大橙子网站建设,新征程启航
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这篇文章给大家分享的是有关如何实现log4j2项目日志组件的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
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在项目运行过程中,常常需要进行功能调试以及用户行为的跟踪和记录,部分人习惯使用System.out,但这并不建议,它仅仅是使用方便但不便于维护也无扩展性。相比log4j的话,log4j可以控制日志信息的输送目的地、输出格式以及级别等等,使我们能够更加细致地控制日志的生成过程。
Log4j2是对Log4j1的升级,在性能和功能上有显著的改进,包括多线程中吞吐量的增强、占位符的支持、配置文件自动重新加载等
一、入门介绍
1、下载jar包
pox.xml
org.apache.logging.log4j log4j-api 2.10.0 org.apache.logging.log4j log4j-core 2.10.0
2、配置文件
Log4j包含四个配置工厂实现:JSON、YAML、properties、XML,本文介绍常用的方式XML。
Log4j具有在初始化期间自动配置自身的能力。当Log4j启动时,它将定位类路径下所有符合名称的文件,优先级顺序:log4j2-test.properties > log4j2-test.xml > log4j2.properties > log4j2.xml
3、一个简单的实例
xml配置:
java代码:
private static final Logger logger = LogManager.getLogger(MyApp.class); @Test public void testLog4j(){ logger.info("hello world!"); } }
控制台信息
22:17:47.146 [main] INFO MyApp - hello world!
二、模块介绍
属性 | 描述 |
monitorInterval | 如果文件被修改了,指定时间后会重新加载配置。单位秒,最小值是5 |
packages | 以逗号隔开的包名列表,用于搜索插件,比如自定义filter、appender等。插件仅会加载一次,所以要想修改后生效必须重启项目 |
status | 内部日志级别,设置值为debug可以在控制台上清晰地看到整个日志事件流程,所使用的Logger是org.apache.logging.log4j.core.LOGGER |
strict | 允许使用严格的XML格式。不支持JSON配置 |
verbose | 在加载插件时启用诊断信息 |
Log4j允许将日志请求打印到多个目的地。在log4j语言中,输出目的地称为Appender。目前,appender存在于控制台、文件、远程套接字服务器、Apache Flume、JMS、远程UNIX Syslog守护进程和各种数据库api中。以下介绍几种比较常用的appender,如需了解更多可以到官网上进行查阅。
1、ConsoleAppender
输出到控制台,
参数名称 | 类型 | 描述 |
filter | Filter | 过滤器 |
layout | Layout | 日志输出格式 |
follow | boolean | |
direct | boolean | |
name | String | Appender的名称 |
ignoreExceptions | boolean | 默认true,忽略写入异常 |
target | String | SYSTEM_OUT或SYSTEM_ERR,默认是SYSTEM_OUT |
2、FileAppender
输出到文件,
参数 | 类型 | 描述 |
---|---|---|
append | boolean | 默认是true,新记录将追加到文件尾部 |
bufferedIO | boolean | 默认是true,使用缓冲区可以显著地提高性能 |
bufferSize | int | 当bufferedIO是true时,这个属性缓冲区大小,默认是8192字节。 |
createOnDemand | boolean | appender按需创建文件。只有当一个日志事件通过所有过滤器并被路由到这个appender时,appender才会创建这个文件。默认值为假 |
filter | Filter | 一个过滤器来确定事件是否应该由这个Appender处理。使用复合过滤器可以使用多个筛选器 |
fileName | String | 要写入的文件的名称。如果文件或它的任何父目录不存在,它们将被创建 |
immediateFlush | boolean | 默认true,每次写入后都将有一个刷新。这将保证缓冲区的数据被写入磁盘,但可能会影响性能。 |
layout | Layout | 日志格式 |
locking | boolean | 文件锁,默认false |
name | String | Appender的名称 |
ignoreExceptions | boolean | 默认true,忽略写入异常 |
filePermissions | String | 定义文件权限 例: rw------- or rw-rw-rw- etc... |
fileOwner | String | 定义文件所有者 |
fileGroup | String | 定义文件组 |
3、JDBCAppender
JDBCAppender使用标准JDBC将日志事件写入到关系数据库表中。它可以配置为使用JNDI数据源或自定义工厂方法获得JDBC连接。无论采用哪种方法,都必须由连接池来支持。
否则,日志记录性能将受到极大的影响。
如果已配置的JDBC驱动程序支持批处理语句,并且将缓冲区大小配置为一个正数,那么日志事件将被批处理。
(1)
参数 | 类型 | 描述 |
---|---|---|
name | String | 必须,appender的名称 |
ignoreExceptions | boolean | 默认true,忽略日志事件异常 |
filter | Filter | 过滤器 |
bufferSize | int | 如果一个大于0的整数,这将导致appender缓冲日志事件,并在缓冲区达到该大小时刷新写入数据 |
connectionSource | ConnectionSource | 必须,可被检索到的数据库连接 |
tableName | String | 必须,插入日志事件的数据表名 |
columnConfigs | ColumnConfig[] | 必须,需要插入到数据库的字段,由多个 |
columnMappings | ColumnMapping[] | 必须,字段映射配置 |
(2)使用
参数 | 类型 | 描述 |
---|---|---|
jndiName | String | 必需的,如已配置的jndi为jdbc/LoggingDatabase,那此处的值为java:comp/env/jdbc/LoggingDatabase。数据源必须由连接池来支持;否则,日志记录将非常缓慢。 |
(3)使用
参数 | 类型 | 描述 |
---|---|---|
name | String | 必须,表字段名称 |
pattern | String | 使用PatternLayout模式插入值,注:同一个Column元素中,patter、literal、isEventTimestamp3个属性只能存在一个 |
literal | String | 该值将直接包含在SQL语句中执行,比如:rand()函数将生成随机数,类似myibats中的${} |
isEventTimestamp | boolean | 是否时间格式java.sql.Types.TIMESTAMP |
isUnicode | boolean | 除非指定pattern,否则该属性将被忽略。如果是true,该值将插入Unicode。否则,该值将被插入非Unicode。 |
isClob | boolean | 除非指定pattern,否则该属性将被忽略。如果是true,该值将插入CLOB,否则将插入varchar、nvarchar |
实例:
(1)日期,%d / %date
Pattern | 示例 |
---|---|
%d{DEFAULT} | 2012-11-02 14:34:02,781 |
%d{ISO8601} | 2012-11-02T14:34:02,781 |
%d{ISO8601_BASIC} | 20121102T143402,781 |
%d{ABSOLUTE} | 14:34:02,781 |
%d{DATE} | 02 Nov 2012 14:34:02,781 |
%d{COMPACT} | 20121102143402781 |
%d{HH:mm:ss,SSS} | 14:34:02,781 |
%d{dd MMM yyyy HH:mm:ss,SSS} | 02 Nov 2012 14:34:02,781 |
%d{HH:mm:ss}{GMT+0} | 18:34:02 |
%d{UNIX} | 1351866842 |
%d{UNIX_MILLIS} | 1351866842781 |
当然你也可以自定义格式,比如 %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}
(2)记录器,%c / %logger
Conversion Pattern | Logger Name | 结果 |
---|---|---|
%c{1} | org.apache.commons.Foo | Foo |
%c{2} | org.apache.commons.Foo | commons.Foo |
%c{10} | org.apache.commons.Foo | org.apache.commons.Foo |
%c{-1} | org.apache.commons.Foo | apache.commons.Foo |
%c{-2} | org.apache.commons.Foo | commons.Foo |
%c{-10} | org.apache.commons.Foo | org.apache.commons.Foo |
%c{1.} | org.apache.commons.Foo | o.a.c.Foo |
%c{1.1.~.~} | org.apache.commons.test.Foo | o.a.~.~.Foo |
%c{.} | org.apache.commons.test.Foo | ....Foo |
{?} - ?是正整数时表示从右边开始取n个部分,负整数表示从左边开始移除n个部分,那为什么%c{-10}是完整的名称我也不清楚,欢迎留言
(3)日志信息,%m / %msg / %message
(4)日志级别,%level
log4j2自带多种filter供直接使用,也可以由我们自己来定义filter:
MyFilter.java
import org.apache.logging.log4j.Level; import org.apache.logging.log4j.Marker; import org.apache.logging.log4j.ThreadContext; import org.apache.logging.log4j.core.LogEvent; import org.apache.logging.log4j.core.Logger; import org.apache.logging.log4j.core.config.plugins.Plugin; import org.apache.logging.log4j.core.config.plugins.PluginAttribute; import org.apache.logging.log4j.core.config.plugins.PluginFactory; import org.apache.logging.log4j.core.filter.AbstractFilter; import org.apache.logging.log4j.message.Message; @Plugin(name = "MyFilter", category = "Core", elementType = "filter", printObject = true) public final class MyFilter extends AbstractFilter { private final Level level; private MyFilter(Level level, Result onMatch, Result onMismatch) { super(onMatch, onMismatch); this.level = level; } public Result filter(Logger logger, Level level, Marker marker, String msg, Object[] params) { return filter(level); } public Result filter(Logger logger, Level level, Marker marker, Object msg, Throwable t) { return filter(level); } public Result filter(Logger logger, Level level, Marker marker, Message msg, Throwable t) { return filter(level); } @Override public Result filter(LogEvent event) { return filter(event.getLevel()); } private Result filter(Level level) { /* * 业务逻辑 * */ return level.isMoreSpecificThan(this.level) ? onMatch : onMismatch; } @Override public String toString() { return level.toString(); } @PluginFactory public static MyFilter createFilter(@PluginAttribute(value = "level", defaultString = "ERROR") Level level, @PluginAttribute(value = "onMatch", defaultString = "NEUTRAL") Result onMatch, @PluginAttribute(value = "onMismatch", defaultString = "DENY") Result onMismatch) { return new MyFilter(level, onMatch, onMismatch); } }
log4j2.xml
补充:
在实际应用中,有时需要对用户的访问信息进行记录,比如请求参数、用户id等等。在log4j1中我们会使用MDC和NDC来存储应用程序的上下文信息,而log4j2使用ThreadContext来实现MDC和NDC两者的功能。
(1)NDC采用类似栈的机制来存储上下文信息,线程独立。
在PatternLayout中使用 %x 来输出,注意x是小写。
实例:
Test.java
ThreadContext.push("hello world!");
log4j2.xml
(2)MDC采用类似map的机制来存储信息,线程独立。
在PatternLayout中使用 %X{userId} 来输出,注意X是大写。
实例:
Test.java
ThreadContext.put("userId","1");
log4j2.xml
注意使用完后调用clearAll()清除上下文映射和堆栈。
api:http://logging.apache.org/log4j/2.x/javadoc.html
官网地址:https://logging.apache.org/log4j/2.x/index.html
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