

Elasticsearch：是一个基于 Lucene 的、支持全文索引的分布式存储和索引引擎，主要负责将日志索引并存储起来，方便业务方检索查询。

Logstash：是一个日志收集、过滤、转发的中间件，主要负责将各条业务线的各类日志统一收集、过滤后，转发给 Elasticsearch  进行下一步处理。

Kibana：是一个可视化工具，主要负责查询 Elasticsearch 的数据并以可视化的方式展现给业务方，比如各类饼图、直方图、区域图等。

Filebeat：隶属于 Beats，是一个轻量级的日志收集处理工具。

目前 Beats 包含四种工具：Packetbeat(搜集网络流量数据)、Topbeat(搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU  和内存使用情况等数据)、Filebeat(搜集文件数据)、Winlogbeat(搜集 Windows 事件日志数据)。

主要特点

一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：

• 收集：能够采集多种来源的日志数据。

• 传输：能够稳定的把日志数据传输到中央系统。

• 存储：如何存储日志数据。

• 分析：可以支持 UI 分析。

• 警告：能够提供错误报告，监控机制。

ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。

应用场景

在海量日志系统的运维中，以下几个方面是必不可少的：

• 分布式日志数据集中式查询和管理。

• 系统监控，包含系统硬件和应用各个组件的监控。

• 故障排查。

• 安全信息和事件管理。

• 报表功能。

ELK  运行于分布式系统之上，通过搜集、过滤、传输、储存，对海量系统和组件日志进行集中管理和准实时搜索、分析，使用搜索、监控、事件消息和报表等简单易用的功能。

帮助运维人员进行线上业务的准实时监控、业务异常时及时定位原因、排除故障、程序研发时跟踪分析  Bug、业务趋势分析、安全与合规审计，深度挖掘日志的大数据价值。

同时 Elasticsearch 提供多种 API(REST JAVA PYTHON 等 API)供用户扩展开发，以满足其不同需求。

配置方式

filebeat 的配置，打开 filebeat.yml，进行配置，如下：

#输入源，可以写多个 filebeat.input: - type: log   enabled: true   #输入源文件地址   path:     - /data/logs/tomcat/*.log   #多行正则匹配，匹配规则 例：2020-09-29，不是这样的就与上一条信息合并   multiline:     pattern: '\s*\['     negate: true     match: after   #起个名字   tags: ["tomcat"]  #输出目标，可以把logstash改成es output.logstash:   hosts: [172.29.12.35:5044]

logstash 的配置，建一个以 .conf 为后缀的文件，或者打开 config 文件夹下的 .conf  文件，这里的配置文件是可以同时启动多个的，而且还有一个功能强大的 filter 功能，可以过滤原始数据，如下：

#输入源（必须） input {  #控制台键入  stdin {}  #文件读取  file {   #类似赋予的名字   type => "info"   #文件路径，可以用*代表所有   path => ['/usr/local/logstash-7.9.1/config/data-my.log']   #第一次从头开始读，下一次继续上一次的位置继续读   start_position => "beginning"  }  file {   type => "error"   path => ['/usr/local/logstash-7.9.1/config/data-my2.log']   start_position => "beginning"   codec=>multiline{    pattern => "\s*\["    negate => true    what => "previous"   }  }  #与filebates配合使用  beats{   port => 5044  } } #输出目标（必须） output {  #判断type是否相同  if [type] == "error"{   #如果是，就写入此es中   elasticsearch{    hosts => "172.29.12.35:9200"    #kibana通过index的名字进行查询，这里的YYYY是动态获取日期    index => "log-error-%{+YYYY.MM.dd}"   }  }  if [type] == "info"{   elasticsearch{    hosts => "172.29.12.35:9200"    #kibana通过index的名字进行查询    index => "log-info-%{+YYYY.MM.dd}"   }  }  #这里判断的是filebates中赋予的tags是否是tomcat  if "tomcat" in [tags]{   elasticsearch{    hosts => "172.29.12.35:9200"    #kibana通过index的名字进行查询    index => "tomcat"   }  }  #控制台也会打印信息  stdout {   codec => rubydebug {}  } }

感谢各位的阅读，以上就是“如何配置Log日志”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何配置Log日志这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！