日志系统

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 日志门面+日志框架
  • 日志门面(或叫日志接口):slf4j、jcl
  • 日志框架:log4j、jul、log4j2、logback
  • 阿里开发规范:不可直接使用日志框架的API、而应使用日志接口slf4j的API。使用门面模式,有利于维护各类日志方式的统一
  • 目前最优组合:slf4j + logback
  • slf4j日志级别:trace、debug、info、warn、error
  • 所需依赖
<dependency>
    <groupId>org.slf4j</groupId>
    <artifactId>slf4j-api</artifactId>
    <version>1.7.25</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-core</artifactId>
    <version>1.2.3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-classic</artifactId>
    <version>1.2.3</version>
</dependency>
  • slf4j使用方式
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
public class Test{
  private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Test.class);
  public static void main(String[] args){
    logger.info("test")
  }
}
  • logback.xml配置模板(输出不同级别的日志到不同文件)
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration scan="true" scanPeriod="30 seconds">
    <contextName>Test</contextName>
    <!--定义项目名称-->
    <property name="appName" value="logTest"/>
    <!--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="logPath" value="f:/logs" />
    <!-- 控制台日志 -->
    <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <!--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%logger{36}:logger名称%msg:日志消息,%n是换行符-->
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <!-- info级别 -->
    <appender name="infoFile" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <!--日志名,指定最新的文件名,其他文件名使用FileNamePattern -->
        <File>${logPath}/${appName}/info.log</File>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>INFO</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 日志文件输出的文件名 -->
            <fileNamePattern>${logPaht}/${appName}/%d{yyyy-MM-dd}-info-%i.log</fileNamePattern>
            <maxFileSize>10MB</maxFileSize>
            <!-- 日志文件保留天数 -->
            <MaxHistory>30</MaxHistory>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <!-- error级别 -->
    <appender name="errorFile" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <File>${logPath}/${appName}/error.log</File>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>ERROR</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 日志文件输出的文件名 -->
            <fileNamePattern>${logPaht}/${appName}/%d{yyyy-MM-dd}-error-%i.log</fileNamePattern>
            <maxFileSize>10MB</maxFileSize>
            <!-- 日志文件保留天数 -->
            <MaxHistory>30</MaxHistory>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    <!--logger是root子节点,用来设置一个包或一个类的日志级别,
        name必填,用来指定包或类
        level可选,默认为root级别
        addtivity可选,是否向上级(即root节点)传递打印信息。默认true
    -->
    <logger name="com.xxx.yyy.LogTest" level="INFO" additivity="false">
        <appender-ref ref="infoFile"/>
        <appender-ref ref="errorFile"/>
    </logger>
    <!--指定基础的日志输出级别(root是必选节点)-->
    <root level="TRACE">
        <!--appender将会添加到这个loger-->
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>
    </root>
</configuration>
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
|
5月前
|
运维 安全 Linux
【揭秘】如何轻松掌控Linux系统命脉?——一场探索日志文件奥秘的旅程,带你洞悉系统背后的故事!
【8月更文挑战第21天】日志文件对Linux系统至关重要,记录着包括应用行为、组件状态和安全事件在内的系统活动,如同系统的“黑匣子”。掌握日志查看技巧是系统管理的基础技能,有助于快速诊断问题。常用命令包括`cat`、`tail`和`grep`等,可用于查看如`/var/log/messages`和`/var/log/auth.log`等系统日志文件,以及特定应用的日志。`journalctl`则用于查看systemd服务日志。此外,`logrotate`工具可管理日志文件的滚动和归档,确保系统高效运行。
54 4
|
5月前
|
存储 数据采集 数据处理
【Flume拓扑揭秘】掌握Flume的四大常用结构,构建强大的日志收集系统!
【8月更文挑战第24天】Apache Flume是一个强大的工具,专为大规模日志数据的收集、聚合及传输设计。其核心架构包括源(Source)、通道(Channel)与接收器(Sink)。Flume支持多样化的拓扑结构以适应不同需求,包括单层、扇入(Fan-in)、扇出(Fan-out)及复杂多层拓扑。单层拓扑简单直观,适用于单一数据流场景;扇入结构集中处理多源头数据;扇出结构则实现数据多目的地分发;复杂多层拓扑提供高度灵活性,适合多层次数据处理。通过灵活配置,Flume能够高效构建各种规模的数据收集系统。
110 0
|
1月前
|
存储 监控 安全
什么是事件日志管理系统?事件日志管理系统有哪些用处?
事件日志管理系统是IT安全的重要工具,用于集中收集、分析和解释来自组织IT基础设施各组件的事件日志,如防火墙、路由器、交换机等,帮助提升网络安全、实现主动威胁检测和促进合规性。系统支持多种日志类型,包括Windows事件日志、Syslog日志和应用程序日志,通过实时监测、告警及可视化分析,为企业提供强大的安全保障。然而,实施过程中也面临数据量大、日志管理和分析复杂等挑战。EventLog Analyzer作为一款高效工具,不仅提供实时监测与告警、可视化分析和报告功能,还支持多种合规性报告,帮助企业克服挑战,提升网络安全水平。
|
2月前
|
存储 Linux Docker
centos系统清理docker日志文件
通过以上方法,可以有效清理和管理CentOS系统中的Docker日志文件,防止日志文件占用过多磁盘空间。选择合适的方法取决于具体的应用场景和需求,可以结合手动清理、logrotate和调整日志驱动等多种方式,确保系统的高效运行。
198 2
|
3月前
|
XML JSON 监控
告别简陋:Java日志系统的最佳实践
【10月更文挑战第19天】 在Java开发中,`System.out.println()` 是最基本的输出方法,但它在实际项目中往往被认为是不专业和不足够的。本文将探讨为什么在现代Java应用中应该避免使用 `System.out.println()`,并介绍几种更先进的日志解决方案。
82 1
|
3月前
|
监控 网络协议 安全
Linux系统日志管理
Linux系统日志管理
69 3
|
3月前
|
监控 应用服务中间件 网络安全
#637481#基于django和neo4j的日志分析系统
#637481#基于django和neo4j的日志分析系统
49 4
|
5月前
|
存储 消息中间件 人工智能
AI大模型独角兽 MiniMax 基于阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 升级日志系统,PB 数据秒级查询响应
早期 MiniMax 基于 Grafana Loki 构建了日志系统,在资源消耗、写入性能及系统稳定性上都面临巨大的挑战。为此 MiniMax 开始寻找全新的日志系统方案,并基于阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 升级了日志系统,新系统已接入 MiniMax 内部所有业务线日志数据,数据规模为 PB 级, 整体可用性达到 99.9% 以上,10 亿级日志数据的检索速度可实现秒级响应。
AI大模型独角兽 MiniMax 基于阿里云数据库 SelectDB 版内核 Apache Doris 升级日志系统,PB 数据秒级查询响应
|
5月前
|
缓存 NoSQL Linux
【Azure Redis 缓存】Windows和Linux系统本地安装Redis, 加载dump.rdb中数据以及通过AOF日志文件追加数据
【Azure Redis 缓存】Windows和Linux系统本地安装Redis, 加载dump.rdb中数据以及通过AOF日志文件追加数据
149 1
【Azure Redis 缓存】Windows和Linux系统本地安装Redis, 加载dump.rdb中数据以及通过AOF日志文件追加数据
|
3月前
|
监控 Linux 测试技术
Linux系统命令与网络,磁盘和日志监控总结
Linux系统命令与网络,磁盘和日志监控总结
76 0