在项目开发中,为了跟踪代码的运行情况,常常要使用日志来记录信息。
在 Java 世界,有很多的日志工具库来实现日志功能,避免了我们重复造轮子。
我们先来逐一了解一下主流日志工具。
📓 本文已归档到:「blog」
日志框架
java.util.logging (JUL)
JDK1.4 开始,通过 java.util.logging
提供日志功能。
它能满足基本的日志需要,但是功能没有 Log4j 强大,而且使用范围也没有 Log4j 广泛。
Log4j
Log4j 是 apache 的一个开源项目,创始人 Ceki Gulcu。
Log4j 应该说是 Java 领域资格最老,应用最广的日志工具。从诞生之日到现在一直广受业界欢迎。
Log4j 是高度可配置的,并可通过在运行时的外部文件配置。它根据记录的优先级别,并提供机制,以指示记录信息到许多的目的地,诸如:数据库,文件,控制台,UNIX 系统日志等。
Log4j 中有三个主要组成部分:
appenders - 负责发布日志信息,以不同的首选目的地。
layouts - 负责格式化不同风格的日志信息。
官网地址
Logback
Logback 是由 log4j 创始人 Ceki Gulcu 设计的又一个开源日记组件,目标是替代 log4j。
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记系统如 log4j 或 JDK14 Logging。
logback-access
- 访问模块与 Servlet 容器集成提供通过 Http 来访问日记的功能。
官网地址
Log4j2
官网地址
按照官方的说法,Log4j2 是 Log4j 和 Logback 的替代。
Log4j2 架构:
Log4j vs Logback vs Log4j2
按照官方的说法,Log4j2 大大优于 Log4j 和 Logback。
那么,Log4j2 相比于先问世的 Log4j 和 Logback,它具有哪些优势呢?
Log4j2 旨在用作审计日志记录框架。 Log4j 1.x 和 Logback 都会在重新配置时丢失事件。 Log4j 2 不会。在 Logback 中,Appender 中的异常永远不会对应用程序可见。在 Log4j 中,可以将 Appender 配置为允许异常渗透到应用程序。
Log4j2 在多线程场景中,异步 Loggers 的吞吐量比 Log4j 1.x 和 Logback 高 10 倍,延迟低几个数量级。
Log4j2 对于独立应用程序是无垃圾的,对于稳定状态日志记录期间的 Web 应用程序来说是低垃圾。这减少了垃圾收集器的压力,并且可以提供更好的响应时间性能。
Log4j2 使用插件系统,通过添加新的 Appender、Filter、Layout、Lookup 和 Pattern Converter,可以非常轻松地扩展框架,而无需对 Log4j 进行任何更改。
由于插件系统配置更简单。配置中的条目不需要指定类名。
Log4j 和 Logback 的 Layout 返回的是字符串,而 Log4j2 返回的是二进制数组,这使得它能被各种 Appender 使用。
Syslog Appender 支持 TCP 和 UDP 并且支持 BSD 系统日志。
Log4j2 利用 Java5 并发特性,尽量小粒度的使用锁,减少锁的开销。
日志门面
何谓日志门面?
日志门面是对不同日志框架提供的一个 API 封装,可以在部署的时候不修改任何配置即可接入一种日志实现方案。
common-logging
common-logging 是 apache 的一个开源项目。也称Jakarta Commons Logging,缩写 JCL。
common-logging 的功能是提供日志功能的 API 接口,本身并不提供日志的具体实现(当然,common-logging 内部有一个 Simple logger 的简单实现,但是功能很弱,直接忽略),而是在运行时动态的绑定日志实现组件来工作(如 log4j、java.util.loggin)。
官网地址
slf4j
全称为 Simple Logging Facade for Java,即 java 简单日志门面。
什么,作者又是 Ceki Gulcu!这位大神写了 Log4j、Logback 和 slf4j,专注日志组件开发五百年,一直只能超越自己。
类似于 Common-Logging,slf4j 是对不同日志框架提供的一个 API 封装,可以在部署的时候不修改任何配置即可接入一种日志实现方案。但是,slf4j 在编译时静态绑定真正的 Log 库。使用 SLF4J 时,如果你需要使用某一种日志实现,那么你必须选择正确的 SLF4J 的 jar 包的集合(各种桥接包)。
官网地址
common-logging vs slf4j
slf4j 库类似于 Apache Common-Logging。但是,他在编译时静态绑定真正的日志库。这点似乎很麻烦,其实也不过是导入桥接 jar 包而已。
slf4j 一大亮点是提供了更方便的日志记录方式:
不需要使用logger.isDebugEnabled()
来解决日志因为字符拼接产生的性能问题。slf4j 的方式是使用{}
作为字符串替换符,形式如下:
logger.debug("id: {}, name: {} ", id, name);
总结
综上所述,使用 slf4j + Logback 可谓是目前最理想的日志解决方案了。
接下来,就是如何在项目中实施了。
实施日志解决方案
使用日志解决方案基本可分为三步:
常见的各种日志解决方案的第 2 步和第 3 步基本一样,实施上的差别主要在第 1 步,也就是使用不同的库。
引入 jar 包
这里首选推荐使用 slf4j + logback 的组合。
如果你习惯了 common-logging,可以选择 common-logging+log4j。
强烈建议不要直接使用日志实现组件(logback、log4j、java.util.logging),理由前面也说过,就是无法灵活替换日志库。
还有一种情况:你的老项目使用了 common-logging,或是直接使用日志实现组件。如果修改老的代码,工作量太大,需要兼容处理。在下文,都将看到各种应对方法。
注:据我所知,当前仍没有方法可以将 slf4j 桥接到 common-logging。如果我孤陋寡闻了,请不吝赐教。
slf4j 直接绑定日志组件
slf4j + logback
添加依赖到 pom.xml 中即可。
logback-classic-1.0.13.jar 会自动将 slf4j-api-1.7.21.jar 和 logback-core-1.0.13.jar 也添加到你的项目中。
<dependency>
<groupId>ch.qos.logback</groupId>
<artifactId>logback-classic</artifactId>
<version>1.0.13</version>
</dependency>
slf4j + log4j
添加依赖到 pom.xml 中即可。
slf4j-log4j12-1.7.21.jar 会自动将 slf4j-api-1.7.21.jar 和 log4j-1.2.17.jar 也添加到你的项目中。
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.21</version>
</dependency>
slf4j + java.util.logging
添加依赖到 pom.xml 中即可。
slf4j-jdk14-1.7.21.jar 会自动将 slf4j-api-1.7.21.jar 也添加到你的项目中。
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-jdk14</artifactId>
<version>1.7.21</version>
</dependency>
slf4j 兼容非 slf4j 日志组件
在介绍解决方案前,先提一个概念——桥接
什么是桥接呢
假如你正在开发应用程序所调用的组件当中已经使用了 common-logging,这时你需要 jcl-over-slf4j.jar 把日志信息输出重定向到 slf4j-api,slf4j-api 再去调用 slf4j 实际依赖的日志组件。这个过程称为桥接。下图是官方的 slf4j 桥接策略图:
从图中应该可以看出,无论你的老项目中使用的是 common-logging 或是直接使用 log4j、java.util.logging,都可以使用对应的桥接 jar 包来解决兼容问题。
slf4j 兼容 common-logging
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>
<version>1.7.12</version>
</dependency>
slf4j 兼容 log4j
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>log4j-over-slf4j</artifactId>
<version>1.7.12</version>
</dependency>
slf4j 兼容 java.util.logging
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>jul-to-slf4j</artifactId>
<version>1.7.12</version>
</dependency>
spring 集成 slf4j
做 java web 开发,基本离不开 spring 框架。很遗憾,spring 使用的日志解决方案是 common-logging + log4j。
所以,你需要一个桥接 jar 包:logback-ext-spring。
<dependency>
<groupId>ch.qos.logback</groupId>
<artifactId>logback-classic</artifactId>
<version>1.1.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.logback-extensions</groupId>
<artifactId>logback-ext-spring</artifactId>
<version>0.1.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>
<version>1.7.12</version>
</dependency>
common-logging 绑定日志组件
common-logging + log4j
添加依赖到 pom.xml 中即可。
<dependency>
<groupId>commons-logging</groupId>
<artifactId>commons-logging</artifactId>
<version>1.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>log4j</artifactId>
<version>1.2.17</version>
</dependency>
使用 API
slf4j 用法
使用 slf4j 的 API 很简单。使用LoggerFactory
初始化一个Logger
实例,然后调用 Logger 对应的打印等级函数就行了。
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
public class App {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(App.class);
public static void main(String[] args) {
String msg = "print log, current level: {}";
log.trace(msg, "trace");
log.debug(msg, "debug");
log.info(msg, "info");
log.warn(msg, "warn");
log.error(msg, "error");
}
}
common-logging 用法
common-logging 用法和 slf4j 几乎一样,但是支持的打印等级多了一个更高级别的:fatal。
此外,common-logging 不支持{}
替换参数,你只能选择拼接字符串这种方式了。
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
public class JclTest {
private static final Log log = LogFactory.getLog(JclTest.class);
public static void main(String[] args) {
String msg = "print log, current level: ";
log.trace(msg + "trace");
log.debug(msg + "debug");
log.info(msg + "info");
log.warn(msg + "warn");
log.error(msg + "error");
log.fatal(msg + "fatal");
}
}
log4j2 配置
log4j2 基本配置形式如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>;
<Configuration>
<Properties>
<Property name="name1">value</property>
<Property name="name2" value="value2"/>
</Properties>
<Filter type="type" ... />
<Appenders>
<Appender type="type" name="name">
<Filter type="type" ... />
</Appender>
...
</Appenders>
<Loggers>
<Logger name="name1">
<Filter type="type" ... />
</Logger>
...
<Root level="level">
<AppenderRef ref="name"/>
</Root>
</Loggers>
</Configuration>
配置示例:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration status="debug" strict="true" name="XMLConfigTest"
packages="org.apache.logging.log4j.test">
<Properties>
<Property name="filename">target/test.log</Property>
</Properties>
<Filter type="ThresholdFilter" level="trace"/>
<Appenders>
<Appender type="Console" name="STDOUT">
<Layout type="PatternLayout" pattern="%m MDC%X%n"/>
<Filters>
<Filter type="MarkerFilter" marker="FLOW" onMatch="DENY" onMismatch="NEUTRAL"/>
<Filter type="MarkerFilter" marker="EXCEPTION" onMatch="DENY" onMismatch="ACCEPT"/>
</Filters>
</Appender>
<Appender type="Console" name="FLOW">
<Layout type="PatternLayout" pattern="%C{1}.%M %m %ex%n"/><!-- class and line number -->
<Filters>
<Filter type="MarkerFilter" marker="FLOW" onMatch="ACCEPT" onMismatch="NEUTRAL"/>
<Filter type="MarkerFilter" marker="EXCEPTION" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
</Filters>
</Appender>
<Appender type="File" name="File" fileName="${filename}">
<Layout type="PatternLayout">
<Pattern>%d %p %C{1.} [%t] %m%n</Pattern>
</Layout>
</Appender>
</Appenders>
<Loggers>
<Logger name="org.apache.logging.log4j.test1" level="debug" additivity="false">
<Filter type="ThreadContextMapFilter">
<KeyValuePair key="test" value="123"/>
</Filter>
<AppenderRef ref="STDOUT"/>
</Logger>
<Logger name="org.apache.logging.log4j.test2" level="debug" additivity="false">
<AppenderRef ref="File"/>
</Logger>
<Root level="trace">
<AppenderRef ref="STDOUT"/>
</Root>
</Loggers>
</Configuration>
logback 配置
<configuration>
作用:<configuration>
是 logback 配置文件的根元素。
要点
它有 <appender>
、<logger>
、<root>
三个子元素。
<appender>
作用:将记录日志的任务委托给名为 appender 的组件。
要点
它有 <file>
、<filter>
、<layout>
、<encoder>
四个子元素。
<file>
<filter>
<layout>
<encoder>
<logger>
属性
level:设置日志级别。不区分大小写。可选值:TRACE、DEBUG、INFO、WARN、ERROR、ALL、OFF。
additivity:可选值:true 或 false。
<appender-ref>
<root>
要点
除了 level,不支持任何属性。level 属性和 <logger>
中的相同。
有一个子元素 <appender-ref>
,与 <logger>
中的相同。
完整的 logback.xml 参考示例
在下面的配置文件中,我为自己的项目代码(根目录:org.zp.notes.spring)设置了五种等级:
TRACE、DEBUG、INFO、WARN、ERROR,优先级依次从低到高。
因为关注 spring 框架本身的一些信息,我增加了专门打印 spring WARN 及以上等级的日志。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!-- logback中一共有5种有效级别,分别是TRACE、DEBUG、INFO、WARN、ERROR,优先级依次从低到高 -->
<configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false">
<property name="DIR_NAME" value="spring-helloworld"/>
<!-- 将记录日志打印到控制台 -->
<appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] [%-5p] %c{36}.%M - %m%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<!-- RollingFileAppender begin -->
<appender name="ALL" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!-- 根据时间来制定滚动策略 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${user.dir}/logs/${DIR_NAME}/all.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
<maxHistory>30</maxHistory>
</rollingPolicy>
<!-- 根据文件大小来制定滚动策略 -->
<triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
<maxFileSize>30MB</maxFileSize>
</triggeringPolicy>
<encoder>
<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] [%-5p] %c{36}.%M - %m%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<appender name="ERROR" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!-- 根据时间来制定滚动策略 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${user.dir}/logs/${DIR_NAME}/error.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
<maxHistory>30</maxHistory>
</rollingPolicy>
<!-- 根据文件大小来制定滚动策略 -->
<triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
<maxFileSize>10MB</maxFileSize>
</triggeringPolicy>
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>ERROR</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
<encoder>
<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] [%-5p] %c{36}.%M - %m%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<appender name="WARN" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!-- 根据时间来制定滚动策略 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${user.dir}/logs/${DIR_NAME}/warn.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
<maxHistory>30</maxHistory>
</rollingPolicy>
<!-- 根据文件大小来制定滚动策略 -->
<triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
<maxFileSize>10MB</maxFileSize>
</triggeringPolicy>
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>WARN</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
<encoder>
<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] [%-5p] %c{36}.%M - %m%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<appender name="INFO" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!-- 根据时间来制定滚动策略 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${user.dir}/logs/${DIR_NAME}/info.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
<maxHistory>30</maxHistory>
</rollingPolicy>
<!-- 根据文件大小来制定滚动策略 -->
<triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
<maxFileSize>10MB</maxFileSize>
</triggeringPolicy>
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>INFO</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
<encoder>
<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] [%-5p] %c{36}.%M - %m%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<appender name="DEBUG" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!-- 根据时间来制定滚动策略 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${user.dir}/logs/${DIR_NAME}/debug.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
<maxHistory>30</maxHistory>
</rollingPolicy>
<!-- 根据文件大小来制定滚动策略 -->
<triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
<maxFileSize>10MB</maxFileSize>
</triggeringPolicy>
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>DEBUG</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
<encoder>
<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] [%-5p] %c{36}.%M - %m%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<appender name="TRACE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!-- 根据时间来制定滚动策略 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${user.dir}/logs/${DIR_NAME}/trace.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
<maxHistory>30</maxHistory>
</rollingPolicy>
<!-- 根据文件大小来制定滚动策略 -->
<triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
<maxFileSize>10MB</maxFileSize>
</triggeringPolicy>
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>TRACE</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
<encoder>
<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] [%-5p] %c{36}.%M - %m%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<appender name="SPRING" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!-- 根据时间来制定滚动策略 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${user.dir}/logs/${DIR_NAME}/springframework.%d{yyyy-MM-dd}.log
</fileNamePattern>
<maxHistory>30</maxHistory>
</rollingPolicy>
<!-- 根据文件大小来制定滚动策略 -->
<triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
<maxFileSize>10MB</maxFileSize>
</triggeringPolicy>
<encoder>
<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] [%-5p] %c{36}.%M - %m%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<!-- RollingFileAppender end -->
<!-- logger begin -->
<!-- 本项目的日志记录,分级打印 -->
<logger name="org.zp.notes.spring" level="TRACE" additivity="false">
<appender-ref ref="STDOUT"/>
<appender-ref ref="ERROR"/>
<appender-ref ref="WARN"/>
<appender-ref ref="INFO"/>
<appender-ref ref="DEBUG"/>
<appender-ref ref="TRACE"/>
</logger>
<!-- SPRING框架日志 -->
<logger name="org.springframework" level="WARN" additivity="false">
<appender-ref ref="SPRING"/>
</logger>
<root level="TRACE">
<appender-ref ref="ALL"/>
</root>
<!-- logger end -->
</configuration>
log4j 配置
完整的 log4j.xml 参考示例
log4j 的配置文件一般有 xml 格式或 properties 格式。这里为了和 logback.xml 做个对比,就不介绍 properties 了,其实也没太大差别。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE log4j:configuration SYSTEM "log4j.dtd">
<log4j:configuration xmlns:log4j='http://jakarta.apache.org/log4j/'>
<appender name="STDOUT" class="org.apache.log4j.ConsoleAppender">
<layout class="org.apache.log4j.PatternLayout">
<param name="ConversionPattern"
value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS\} [%-5p] [%t] %c{36\}.%M - %m%n"/>
</layout>
<!--过滤器设置输出的级别-->
<filter class="org.apache.log4j.varia.LevelRangeFilter">
<param name="levelMin" value="debug"/>
<param name="levelMax" value="fatal"/>
<param name="AcceptOnMatch" value="true"/>
</filter>
</appender>
<appender name="ALL" class="org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender">
<param name="File" value="${user.dir}/logs/spring-common/jcl/all"/>
<param name="Append" value="true"/>
<!-- 每天重新生成日志文件 -->
<param name="DatePattern" value="'-'yyyy-MM-dd'.log'"/>
<!-- 每小时重新生成日志文件 -->
<!--<param name="DatePattern" value="'-'yyyy-MM-dd-HH'.log'"/>-->
<layout class="org.apache.log4j.PatternLayout">
<param name="ConversionPattern"
value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS\} [%-5p] [%t] %c{36\}.%M - %m%n"/>
</layout>
</appender>
<!-- 指定logger的设置,additivity指示是否遵循缺省的继承机制-->
<logger name="org.zp.notes.spring" additivity="false">
<level value="error"/>
<appender-ref ref="STDOUT"/>
<appender-ref ref="ALL"/>
</logger>
<!-- 根logger的设置-->
<root>
<level value="warn"/>
<appender-ref ref="STDOUT"/>
</root>
</log4j:configuration>
参考