日志组件logback介绍及配置使用方法

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介:

转载于:http://sunney2010.iteye.com/blog/1404729

一、logback的介绍

Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-classic完整实现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要与SLF4J结合起来用,两个组件的官方网站如下:

本文章用到的组件如下:请自行到官方网站下载!

  • logback-access-1.0.0.jar
  • logback-classic-1.0.0.jar
  • logback-core-1.0.0.jar
  • slf4j-api-1.6.0.jar

二、logback取代 log4j的理由:

Logback和log4j是非常相似的,如果你对log4j很熟悉,那对logback很快就会得心应手。下面列了logback相对于log4j的一些优点:

  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. 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。
  3. 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。
  4. 非常充分的文档 官方网站有两百多页的文档。
  5. 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。
  6. 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 。
  7. 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。
  8. 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。
  9. 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 。
  10. 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。
  11. 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。
  12. 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。
  13. 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,那那些log文件超过12个月的都会被自动移除。

总之,logback比log4j太优秀了,让我们的应用全部建立logback上吧 !

三、Logback的配置介绍

1、Logger、appender及layout

Logger作为日志的记录器,把它关联到应用的对应的context上后,主要用于存放日志对象,也可以定义日志类型、级别。
Appender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。
Layout 负责把事件转换成字符串,格式化的日志信息的输出。

2、logger context

各个logger 都被关联到一个 LoggerContext,LoggerContext负责制造logger,也负责以树结构排列各logger。其他所有logger也通过org.slf4j.LoggerFactory 类的静态方法getLogger取得。 getLogger方法以 logger名称为参数。用同一名字调用LoggerFactory.getLogger 方法所得到的永远都是同一个logger对象的引用。

3、有效级别及级别的继承

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。

4、打印方法与基本的选择规则

打印方法决定记录请求的级别。例如,如果 L 是一个 logger 实例,那么,语句 L.info(“..”)是一条级别为 INFO的记录语句。记录请求的级别在高于或等于其 logger 的有效级别时被称为被启用,否则,称为被禁用。记录请求级别为 p,其 logger的有效级别为 q,只有则当 p>=q时,该请求才会被执行。
该规则是 logback 的核心。级别排序为:

TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR

四、Logback的默认配置

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<configuration>开头,后面有零个或多个<appender>元素,有零个或多个<logger>元素,有最多一个<root>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 Bas icConfigurator 自动对自己进行配置,这会导致记录输出到控制台。

3、Logback.xml 文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <!--定义日志文件的存储地址 勿在 LogBack 的配置中使用相对路径-->  
    <property name="LOG_HOME" value="c:/log" />  
    <!-- 控制台输出 -->   
    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
       <!-- 日志输出编码 -->  
       <Encoding>UTF-8</Encoding>   
        <layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">   
             <!--格式化输出:%d表示日期,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度%msg:日志消息,%n是换行符--> 
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n   
            </pattern>   
        </layout>   
    </appender>   
    <!-- 按照每天生成日志文件 -->   
    <appender name="FILE"  class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">   
        <Encoding>UTF-8</Encoding>   
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <!--日志文件输出的文件名-->
            <FileNamePattern>${LOG_HOME}/myApp.log.%d{yyyy-MM-dd}.log</FileNamePattern>   
            <MaxHistory>30</MaxHistory>
        </rollingPolicy>   
        <layout class="ch.qos.logback.classic.PatternLayout">  
            <!--格式化输出:%d表示日期,%thread表示线程名,%-5level:级别从左显示5个字符宽度%msg:日志消息,%n是换行符--> 
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n   
            </pattern>   
       </layout> 
        <!--日志文件最大的大小-->
       <triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
         <MaxFileSize>10MB</MaxFileSize>
       </triggeringPolicy>
    </appender> 
   <!-- 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" />  

    <!-- 日志输出级别 -->
    <root level="INFO">   
        <appender-ref ref="STDOUT" />   
        <appender-ref ref="FILE" />   
    </root> 

     <!--日志异步到数据库 -->  
    <appender name="DB" class="ch.qos.logback.classic.db.DBAppender">
        <!--日志异步到数据库 --> 
        <connectionSource class="ch.qos.logback.core.db.DriverManagerConnectionSource">
           <!--连接池 --> 
           <dataSource class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource">
              <driverClass>com.mysql.jdbc.Driver</driverClass>
              <url>jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/databaseName</url>
              <user>root</user>
              <password>root</password>
            </dataSource>
        </connectionSource>
  </appender> -->
</configuration>

五、在程序用引用Logback

package com.stu.system.action; 

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

public class BlogAction{
     //定义一个全局的记录器,通过LoggerFactory获取
     private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BlogAction.class); 
     /**
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        logger.info("logback 成功了");
        logger.error("logback 成功了");
    }
}


转载:http://blog.csdn.net/foreverling/article/details/51393047

相关实践学习
日志服务之使用Nginx模式采集日志
本文介绍如何通过日志服务控制台创建Nginx模式的Logtail配置快速采集Nginx日志并进行多维度分析。
目录
相关文章
|
1月前
|
SQL Java 数据库连接
微服务——SpringBoot使用归纳——Spring Boot使用slf4j进行日志记录—— application.yml 中对日志的配置
在 Spring Boot 项目中,`application.yml` 文件用于配置日志。通过 `logging.config` 指定日志配置文件(如 `logback.xml`),实现日志详细设置。`logging.level` 可定义包的日志输出级别,例如将 `com.itcodai.course03.dao` 包设为 `trace` 级别,便于开发时查看 SQL 操作。日志级别从高到低为 ERROR、WARN、INFO、DEBUG,生产环境建议调整为较高级别以减少日志量。本课程采用 yml 格式,因其层次清晰,但需注意格式要求。
122 0
|
16天前
|
存储 监控 API
【Azure App Service】分享使用Python Code获取App Service的服务器日志记录管理配置信息
本文介绍了如何通过Python代码获取App Service中“Web服务器日志记录”的配置状态。借助`azure-mgmt-web` SDK,可通过初始化`WebSiteManagementClient`对象、调用`get_configuration`方法来查看`http_logging_enabled`的值,从而判断日志记录是否启用及存储方式(关闭、存储或文件系统)。示例代码详细展示了实现步骤,并附有执行结果与官方文档参考链接,帮助开发者快速定位和解决问题。
68 23
|
29天前
|
监控 Shell Linux
Android调试终极指南:ADB安装+多设备连接+ANR日志抓取全流程解析,覆盖环境变量配置/多设备调试/ANR日志分析全流程,附Win/Mac/Linux三平台解决方案
ADB(Android Debug Bridge)是安卓开发中的重要工具,用于连接电脑与安卓设备,实现文件传输、应用管理、日志抓取等功能。本文介绍了 ADB 的基本概念、安装配置及常用命令。包括:1) 基本命令如 `adb version` 和 `adb devices`;2) 权限操作如 `adb root` 和 `adb shell`;3) APK 操作如安装、卸载应用;4) 文件传输如 `adb push` 和 `adb pull`;5) 日志记录如 `adb logcat`;6) 系统信息获取如屏幕截图和录屏。通过这些功能,用户可高效调试和管理安卓设备。
|
1月前
|
数据库连接 测试技术 Windows
【YashanDB知识库】windows配置ODBC跟踪日志, 使用日志定位问题
【YashanDB知识库】windows配置ODBC跟踪日志, 使用日志定位问题
|
4月前
|
SQL
南大通用GBase 8a配置gcware日志等级,减少日志输出,节省磁盘IO
南大通用GBase 8a配置gcware日志等级,减少日志输出,节省磁盘IO
|
4月前
|
存储 Prometheus 监控
Docker容器内进行应用调试与故障排除的方法与技巧,包括使用日志、进入容器检查、利用监控工具及检查配置等,旨在帮助用户有效应对应用部署中的挑战,确保应用稳定运行
本文深入探讨了在Docker容器内进行应用调试与故障排除的方法与技巧,包括使用日志、进入容器检查、利用监控工具及检查配置等,旨在帮助用户有效应对应用部署中的挑战,确保应用稳定运行。
184 5
|
5月前
|
Java 中间件
SpringBoot入门(6)- 添加Logback日志
SpringBoot入门(6)- 添加Logback日志
102 1
|
5月前
|
XML 安全 Java
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
本文介绍了Java日志框架的基本概念和使用方法,重点讨论了SLF4J、Log4j、Logback和Log4j2之间的关系及其性能对比。SLF4J作为一个日志抽象层,允许开发者使用统一的日志接口,而Log4j、Logback和Log4j2则是具体的日志实现框架。Log4j2在性能上优于Logback,推荐在新项目中使用。文章还详细说明了如何在Spring Boot项目中配置Log4j2和Logback,以及如何使用Lombok简化日志记录。最后,提供了一些日志配置的最佳实践,包括滚动日志、统一日志格式和提高日志性能的方法。
1679 31
【日志框架整合】Slf4j、Log4j、Log4j2、Logback配置模板
|
4月前
|
监控 安全 Apache
什么是Apache日志?为什么Apache日志分析很重要?
Apache是全球广泛使用的Web服务器软件,支持超过30%的活跃网站。它通过接收和处理HTTP请求,与后端服务器通信,返回响应并记录日志,确保网页请求的快速准确处理。Apache日志分为访问日志和错误日志,对提升用户体验、保障安全及优化性能至关重要。EventLog Analyzer等工具可有效管理和分析这些日志,增强Web服务的安全性和可靠性。
127 9
|
2月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log、原理、写入过程;binlog与redolog区别、update语句的执行流程、两阶段提交、主从复制、三种日志的使用场景;查询日志、慢查询日志、错误日志等其他几类日志
189 35
MySQL日志详解——日志分类、二进制日志bin log、回滚日志undo log、重做日志redo log

热门文章

最新文章