浅谈spring 后端项目配置logback日志

🕗 发布于 2024-09-24 04:50 spring logback java

日志

Java boy 后端项目日志一般用 logback or Log4j & Log4j2,spring 默认集成logback,本文主要以logback 展开例子说明。
对于日志系统有什么样的需求？
1、本地环境需要打印Console日志。
2、测试环境最好实时打印日志。
3、生产环境打印日志不要阻塞系统（日志阻塞导致很多故障，特别是流量大的场景，小流量可以忽略）
4、可以实时修改，有些日志不关注，需要隔离一下。
5、分离日志…ERROR ALL not care…
… 等等信息。

日志需求分析

“小小”《环境》

现实开发场景中，很多都需要有环境的概念，redis 预发和生产 prefix key 不同.
test 环境和生产环境的调用的接口不同… env=test env=prod 等等配置标识。

但是这些都不是非常的规范,在Spring Boot中，spring.profiles.active是一个非常重要的配置属性，它用于指定当前激活的配置文件（profiles）。通过这个属性，你可以控制应用程序在不同环境下的行为，例如开发、测试和生产环境。 SpringBoot激活profiles你知道几种方式？

application.properties

spring.profiles.active=dev

系统参数

export SPRING_PROFILES_ACTIVE=dev

命令行参数

java -jar your-application.jar --spring.profiles.active=prod

通过配置中心注入系统环境或者属性进行配置(放在公共配置，多应用统一使用)，或者统一运维的部署脚本中指定，通过标准化的路径实现环境标准化，无需自定义。

环境隔离日志配置

这个是 logback-spring.xml 里面的配置
非生产、非预发、非测试非开发环境打印console

springProfile 灵活的配置，可以让开发处理多环境的配置信息非常easy

 <springProfile name="!prod,!pre">
        <root level="INFO">
            <appender-ref ref="APPLICATION"/>
            <appender-ref ref="FILE_ERROR"/>
            <!--本地环境打印console 日志-->
            <springProfile name="!test,!dev">
                <appender-ref ref="CONSOLE"/>
            </springProfile>
        </root>
    </springProfile>

日志阻塞

之前见过很多系统由于日志阻塞导致系统功能受影响，响应耗时增加，这样的例子非常多。常见的场景的处理方式是配置为异步日志。 logback之 AsyncAppender 的原理、源码及避坑建议
在普通的日志RollingFileAppender 基础上包装一个异步日志，如下配置。

<appender name="APPLICATION" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>logs/application.log</file>
        <encoder>
            <pattern>${PATTERN}</pattern>
        </encoder>
        <!-- 滚动策略 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 路径 -->
            <fileNamePattern>logs/info.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <maxFileSize>1GB</maxFileSize>
            <maxHistory>30</maxHistory>
            <totalSizeCap>10GB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
</appender>
<appender name="ASYNC_APPLICATION" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
            <neverBlock>true</neverBlock>
            <queueSize>5120</queueSize>
            <discardingThreshold>20</discardingThreshold>
            <includeCallerData>true</includeCallerData>
            <appender-ref ref="APPLICATION"/>
</appender>

异步日志，由于打印日志是异步的，导致测试环境跟踪的时候查看日志非实时写文件的,用起来非常恼火，特别是调试的时候，测试环境是否可以非异步的？
通过上面介绍的spring环境隔离即可完成，如下配置。

   <!--    prod 和 pre 进行异步日志-->
    <springProfile name="prod,pre">
        <appender name="ASYNC_APPLICATION" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
            <neverBlock>true</neverBlock>
            <queueSize>5120</queueSize>
            <discardingThreshold>20</discardingThreshold>
            <includeCallerData>true</includeCallerData>
            <appender-ref ref="APPLICATION"/>
        </appender>
        <root level="INFO">
            <appender-ref ref="ASYNC_APPLICATION"/>
        </root>
    </springProfile>
  
     <!--test 环境和本地 不进行异步日志-->
    <springProfile name="!prod,!pre">
        <root level="INFO">
            <appender-ref ref="APPLICATION"/>
            <!--本地环境打印console 日志-->
            <springProfile name="!test,!dev">
                <appender-ref ref="CONSOLE"/>
            </springProfile>
        </root>
    </springProfile>

怎么判断异步日志是否配置OK？ debug ？arthas 也行？
查看一下异步日志的实例是否存在

[arthas@34932]$ vmtool -x  1 --action getInstances --className ch.qos.logback.classic.AsyncAppender  --limit 5
@AsyncAppender[][
    @AsyncAppender[ch.qos.logback.classic.AsyncAppender[ASYNC_LOG_FILE_OKHTTP]],
    @AsyncAppender[ch.qos.logback.classic.AsyncAppender[ASYNC_LOG_FILE_MIDDLEWARE]],
    @AsyncAppender[ch.qos.logback.classic.AsyncAppender[ASYNC_ERROR]],
    @AsyncAppender[ch.qos.logback.classic.AsyncAppender[ASYNC_APPLICATION]],
]

logback 配置文件不推荐放在配置中心

配置文件和源码放在一起，通过环境变量区分不同环境的处理方式比较好，方便修改
某些场景需要隐藏某些日志，放在配置中心非常不方便，修改起来也非常麻烦，修改错误了也不知道，只有发布的时候才能感知。
eg: kafka的日志不要放在all 日志里面，需要在线日志系统订阅关键的业务日志信息，减少费用。

<logger name="org.apache.kafka" level="INFO" additivity="false">
        <appender-ref ref="LOG_FILE_MIDDLEWARE"/>
</logger>

eg：我要禁用日志 ,这种想法可能跟随者业务需求进行变化。

 <logger name="org.redisson.connection.DNSMonitor" level="OFF"/>

分离日志

additivity=“false” 不加入总日志信息
error 日志分离

<appender name="FILE_ERROR" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>logs/application_error.log</file>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>ERROR</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <encoder>
            <pattern>${PATTERN}</pattern>
        </encoder>
        <!-- 滚动策略 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 路径 -->
            <fileNamePattern>logs/application_error.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <maxFileSize>1GB</maxFileSize>
            <maxHistory>3</maxHistory>
            <totalSizeCap>3GB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
</appender>

总结

日志系统平常开发过程中经常遇到，日志打印刷屏、日志太多、日志治理等发生在日常的开发过程中，养成一个好的习惯，好的日志更快速的排查到问题。
线上环境error日志重点关注，前提是error日志要少，如果一个error一天几百个G，会有人看？

附上完整日志配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<configuration>
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/defaults.xml"/>
  
    <property name="PATTERN"
              value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%X{traceId}]  %X{method} %-5level [%thread] [%logger:%line] :%m %n"/>
  
    <appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <!-- 采用Spring boot中默认的控制台彩色日志输出模板 -->
        <encoder>
            <pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern>
        </encoder>
    </appender>
  
    <appender name="APPLICATION" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>logs/application.log</file>
        <encoder>
            <pattern>${PATTERN}</pattern>
        </encoder>
        <!-- 滚动策略 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 路径 -->
            <fileNamePattern>logs/info.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <maxFileSize>1GB</maxFileSize>
            <maxHistory>30</maxHistory>
            <totalSizeCap>10GB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
    </appender>
  
  
    <appender name="FILE_ERROR" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>logs/application_error.log</file>
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
            <level>ERROR</level>
            <onMatch>ACCEPT</onMatch>
            <onMismatch>DENY</onMismatch>
        </filter>
        <encoder>
            <pattern>${PATTERN}</pattern>
        </encoder>
        <!-- 滚动策略 -->
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 路径 -->
            <fileNamePattern>logs/application_error.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <maxFileSize>1GB</maxFileSize>
            <maxHistory>3</maxHistory>
            <totalSizeCap>3GB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
    </appender>
  
    <appender name="LOG_FILE_OKHTTP" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender" additivity="false">
        <file>logs/application_okhttp.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>logs/application_okhttp.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <maxFileSize>1GB</maxFileSize>
            <maxHistory>2</maxHistory>
            <totalSizeCap>2GB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <!-- 格式化输出 -->
        <encoder>
            <pattern>${PATTERN}</pattern>
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
    </appender>
  
    <appender name="LOG_FILE_MIDDLEWARE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender" additivity="false">
        <immediateFlush>false</immediateFlush>
        <file>logs/application_middleware_client.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>logs/application_middleware_client.%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern>
            <maxFileSize>1GB</maxFileSize>
            <maxHistory>2</maxHistory>
            <totalSizeCap>2GB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
        <!-- 格式化输出 -->
        <encoder>
            <pattern>${PATTERN}</pattern>
            <charset>UTF-8</charset>
        </encoder>
    </appender>
  
  
    <logger name="okhttp3.OkHttpClient" level="INFO" additivity="false">
        <appender-ref ref="LOG_FILE_OKHTTP"/>
    </logger>
  
    <logger name="org.apache.kafka" level="INFO" additivity="false">
        <appender-ref ref="LOG_FILE_MIDDLEWARE"/>
    </logger>
    <logger name="org.apache.zookeeper" level="INFO" additivity="false">
        <appender-ref ref="LOG_FILE_MIDDLEWARE"/>
    </logger>
    <logger name="org.apache.curator" level="INFO" additivity="false">
        <appender-ref ref="LOG_FILE_MIDDLEWARE"/>
    </logger>
  
    <!--    prod 和 pre 进行异步日志-->
    <springProfile name="prod,pre">
        <appender name="ASYNC_APPLICATION" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
            <neverBlock>true</neverBlock>
            <queueSize>5120</queueSize>
            <discardingThreshold>20</discardingThreshold>
            <includeCallerData>true</includeCallerData>
            <appender-ref ref="APPLICATION"/>
        </appender>
        <appender name="ASYNC_ERROR" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
            <neverBlock>true</neverBlock>
            <queueSize>5120</queueSize>
            <discardingThreshold>20</discardingThreshold>
            <includeCallerData>true</includeCallerData>
            <appender-ref ref="FILE_ERROR"/>
        </appender>
        <appender name="ASYNC_LOG_FILE_MIDDLEWARE" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
            <neverBlock>true</neverBlock>
            <queueSize>1024</queueSize>
            <discardingThreshold>20</discardingThreshold>
            <includeCallerData>false</includeCallerData>
            <appender-ref ref="LOG_FILE_MIDDLEWARE"/>
        </appender>
        <appender name="ASYNC_LOG_FILE_OKHTTP" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
            <queueSize>1024</queueSize>
            <discardingThreshold>20</discardingThreshold>
            <neverBlock>true</neverBlock>
            <includeCallerData>false</includeCallerData>
            <appender-ref ref="LOG_FILE_OKHTTP"/>
        </appender>
        <root level="INFO">
            <appender-ref ref="ASYNC_APPLICATION"/>
            <appender-ref ref="ASYNC_ERROR"/>
        </root>
    </springProfile>
  
    <!--test 环境和本地 不进行异步日志-->
    <springProfile name="!prod,!pre">
        <root level="INFO">
            <appender-ref ref="APPLICATION"/>
            <appender-ref ref="FILE_ERROR"/>
            <!--本地环境打印console 日志-->
            <springProfile name="!test,!dev">
                <appender-ref ref="CONSOLE"/>
            </springProfile>
        </root>
    </springProfile>
  
    <!-- 日志通过系统环境变量配置spring active： export SPRING_PROFILES_ACTIVE=dev
     https://blog.csdn.net/weixin_42033269/article/details/102805546 -->
  
</configuration>

原文地址：https://blog.csdn.net/u012881904/article/details/142469996

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！

上一篇：Apache Cordova和PhoneGap
下一篇：html中为div添加展开与收起功能2（div隐藏与显示）

spark.default.parallelism 在什么时候起作用，与spark.sql.shuffle.partitions有什么异同点？
异同主要影响 RDD 的初始并行度，而则专门控制 Spark SQL 中的 Shuffle 分区数。前者在非 SQL 的 RDD 操作中起作用，后者则仅对 SQL 或 DataFrame API 中的
阅读更多2024-11-15
QT 控件大小的自适应（重写resizeEvent方法）
【代码】QT 控件大小的自适应（重写resizeEvent方法）
阅读更多2024-11-15
【每日 C/C++ 问题】
当进程需要访问某个页面时，操作系统会将其加载到物理内存中并更新进程的页表，如果物理内存不足，则可能需要将某些不常用的页面置换出来，供其他进程使用。如果程序要访问虚拟地址的时候，由操作系统转换成不同的物
阅读更多2024-11-15
Linux 批量配置互信
linux服务器批量配置互信
阅读更多2024-11-15
数据结构-布隆过滤器和可逆布隆过滤器
在解决缓存穿透问题时，往往会用到一种高效的数据结构-布隆过滤器，其能够快速过滤掉不存在的非法请求，但其也存在一定的误差，即少量不存在的请求也会被放过去。本文对布隆过滤器家族进行介绍，除了常见的普通布隆
阅读更多2024-11-15
【数据结构】AVL树
本文主要介绍了数据结构中的AVL树
阅读更多2024-11-15
Elasticsearch 重建索引&数据迁移
ES 索引不支持直接修改某个字段类型，如果该索引中已经存在数据。如果要修改字段类型，只能通过重建索引+数据迁移的方式来实现该效果。Index Management 页面找到新建的临时索引，点击名称超链
阅读更多2024-11-15
1300. 转变数组后最接近目标值的数组和
给你一个整数数组 arr 和一个目标值 target ，请你返回一个整数 value ，使得将数组中所有大于 value 的值变成 value 后，数组的和最接近 target （最接近表示两者之差
阅读更多2024-11-15
【AI日记】24.11.14 复习和准备 RAG 项目 | JavaScript RAG Web Apps with LlamaIndex
复习和准备 RAG 项目 | JavaScript RAG Web Apps with LlamaIndex
阅读更多2024-11-15
VUE 实现公告无缝循环滚动
VUE 实现公告无缝向左滚动，当公告的宽度大于当前视图宽度的时候再向左滚动，否则不滚动，当鼠标移入时停止滚动，移开时继续滚动，公告获取后台返回的一个数组，将链接转换为HTML。
阅读更多2024-11-15