如何配置Log日志

這篇文章主要講解了“如何配置Log日志”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“如何配置Log日志”吧！

1.Slf4j

Slf4j 的全稱是 Simple Loging Facade For Java，它僅僅是一個為 Java  程序提供日志輸出的統一接口，并不是一個具體的日志實現方案，就比如 JDBC 一樣，只是一種規則而已。

所以單獨的 Slf4j 是不能工作的，必須搭配其他具體的日志實現方案，比如：

• Apache 的 org.apache.log4j.Logger。

• JDK 自帶的 java.util.logging.Logger 等。

簡單語法

SLF4J 不及 Log4J 使用普遍，因為許多開發者熟悉 Log4J 而不知道 SLF4J，或不關注 SLF4J 而堅持使用 Log4J。

我們先看下 Log4J 示例：

Logger.debug("Hello " + name);

由于字符串拼接的問題，使用以上語句會先拼接字符串，再根據當前級別是否低于 Debug  決定是否輸出本條日志，即使不輸出日志，字符串拼接操作也會執行。

所以許多公司強制使用下面的語句，這樣只有當前處于 Debug 級別時才會執行字符串拼接：

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

它避免了字符串拼接問題，但有點太繁瑣了是不是?相對地，SLF4J 提供下面這樣簡單的語法：

LOGGER.debug("Hello {}", name);

它的形式類似第一條示例，而又沒有字符串拼接問題，也不像第二條那樣繁瑣。

日志等級 Level

Slf4j 有四個級別的 log level 可供選擇，級別從上到下由低到高，優先級高的將被打印出來：

• Debug：簡單來說，對程序調試有利的信息都可以 debug 輸出。

• info：對用戶有用的信息。

• warn：可能會導致錯誤的信息。

• error：顧名思義，發生錯誤的地方。

使用

因為是強制規約，所以直接使用 LoggerFactory 創建：

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 對 Slf4j 支持的很好，內部已經集成了 Slf4j，一般我們在使用的時候，會對 Slf4j 做一下配置。

application.yml 文件是 Spring Boot 中唯一一個需要配置的文件，一開始創建工程的時候是  application.properties 文件，個人比較喜歡用 yml 文件，因為 yml 文件的層次感特別好，看起來更直觀。

但是 yml 文件對格式要求比較高，比如英文冒號后面必須要有個空格，否則項目估計無法啟動，而且也不報錯。用 properties 還是 yml  視個人習慣而定，都可以。

我們看一下 application.yml 文件中對日志的配置：

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

logging.config 是用來指定項目啟動的時候，讀取哪個配置文件，這里指定的是日志配置文件是 classpath:logback.xml  文件，關于日志的相關配置信息，都放在 logback.xml 文件中了。

logging.level 是用來指定具體的 mapper 中日志的輸出級別，上面的配置表示 com.bowen.dao 包下的所有 mapper  日志輸出級別為 trace，會將操作數據庫的 sql 打印出來。

開發時設置成 trace 方便定位問題，在生產環境上，將這個日志級別再設置成 error 級別即可。

常用的日志級別按照從高到低依次為：ERROR、WARN、INFO、DEBUG。

2.Log4j

Log4j 是 Apache 的一個開源項目，通過使用 Log4j，我們可以控制日志信息輸送的目的地是控制臺、文件、GUI 組件，甚至是套接口服務器、NT  的事件記錄器、UNIX Syslog 守護進程等。

我們也可以控制每一條日志的輸出格式;通過定義每條日志信息的級別，我們能夠更加細致地控制日志的生成過程。

組成架構

Log4j 由三個重要的組成構成：

• Logger：控制要啟用或禁用哪些日志記錄語句，并對日志信息進行級別限制。

• Appenders：指定了日志將打印到控制臺還是文件中。

• Layout：控制日志信息的顯示格式。

Log4j 中將要輸出的 Log 信息定義了 5 種級別，依次為 DEBUG、INFO、WARN、ERROR 和 FATAL。

當輸出時，只有級別高過配置中規定的級別的信息才能真正的輸出，這樣就很方便的來配置不同情況下要輸出的內容，而不需要更改代碼。

日志等級 Level

Log4j 日志等級主要有以下幾種：

• off：關閉日志，最高等級，任何日志都無法輸出。

• fatal：災難性錯誤，在能夠輸出日志的所有等級中最高。

• error：錯誤，一般用于異常信息。

• warn：警告，一般用于不規范的引用等信息。

• info：普通信息。

• debug：調試信息，一般用于程序執行過程。

• trace：堆棧信息，一般不使用。

• all：打開所有日志，最低等級，所有日志都可使用。

在 Logger 核心類中， 除了 off/all 以外，  其他每個日志等級都對應一組重載的方法，用于記錄不同等級的日志。當且僅當方法對應的日志等級大于等于設置的日志等級時，日志才會被記錄。

使用

使用 Log4j 只需要導入一個 jar 包：

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

配置方式

在 Resources Root 目錄下創建一個 log4j.properties 配置文件，一定要注意：文件的位置和文件名一個都不能錯，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。實際開發過程中，基本都是使用properties 文件。

pripertis 配置文件的配置方式為：

# 配置日志等級， 指定生效的Appender名字， AppenderA是定義的Appender的名字 log4j.rootLogger=日志等級,AppenderA,AppenderB,...  # ---------------- 定義一個appender------------------------ # 定義一個appender， appender名字可以是任意的，  # 如果要使該appender生效， 須加入到上一行rootLogger中, 后面為對應的Appender類 log4j.appender.appender名字=org.apache.log4j.ConsoleAppender  log4j.appender.appender名字.target=System.out   # 定義Appender的布局方式 log4j.appender.appender名字.layout=org.apache.log4j.SimpleLayout

3.Logback

簡單地說，Logback 是一個 Java 領域的日志框架。它被認為是 Log4J 的繼承人。Logback 是 Log4j 的升級，所以 Logback  自然比 Log4j 有很多優秀的地方。

模塊組成

Logback 主要由三個模塊組成：

• logback-core

• logback-classic

• logback-access

logback-core 是其它模塊的基礎設施，其它模塊基于它構建，顯然，logback-core 提供了一些關鍵的通用機制。

logback-classic 的地位和作用等同于 Log4J，它也被認為是 Log4J 的一個改進版，并且它實現了簡單日志門面 SLF4J。

logback-access 主要作為一個與 Servlet 容器交互的模塊，比如說 Tomcat 或者 Jetty，提供一些與 HTTP  訪問相關的功能。

三個模塊

Logback 組件

Logback 主要組件如下：

• Logger：日志的記錄器;把他關聯到應用對應的 context 上;主要用于存放日志對象;可以自定義日志類型級別。

• Appender：用于指定日志輸出的目的地;目的地可以是控制臺，文件，數據庫等。

• Layout：負責把事件轉換成字符串;格式化的日志信息的輸出;在 logback 中 Layout 對象被封裝在 encoder 中。

Logback 優點

Logback 主要優點如下：

• 同樣的代碼路徑，Logback 執行更快。

• 更充分的測試。

• 原生實現了 SLF4J API(Log4J 還需要有一個中間轉換層)。

• 內容更豐富的文檔。

• 支持 XML 或者 Groovy 方式配置。

• 配置文件自動熱加載。

• 從 IO 錯誤中優雅恢復。

• 自動刪除日志歸檔。

• 自動壓縮日志成為歸檔文件。

• 支持 Prudent 模式，使多個 JVM 進程能記錄同一個日志文件。

• 支持配置文件中加入條件判斷來適應不同的環境。

• 更強大的過濾器。

• 支持 SiftingAppender(可篩選 Appender)。

• 異常棧信息帶有包信息。

標簽屬性

配置結構

• Logback 主要標簽屬性如下：

• configuration：配置的根節點。

• scan：為 ture 時，若配置文件屬性改變會被掃描并重新加載，默認為 true。

• scanPeriod：監測配置文件是否有修改的時間間隔，若沒給出時間單位，默認單位為毫秒;默認時間為 1 分鐘;當 scan="true"時生效。

• debug：為 true 時，將打出 logback 的內部日志信息，實時查看 logback 運行狀態;默認值為 false。

• contextName：上下文名稱，默認為“default”，使用此標簽可設置為其它名稱，用于區分不同應用程序的記錄;一旦設置不能修改。

• appender：configuration 的子節點，負責寫日志的組件，有 name 和 class 兩個必要屬性。

• name：addender 的名稱。

• class：appender 的全限定名，就是對應的某個具體的 Appender 類名，比如  ConsoleAppender、FileAppender。

• append：為 true 時，日志被追加到文件結尾，如果是 flase，清空現存的文件，默認值為 true。

配置方式

logback 框架會默認加載 classpath 下命名為 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>     <!--獲取比info級別高(包括info級別)但除error級別的日志-->     <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>          <!--滾動策略-->         <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">             <!--路徑-->             <fileNamePattern>${LOG_INFO_HOME}//%d.log</fileNamePattern>             <maxHistory>30</maxHistory>         </rollingPolicy>     </appender>     <appender name="ERROR-LOG" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">         <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">             <level>ERROR</level>         </filter>         <encoder>             <pattern>[%d{yyyy-MM-dd' 'HH:mm:ss.sss}] [%C] [%t] [%L] [%-5p] %m%n</pattern>         </encoder>         <!--滾動策略-->         <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">             <!--路徑-->             <fileNamePattern>${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 是軟件集合 Elasticsearch、Logstash、Kibana 的簡稱，由這三個軟件及其相關的組件可以打造大規模日志實時處理系統。

新增了一個 FileBeat，它是一個輕量級的日志收集處理工具(Agent)，Filebeat 占用資源少，適合于在各個服務器上搜集日志后傳輸給  Logstash，官方也推薦此工具。

架構圖

Elasticsearch：是一個基于 Lucene 的、支持全文索引的分布式存儲和索引引擎，主要負責將日志索引并存儲起來，方便業務方檢索查詢。

Logstash：是一個日志收集、過濾、轉發的中間件，主要負責將各條業務線的各類日志統一收集、過濾后，轉發給 Elasticsearch  進行下一步處理。

Kibana：是一個可視化工具，主要負責查詢 Elasticsearch 的數據并以可視化的方式展現給業務方，比如各類餅圖、直方圖、區域圖等。

Filebeat：隸屬于 Beats，是一個輕量級的日志收集處理工具。

目前 Beats 包含四種工具：Packetbeat(搜集網絡流量數據)、Topbeat(搜集系統、進程和文件系統級別的 CPU  和內存使用情況等數據)、Filebeat(搜集文件數據)、Winlogbeat(搜集 Windows 事件日志數據)。

主要特點

一個完整的集中式日志系統，需要包含以下幾個主要特點：

• 收集：能夠采集多種來源的日志數據。

• 傳輸：能夠穩定的把日志數據傳輸到中央系統。

• 存儲：如何存儲日志數據。

• 分析：可以支持 UI 分析。

• 警告：能夠提供錯誤報告，監控機制。

ELK提供了一整套解決方案，并且都是開源軟件，之間互相配合使用，完美銜接，高效的滿足了很多場合的應用。目前主流的一種日志系統。

應用場景

在海量日志系統的運維中，以下幾個方面是必不可少的：

• 分布式日志數據集中式查詢和管理。

• 系統監控，包含系統硬件和應用各個組件的監控。

• 故障排查。

• 安全信息和事件管理。

• 報表功能。

ELK  運行于分布式系統之上，通過搜集、過濾、傳輸、儲存，對海量系統和組件日志進行集中管理和準實時搜索、分析，使用搜索、監控、事件消息和報表等簡單易用的功能。

幫助運維人員進行線上業務的準實時監控、業務異常時及時定位原因、排除故障、程序研發時跟蹤分析  Bug、業務趨勢分析、安全與合規審計，深度挖掘日志的大數據價值。

同時 Elasticsearch 提供多種 API(REST JAVA PYTHON 等 API)供用戶擴展開發，以滿足其不同需求。

配置方式

filebeat 的配置，打開 filebeat.yml，進行配置，如下：

#輸入源，可以寫多個 filebeat.input: - type: log   enabled: true   #輸入源文件地址   path:     - /data/logs/tomcat/*.log   #多行正則匹配，匹配規則 例：2020-09-29，不是這樣的就與上一條信息合并   multiline:     pattern: '\s*\['     negate: true     match: after   #起個名字   tags: ["tomcat"]  #輸出目標，可以把logstash改成es output.logstash:   hosts: [172.29.12.35:5044]

logstash 的配置，建一個以 .conf 為后綴的文件，或者打開 config 文件夾下的 .conf  文件，這里的配置文件是可以同時啟動多個的，而且還有一個功能強大的 filter 功能，可以過濾原始數據，如下：

#輸入源（必須） input {  #控制臺鍵入  stdin {}  #文件讀取  file {   #類似賦予的名字   type => "info"   #文件路徑，可以用*代表所有   path => ['/usr/local/logstash-7.9.1/config/data-my.log']   #第一次從頭開始讀，下一次繼續上一次的位置繼續讀   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"   }  }  #與filebates配合使用  beats{   port => 5044  } } #輸出目標（必須） output {  #判斷type是否相同  if [type] == "error"{   #如果是，就寫入此es中   elasticsearch{    hosts => "172.29.12.35:9200"    #kibana通過index的名字進行查詢，這里的YYYY是動態獲取日期    index => "log-error-%{+YYYY.MM.dd}"   }  }  if [type] == "info"{   elasticsearch{    hosts => "172.29.12.35:9200"    #kibana通過index的名字進行查詢    index => "log-info-%{+YYYY.MM.dd}"   }  }  #這里判斷的是filebates中賦予的tags是否是tomcat  if "tomcat" in [tags]{   elasticsearch{    hosts => "172.29.12.35:9200"    #kibana通過index的名字進行查詢    index => "tomcat"   }  }  #控制臺也會打印信息  stdout {   codec => rubydebug {}  } }

感謝各位的閱讀，以上就是“如何配置Log日志”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對如何配置Log日志這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！