1、日志重要吗
程序中的日志重要吗？ 在回答这个问题前，笔者先说个事例： ❝
笔者印象尤深的便是去年某个同事，收到了客户反馈的紧急bug。尽管申请到了日志文件，但由于非常多关键过程无打印日志，引起排查进度很慢，数个小时都没能排查到问题，亦没法给出处理对策。引起了客户程序始终阻断，最后产生了不少损失。
事后，经过仔细推敲，成功复现了这个bug，其实是一个很不起眼的数据转换引起的。可由于日志内容的匮乏，排查起来难度很大。其实只要在数据转换前后进行日志输出，这个问题便是一眼的事。但可惜没倘若，故事的最后，研发分部还是遭到了客户的投诉，影响到了分部绩效 ❞
针对刚学习编程的朋友，非常多人都对日志满不在乎，咱们在做code review的时候，经常发掘有些新朋友爱好一个办法写得很长，而后中间的注释和日志都少的可怜。
坦白的说，这是很欠好的习惯，这寓意着日后办法出了bug，或需要迭代，要花费海量时间来理清办法的思路。千万别迷信什么“办法名、字段名起的见明知意，就能够不写注释与日志”，那是她们的业务场景不足繁杂。以笔者为例，繁杂的场景触及非常多公式、奇特的规定，不写注释与日志，后续没人能守护得了
因此请务必记住，日志在研发过程中非常重要。它能够帮忙研发人员认识程序中出现了什么，以及在某些状况下为何会出现错误或反常。经过查看日志，研发人员能够容易地定位并处理问题，并且能够更好地监控和调节应用程序的性能，在必要时进行故障排除和安全检测 
2、日志分级
最起始的日志分级是由于Syslog的研发者Eric Allman在1981年提出的。之后，这个级别分级系统被广泛应用于各样行业的日志记录和信息处理中。下面咱们就来介绍下常用的日志等级 TRACE是最低级别的日志记录，用于输出最仔细的调试信息，一般用于研发调试目的。在生产环境中，应该关闭 TRACE 级别的日志记录，以避免输出太多无用信息。 DEBUG是用于输出程序中的有些调试信息，一般用于研发过程中。像 TRACE 同样，在生产环境中应该关闭 DEBUG 级别的日志记录。 INFO用于输出程序正常运行时的有些关键信息，例如程序的起步、运行日志等。一般在生产环境中开启 INFO 级别的日志记录。 WARN是用于输出有些警告信息，提示程序可能会显现有些反常或错误。在应用程序中，WARN 级别的日志记录一般用于记录有些非致命性反常信息，以便能够即时发掘并处理这些问题。 ERROR是用于输出程序运行时的有些错误信息，一般暗示程序显现了有些不可预料的错误。在应用程序中，ERROR 级别的日志记录一般用于记录有些致命性的反常信息，以便能够即时发掘并处理这些问题。
当然，除了这五种级别以外，还有有些日志框架定义了其他级别，例如 Python 中的 CRITICAL、PHP 中的 FATAL 等。CRITICAL 和 FATAL 都是用于暗示程序显现了致命性错误或反常，即不可恢复的错误。当然，针对咱们今天要说的内容，晓得以上五种日志等级就够了。
3、常用日志插件Log4j（1999年诞生）Log4j 是Java行业中最早的流行日志框架之一。它由Ceki Gülcü研发，并后来由Apache软件基金会接管。Log4j 供给了灵活的配置选项、多种输出目的地、日志级别和分层日志体系。尽管Log4j 1在其时代取得了巨大的成功，但在性能和某些功能方面存在限制，因此呢后来演化为Log4j 2。 SLF4J（2004年诞生）严格来讲，SLF4J（Simple Logging Facade for Java）并不算一个插件，而是Ceki Gülcü研发的一个日志门面接口。它为Java应用程序供给了统一的日志抽象，使研发人员能够运用一致的API进行日志记录，而不需要直接依赖于特定的日志实现。SLF4J 能够与多种底层日志框架（如Logback、Log4j 2、java.util.logging等）结合运用。 Logback（2009年诞生）Logback 是Ceki Gülcü研发的日志框架，他亦是Log4j的作者。Logback 是Log4j 1的后续版本，旨在供给更高性能、更灵活的配置和现代化的日志处理方法。Logback 支持异步日志记录、多种输出格式、灵活的配置以及与SLF4J紧密集成。 Log4j 2（2014年诞生）Log4j 2 是Apache软件基金会研发的Log4j的下一代版本。它引入了许多新特性，如异步日志记录、插件支持、丰富的过滤器等，旨在供给更好的性能和灵活性。Log4j 2 在设计上思虑了Log4j 1的局限性，并且支持多种配置方式。 小故事不难重视到，一个有意思的小故事是，前三款日志插件都是Ceki Gülcü研发的，但 Log4j 2 并不是，虽然此刻有非常多人以为log4j2亦是他写的，但咱们在github上能够看到其个人说明 “Unaffiliated with log4j 2.x.” （与 log4j 2.x 无关），因此log4j2 和 logback 都自叫作是log4j 的后续版本，到底谁才算正统续作呢？这就留给各位读者自己玩味了 
4、外观模式与SLF4J
在讲解更加多插件详情之前，咱们先来瞧瞧运用最多的SLF4J ，咱们前面说了 SLF4J（Simple Logging Facade for Java）是Ceki Gülcü研发的一个日志门面接口，那样很显然这儿就用到了门面模式（即Facade 或 外观模式），笔者比较习惯说成是外观模式，后续就叫作为外观模式。  1. 外观模式
定义：外观模式是一种结构型设计模式，它供给了一个简单的接口，封装了底层繁杂的子系统，使得客户端能够更方便地运用这个子系统
目的：外观模式的目的是隐匿底层系统的繁杂性，降低拜访成本。
倘若说看定义有些抽象，那咱们能够以生活中的例子来讲，咱们都知道此刻越来越流行智能家居，亦便是家庭内装了非常多智能家电，从电视、空调、到廊灯乃至窗帘都是智能的。这类家庭常常会有一个掌控中心，咱们不需要手动去开电视，只需要对着掌控中心说：“小A小A，帮我打开电视，音量调到30%”，电视就会应声打开并调节音量
那样这般的话，咱们不需要晓得怎么开电视，怎么调音量。通通都能用最简单的话语来调节。同理，此刻手机上的拍照功能：感光度，对焦，白平衡这些细节都给你自动完成为了，因此这些繁杂的内容你此刻基本不消管，只需要猛按拍照键就可。 
这便是外观模式的道理，外观模式便是为了隐匿系统的繁杂性而设计出来的，让客户端只对接触到一个外观类，而不会接触到系统内部的繁杂规律 2. SLF4J 的诞生
在初期运用日志框架时，应用程序一般需要直接与详细的日志框架进行耦合，这就引起了以下几个问题： 代码依赖性应用程序需要直接引用详细的日志框架，从而引起代码与日志框架强耦合，难以满足应用程序对日志框架的灵活配置。 日志框架不统一在运用区别的日志框架时，应用程序需要按照详细的日志框架来编写代码，这不仅会增多研发难度，况且在多种日志框架中切换时需要进行海量的代码改动。 性能问题在日志输出频繁的状况下，因为日志框架的实现方式和API设计区别，可能会引起性能问题。
为认识决这些问题，SLF4J供给了一套通用的日志门面接口，让应用程序能够经过这些接口来记录日志信息，而不需要直接引用详细的日志框架。这般，应用程序就能够在区别的日志框架之间进行灵活配置和切换，同期还能够得到更好的性能表现。因此，我剧烈意见各位运用SLF4J， 而不是直接对接某个详细的日志框架。 3. SLF4J 的运用
首要，咱们需要在工程内引入包，然则倘若你用了springboot，各样 spring-boot-starter 起步器已然引用过了，因此引用前最好确认下： <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-api</artifactId> <version>1.7.32</version></dependency>
而后在咱们要打印日志的类里加上一行 ；private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XXXX.class); 就可运用，如下： import
org.slf4j.Logger; import
org.slf4j.LoggerFactory; public class MyClass
{ private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyClass.class)
; //... public static void main(String[] args)
{ log.info("This is an info message."
);
}
}
倘若咱们引用了lombok的话，亦能够运用lombok的注解@Slf4j 代替上面那句话来运用 SLF4J ，如下： import
lombok.extern.slf4j.Slf4j; @Slf
4j public class MyClass
{ public static void main(String[] args)
{ log.info("This is an info message."
);
}
}
然则，咱们都晓得SLF4J仅仅是个门面，换句话说，仅有接口而无实现，倘若此刻咱们直接运行，打印日志是无用处的 
因此，咱们倘若要运行，咱们必须要给 SLF4J 安排上实现，而日前最常用的便是 logback 和 log4j2 了，就让咱们接着往下看
5、双雄之争
其实关于 Logback 和 Log4j 2，网络上有非常多评测，就不需赘述了，重点是围绕性能方面的，从日前大众的反馈看，Log4j 2 晚显现好几年，还是有后发优良的，性能会比 Logback 好。当然， Logback 本身性能亦很强，针对大都数场景，完全是够用的，况且配置比较直观，是spring-boot 默认运用的日志插件。 
因此，选谁都能够，倘若不想费神，能够直接运用spring-boot自带的Logback，倘若对日志性能需求很高，运用log4j2更保险，咱们接下来分别介绍两者。 1. Logback1. 引用因为 Logback 为 spring-boot 默认日志框架，因此无需再引用，但针对非spring - boot 项目，能够做如下引用 <dependency> <groupId>ch.qos.logback</groupId> <artifactId>logback-classic</artifactId> <version>1.2.12</version></dependency>
Logback 的核心模块为 logback-classic，它供给了一个 SLF4J 的实现，兼容 Log4j API，能够无缝地替换 Log4j。它自己已然包括了 logback-core 模块，而 logback-core，顾名思义便是 logback 的核心功能，包含日志记录器、Appender、Layout 等。其他 logback 模块都依赖于该模块 2. 配置logback 能够经过 XML 或 Groovy 配置。下面以 XML 配置为例。logback 的 XML 配置文件名叫作一般为 logback.xml 或 logback-spring.xml（在 Spring Boot 中），需要安置在 classpath 的根目录下， <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><configuration> <!--定义日志文件的存储位置，运用Spring的属性文件配置方式--> <springProperty scope="context" name="log.home" source="log.home" defaultValue="logs"/> <!--定义日志文件的路径--> <property name="LOG_PATH" value="${log.home}"/> <!--定义掌控台输出--> <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"> <encoder> <pattern>%-5relative [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n</pattern> </encoder> </appender> <!--定义 INFO 及以上级别信息输出到掌控台--> <root level="INFO"> <appender-ref ref="console"/> </root> <!--定义所有组件的日志级别，如所有 DEBUG--> <logger name="com.example" level="DEBUG"/> <!-- date 格式定义 --> <property name="LOG_DATEFORMAT" value="yyyy-MM-dd"/> <!-- 定义日志归档文件名叫作格式，每日生成一个日志文件 --> <property name="ARCHIVE_PATTERN" value="${LOG_PATH}/%d{${LOG_DATEFORMAT}}/app-%d{${LOG_DATEFORMAT}}-%i.log.gz"/> <!--定义文件输出，会按照定义的阈值进行切割，支持自动归档压缩过期日志--> <appender name="file" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"> <file>${LOG_PATH}/app.log</file> <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy"> <!--定义日志文件切割的阈值，本例是 50MB--> <maxFileSize>50MB</maxFileSize> <!--定义日志文件保存时间，本例是每日生成一个日志文件--> <fileNamePattern>${ARCHIVE_PATTERN}</fileNamePattern> <maxHistory>30</maxHistory> <!-- zip 压缩生成的归档文件 --> <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP"> <maxFileSize>50MB</maxFileSize> </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy> <!-- 删除过期文件 --> <cleanHistoryOnStart>true</cleanHistoryOnStart> </rollingPolicy> <encoder> <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n</pattern> </encoder> </appender> <!--定义 ERROR 级别以上信息输出到文件--> <logger name="com.example.demo" level="ERROR" additivity="false"> <appender-ref ref="file"/> </logger> <!--异步输出日志信息--> <appender name="asyncFile" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender"> <discardingThreshold>0</discardingThreshold> <queueSize>256</queueSize> <appender-ref ref="file"/> </appender> <!--定义INFO及以上级别信息异步输出到文件--> <logger name="com.example" level="INFO" additivity="false"> <appender-ref ref="asyncFile"/> </logger></configuration>
其中，重点包含以下配置： springProperty定义了 log 文件的存储路径，能够通过 Spring 的属性文件配置方式进行设置，倘若无配置则默认存储在 logs 目录下。appender 定义了日志输出的目的，这儿包含了掌控台输出和文件输出两种，详细能够按照需要进行配置。root定义了默认的日志级别和输出目的，默认状况下，INFO 级别以上的日志信息会输出到掌控台，能够按照实质需求进行修改。logger 定义了区别组件的日志级别和输出目的，例如，这儿定义了 com.example 这个组件的日志级别为 DEBUG，而 com.example.demo 这个组件的日志级别为 ERROR，并将其输出到文件中。rollingPolicy定义了日志文件的切割规则和归档策略，此处定义了日志文件每一个 50MB 进行切割，每日生成一个日志文件，并且压缩和删除过期文件，最多保存 30 天的日志文件。encoder 定义了日志信息的输出格式，详细的格式能够自动定义。asyncAppender 定义了异步输出日志的方式，针对高并发时，能够运用异步输出来加强系统的性能。discardingThreshold 定义了异步输出队列的阈值，当队列中的数据量超过此值时，会丢弃最早放入的数据，此处设置为 0 暗示队列不会丢弃任何数据。queueSize 定义了异步输出队列的体积，当队列满时，会等待队列中的数据被消费后再将数据放入队列中，此处设置为 256。3. 演示咱们新建一个普通工程（非spring工程），引用Logback后，把以上配置文件复制进logback.xml，而后将工程结构设置成如下模式  fill=%23FFFFFF%3E%3Crect x=249 y=126 width=1 height=1%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E)
其中两个类的代码如下： public class Main
{ private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(Main.class)
; public static void main(String[] args)
{ log.trace("This is a Main trace message."
); log.debug("This is a Main debug message."
); log.info("This is a Main info message."
); log.warn("This is a Main warn message."
); log.error("This is a Main error message."
);
Slave.main(args);
}
} public class Slave
{ private static finalLogger log = LoggerFactory.getLogger(Slave.class)
; public static void main(String[] args)
{ log.trace("This is a Slave trace message."
); log.debug("This is a Slave debug message."
); log.info("This is a Slave info message."
); log.warn("This is a Slave warn message."
); log.error("This is a Slave error message."
);
}
}
我们想实现这般的效果，首要日志要同期 输出到掌控台 及 日志文件，且区别层级的代码，输出的日志层级亦区别。那样咱们能够对以上的xml做出有些调节：
由于是非Spring项目，因此 springProperty 这般的标签就不要用了，咱们直接写死一个日志文件位置就可。 <!--定义日志文件的路径--><property name="LOG_PATH" value="D://logs/log"/>
去掉原有的哪些root、logger标签，咱们自己新建两个logger，用于两个区别的层级。咱们想里层输出 debug 级别，外层输出info 级别，咱们能够这么设置。并且同期输出到掌控台及日志文件 <logger name="com.zhanfu" level="INFO"> <appender-ref ref="file" /> <appender-ref ref="console"/></logger><logger name="com.zhanfu.child" level="DEBUG" additivity="false"> <appender-ref ref="file" /> <appender-ref ref="console"/></logger>
当咱们运行Main.main的时候，就能够得到以下日志，slave 能输出debug级别，Main 只能输出 info及以上级别 4. 细节点其实咱们上面的演示，有两个细节点，需要重视一下。一个便是咱们的 <logger name="com.zhanfu.child" level="DEBUG" additivity="false">
运用了一个 additivity="false" 的属性，这其实是由于 logger 这个标签在锁定某个目录时，可能会出现层级关系。例如咱们的两个 logger， 一个针对的目录是 com.zhanfu 另一个是 com.zhanfu.child ，后者就会被前者包括。
当咱们的 com.zhanfu.child.Slave 打印日志时，当然会运用后者（更精确）的设置，但前者的设置还运用吗？就依赖于 additivity=“false”，此处倘若咱们把 additivity="false" (该属性默认值为true)去掉，再来打印日志
就会发掘，Slave 的日志打了两遍，况且连 debug 级别的都打了两遍，咱们能够把这种规律理解为继承，子类执行一遍，父类还能在执行一遍，但 leve 属性还是会采用子类而非父类的。
另一点便是咱们把 root 标签删除了，root 其实是一个顶级的 logger , 其他的logger都能够视为它的子类，倘若哪些logger存在没涵盖的地区，或其无指定 additivity="false" ，那最后root的设置就会被运用。例如咱们将设置改为如下： <logger name="com.zhanfu" level="INFO"> <appender-ref ref="file" /> <appender-ref ref="console"/></logger><logger name="com.zhanfu.child" level="DEBUG"> <appender-ref ref="file" /> <appender-ref ref="console"/></logger><root level="WARN"> <appender-ref ref="console"/></root>
结果掌控台的输出日志，Main会重复两次，Slave 会重复三次，如下
然则由于咱们的 root 只配置了掌控台输出，因此日志文件里还是不会变的 2. Log4j 21. 引用针对spring-boot项目，除了引用 Log4j 2 咱们还需要先剔除 Logback 的引用，针对普通项目，咱们只需直接引用就可。但重视咱们的原则，经过 SLF4J 来运用 Log4j2，因此引用下面这个包 <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId> <version>2.13.3</version></dependency>
其内包括 Log4j2 的实现，和 SLF4J 的 API，如下： 2. 配置Log4j2 的配置规律和 logback 是类似的，仅有些细节区别，例如Logger 的首字母大写等等，最后咱们写下这般一个 log4j2.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><Configuration status="INFO" monitorInterval="30"> <Properties> <Property name="logPath">logs</Property> </Properties> <Appenders> <Console name="Console" target="SYSTEM_OUT"> <PatternLayout pattern="%d{ISO8601} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n" /> </Console> <RollingFile name="File" fileName="${logPath}/example.log" filePattern="${logPath}/example-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log"> <PatternLayout pattern="%d{ISO8601} [%t] %-5level %logger{36} - %msg%n"/> <Policies> <SizeBasedTriggeringPolicy size="10 MB"/> </Policies> <DefaultRolloverStrategy max="4"/> </RollingFile> </Appenders> <Loggers> <Logger name="com.zhanfu.child" level="DEBUG"> <AppenderRef ref="File"/> <AppenderRef ref="Console"/> </Logger> <Logger name="com.zhanfu" level="INFO"> <AppenderRef ref="File"/> <AppenderRef ref="Console"/> </Logger> <Root level="WARN"> <AppenderRef ref="Console" /> </Root> </Loggers></Configuration>Properties部分定义了一个 logPath 属性，方便在其他地区引用。 Appenders定义了两个 Appender：Console 和 RollingFile，分别将日志输出到掌控台和文件中。RollingFile 运用了 RollingFileAppender，并设置了日志滚动策略和默认的备份文件数量。 Loggers定义了三个 Logger：com.zhanfu.child 的日志级别为 DEBUG，com.zhanfu 的日志级别为INFO，Root Logger 的日志级别为 WARN。并指定了两个 Appender：Console 和 File。 3. 演示因为咱们的配置规律没变，因此日志的结果还是同样的： 3. 对比
Log4j2和Logback都是Java应用程序中最流行的日志框架之一。它们均具备高度的可配置性和运用灵活性，并供给了一系列有用的功能，例如异步日志记录和日志过滤等。下面从配置遍历性、功能性、性能等方面进行比较和总结。 配置遍历性Logback的配置文件格式相对简单，易于阅读和修改。它支持符号来引用变量、属性和环境变量等。另外，它还支持要求日志记录（按照日志级别、日志记录器名叫作或时间等），以及滚动文件的体积或日期等。
Log4j2的配置文件格式较繁杂，但它在配置文件中供给了海量的选项来掌控日志记录。它支持在配置文件中直接声明上下文参数、过滤器、输出器和Appender等，这使得它的配置更加灵活。另外，Log4j2还支持异步日志记录、日志事件序列化和性能优化等。
总体来讲，两者都很好地支持了配置遍历性，但Log4j2供给了更加多的选项和更高的灵活性。 功能性Logback供给了一系列基本的日志记录功能，例如异步Appender、滚动文件和GZIP压缩等。它还支持与SLF4J一块运用，能够很容易地与其他日志框架集成。
Log4j2供给了更加多的高级功能，例如异步日志记录、性能优化和日志事件序列化等。它还支持Lambda表达式，能够使日志记录器更加简洁和易读。另外，Log4j2还支持Flume和Kafka等大数据处理框架，能够方便地将日志记录发送到这些框架中。
总体来讲，Log4j2供给了更加多的高级功能，并且能够更好地与大数据处理框架集成。 性能Logback的性能很好，能够处理高吞吐量的日志记录。它采用了异步记录器，利用了多线程来加强性能。
Log4j2在性能方面更加强大。它运用了异步记录器和多线程，还引入了RingBuffer数据结构和Disruptor库来加速日志事件的传递和处理。这使得它比Logback拥有更高的吞吐量和更低的延迟。
综上所述，Log4j2在配置灵活性、功能性和性能方面都比Logback更为强大。但倘若需要轻量级的日志框架或只需要基本的日志记录功能，Logback亦是一个不错的选取
但倘若咱们同期引用了这两者，会报错吗？还是会运用其中的某一个？ <dependency> <groupId>ch.qos.logback</groupId> <artifactId>logback-classic</artifactId> <version>1.2.12</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId> <version>2.13.3</version></dependency>
能够看到，SLF4J 发掘了系统中同期存在两个插件框架，并最后选取了运用 Logback
总结
学习完本文，你应当对此刻这几个常用框架的有所认识，并能基本应用了。此次咱们无讲源码，亦无深入的讲其配置及进阶运用，这些咱们会在后面慢慢学习。但此刻我期盼你能晓得的是。必定要写好日志，必定要写好日志，必定要写好日志。重要的事情说三遍！这是区别新人和老鸟的一个重要依据，亦是让自己排查问题更容易的不二法门！
另一，此刻非常多中间件都自己引用了日志插件，咱们做为一个整体工程在运用中间件时，要即时发掘并处理插件冲突，避免咱们自己的日志配置失效，这亦是一个程序员该重视的点。 源自：blog.csdn.net/u011709538/article/details/132363370
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