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Verschiedene Klassenbibliotheken können verwendet werden, und die Kompatibilität ist ein Problem
Protokollkonfigurationsdateien sind normalerweise sehr kompliziert, Konfigurationsdateien direkt von anderen zu kopieren Projekte oder Online-Blogs, studieren Sie jedoch nicht sorgfältig, wie Sie diese ändern können. Häufige Fehler treten bei der doppelten Protokollierung, der Leistung der synchronen Protokollierung und einer Fehlkonfiguration der asynchronen Protokollierung auf.
Zum Beispiel die Nichtberücksichtigung der Kosten für den Erhalt des Protokollinhalts, die zufällige Verwendung von Protokollebenen usw.
Logback, Log4j, Log4j2, Commons-Logging, java.util.logging, das mit JDK geliefert wird usw. sind alles Protokoll-Frameworks des Java-Systems, und es gibt tatsächlich viele davon. Verschiedene Klassenbibliotheken können sich auch für die Verwendung unterschiedlicher Protokollierungsframeworks entscheiden. Dadurch wird eine einheitliche Verwaltung der Protokolle sehr schwierig.
Handelt es sich bei SLF4J nur um einen Protokollierungsstandard, ist dafür noch ein tatsächliches Protokollierungs-Framework erforderlich? Das Protokollierungsframework selbst implementiert die SLF4J-API nicht, daher ist eine Vorkonvertierung erforderlich. Logback wird gemäß dem SLF4J-API-Standard implementiert, sodass keine Module für die Konvertierung gebunden werden müssen. 
log4j-over-slf4j verwenden können, um Log4j mit SLF4J zu überbrücken, können Sie auch slf4j-log4j12 verwenden, um SLF4J an Log4j anzupassen und sie in einer Spalte zu zeichnen Es ist jedoch nicht möglich, sie gleichzeitig zu verwenden, da es sonst zu einer Endlosschleife kommt. Das Gleiche gilt für jcl und jul. 3 Doppelte Protokollaufzeichnunglog4j-over-slf4j实现Log4j桥接到SLF4J，也可使用slf4j-log4j12实现SLF4J适配到Log4j，也把它们画到了一列，但是它不能同时使用它们，否则就会产生死循环。jcl和jul同理。
虽然图中有4个灰色的日志实现框架，但日常业务使用最多的还是Logback和Log4j，都是同一人开发的。Logback可认为是Log4j改进版，更推荐使用，基本已是主流。
Spring Boot的日志框架也是Logback。那为什么我们没有手动引入Logback包，就可直接使用Logback？
spring-boot-starter模块依赖spring-boot-starter-logging模块
spring-boot-starter-logging模块自动引入logback-classic（包含SLF4J和Logback日志框架）和SLF4J的一些适配器。其中，log4j-to-slf4j用于实现Log4j2 API到SLF4J的桥接，jul-to-slf4j则是实现java.util.logging API到SLF4J的桥接。
日志重复记录不但给查看日志和统计工作带来不必要的麻烦，还会增加磁盘和日志收集系统的负担。
定义一个方法实现debug、info、warn和error四种日志的记录
Logback配置
配置看没啥问题，执行方法后出现日志重复记录
分析
CONSOLE这个Appender同时挂载到了俩Logger，定义的<logger>和<root>，由于定义的<logger>继承自<root>，所以同一条日志既会通过logger记录，也会发送到root记录，因此应用package下日志出现重复记录。
如此配置的初衷是啥呢？
内心是想实现自定义logger配置，让应用内的日志暂时开启DEBUG级别日志记录。其实，这无需重复挂载Appender，去掉<logger>下挂载的Appender即可：
<logger name="org.javaedge.time.commonmistakes.logging" level="DEBUG"/>
若自定义<logger>需把日志输出到不同Appender：
比如
可设置<logger>的additivity属性为false，这就不会继承<root>
Die doppelte Protokollaufzeichnung führt nicht nur zu unnötigen Problemen bei der Protokollanzeige und statistischen Arbeit, sondern erhöht auch die Belastung der Festplatte und des Protokollerfassungssystems. 
🎜🎜🎜🎜Logback-Konfiguration🎜
🎜🎜🎜🎜An der Konfiguration ist nichts auszusetzen, aber nach der Ausführung der Methode erscheinen doppelte Protokolleinträge🎜
🎜🎜🎜🎜Analysis🎜 CONSOLE Dieser Appender wird gleichzeitig an zwei Logger gemountet, der definierte <logger> und <root>, da der definierte <logger> von <root> erbt, wird dasselbe Protokoll erstellt Vom Logger aufgezeichnet und an Root gesendet, sodass im Protokoll unter dem Anwendungspaket doppelte Datensätze vorhanden sind. 🎜🎜🎜🎜Was ist die ursprüngliche Absicht dieser Konfiguration? 🎜 In meinem Herzen möchte ich eine benutzerdefinierte Logger-Konfiguration implementieren, damit die Protokolle in der Anwendung vorübergehend die Protokollierung auf DEBUG-Ebene aktivieren können. Tatsächlich besteht keine Notwendigkeit, den Appender wiederholt zu mounten. Entfernen Sie einfach den Appender, der unter <logger> gemountet ist: 🎜public class AsyncAppender extends AsyncAppenderBase<ILoggingEvent> {
// 是否收集调用方数据
boolean includeCallerData = false;
protected boolean isDiscardable(ILoggingEvent event) {
Level level = event.getLevel();
// 丢弃 ≤ INFO级日志
return level.toInt() <= Level.INFO_INT;
}
protected void preprocess(ILoggingEvent eventObject) {
eventObject.prepareForDeferredProcessing();
if (includeCallerData)
eventObject.getCallerData();
}}public class AsyncAppenderBase<E> extends UnsynchronizedAppenderBase<E> implements AppenderAttachable<E> {
// 阻塞队列：实现异步日志的核心
BlockingQueue<E> blockingQueue;
// 默认队列大小
public static final int DEFAULT_QUEUE_SIZE = 256;
int queueSize = DEFAULT_QUEUE_SIZE;
static final int UNDEFINED = -1;
int discardingThreshold = UNDEFINED;
// 当队列满时：加入数据时是否直接丢弃，不会阻塞等待
boolean neverBlock = false;
@Override
public void start() {
...
blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<E>(queueSize);
if (discardingThreshold == UNDEFINED)
//默认丢弃阈值是队列剩余量低于队列长度的20%，参见isQueueBelowDiscardingThreshold方法
discardingThreshold = queueSize / 5;
...
}
@Override
protected void append(E eventObject) {
if (isQueueBelowDiscardingThreshold() && isDiscardable(eventObject)) { //判断是否可以丢数据
return;
}
preprocess(eventObject);
put(eventObject);
}
private boolean isQueueBelowDiscardingThreshold() {
return (blockingQueue.remainingCapacity() < discardingThreshold);
}
private void put(E eventObject) {
if (neverBlock) { //根据neverBlock决定使用不阻塞的offer还是阻塞的put方法
blockingQueue.offer(eventObject);
} else {
putUninterruptibly(eventObject);
}
}
//以阻塞方式添加数据到队列
private void putUninterruptibly(E eventObject) {
boolean interrupted = false;
try {
while (true) {
try {
blockingQueue.put(eventObject);
break;
} catch (InterruptedException e) {
interrupted = true;
}
}
} finally {
if (interrupted) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
}}<logger> anpassen und benötigen um das Protokoll an verschiedene Appender auszugeben: 🎜 Zum Beispiel 🎜🎜🎜 Anwendungsprotokolle werden in die Datei app.log ausgegeben🎜🎜Andere Framework-Protokolle werden an die Konsole ausgegeben🎜🎜🎜Sie können die Additivitätvon festlegen <logger> >Attribut ist false, wodurch der Appender von <root>🎜🎜🎜 nicht geerbt wirdWährend der Aufzeichnung von Protokollen in der Konsole werden Protokolldatensätze je nach Ebene in zwei Dateien aufgezeichnet
Ausführungsergebnisse
Die Datei info.log enthält INFO, WARNUNG und ERROR dreistufige Protokolle, nicht wie erwartet
error.log enthält WARN- und ERROR-Protokolle, was zu einer wiederholten Erfassung von Protokollen führt
Unfallverantwortung
Einige Unternehmen verwenden automatisierte ELK-Lösungen zum Sammeln von Protokollen. und die Protokolle werden gleichzeitig gesammelt. Ausgabe an die Konsole und Dateien. Beim lokalen Testen sind die in den Dateien aufgezeichneten Protokolle egal, da Entwickler keine Serverzugriffsrechte haben in den ursprünglichen Protokolldateien sind schwer zu finden.
Warum werden die Protokolle wiederholt?
Protokollebene ≥ Konfigurationsebene 日志级别 ≥ 配置级别 返回NEUTRAL，继续调用过滤器链上的下个过滤器
该案例我们将 ThresholdFilter 置 WARN，因此可记录WARN和ERROR级日志。
用于比较日志级别，然后进行相应处理。
和ThresholdFilter不同，LevelFilter仅配置level无法真正起作用。
由于未配置onMatch和onMismatch属性，所以该过滤器失效，导致INFO以上级别日志都记录了。
配置LevelFilter的onMatch属性为ACCEPT，表示接收INFO级别的日志；配置onMismatch属性为DENY，表示除了INFO级别都不记录：
如此，_info.logNEUTRAL
DENY
zurückgegeben und die Aufzeichnung direkt verweigert Protokolle
In diesem Fall werden wir
ThresholdFilter festlegen 
bis
WARN
WARNLevelFilterund ERROR aufgezeichnet werden können.
onMatch
Die definierte Verarbeitungsmethode auf: Der Standardwert wird an den nächsten Filter übergeben (der in der AbstractMatcherFilter-Basisklasse definierte Standardwert). 
Andernfalls rufen Sie
Die definierte Verarbeitungsmethode auf : Der Standardwert wird auch an den nächsten Filter übergeben. "/>
unterscheidet sich von ThresholdFilter
, 
LevelFilterNur das Konfigurieren der Ebene funktioniert nicht wirklich. 
Da die Attribute onMatch und onMismatch nicht konfiguriert sind, schlägt der Filter fehl, was dazu führt, dass Protokolle auf Ebenen über INFO aufgezeichnet werden.
🎜🎜Auf diese Weise enthält die Datei _info.log nur INFO Protokolle auf Ebene, und es werden keine doppelten Protokolle vorhanden sein. 🎜🎜4 Verbessert die asynchrone Protokollierung die Leistung?🎜🎜Nachdem Sie wissen, wie Sie Protokolle korrekt in Dateien ausgeben, sollten Sie darüber nachdenken, wie Sie verhindern können, dass die Protokollierung zu einem Engpass bei der Systemleistung wird. Dies kann das Problem der Protokollaufzeichnung lösen, wenn die E/A-Leistung von Festplatten (z. B. mechanischen Festplatten) schlecht und das Protokollvolumen groß ist. 🎜🎜Definieren Sie die folgende Protokollkonfiguration. Es gibt insgesamt zwei Appender: 🎜🎜FILE ist ein FileAppender, der zum Aufzeichnen aller Protokolle verwendet wird; 🎜 CONSOLE ist ein ConsoleAppender, der zum Aufzeichnen von Protokollen mit Zeitmarkierungen verwendet wird. 🎜🎜🎜 Geben Sie eine große Anzahl von Protokollen in eine Datei aus. Wenn auch die Ergebnisse des Leistungstests gemischt sind, ist es schwierig, das Protokoll zu finden. Daher wird EvaluatorFilter hier verwendet, um Protokolle nach Tags zu filtern, und die gefilterten Protokolle werden separat an die Konsole ausgegeben. In diesem Fall wird dem Protokoll, das die Testergebnisse ausgibt, eine Zeitmarke hinzugefügt. 🎜🎜🎜🎜Verwenden Sie Tags und EvaluatorFilter zusammen, um Protokolle nach Tags zu filtern🎜. 🎜🎜🎜🎜Testcode: Realisieren Sie die Aufzeichnung großer Protokolle für eine bestimmte Anzahl von Malen. Jedes Protokoll enthält 1 MB simulierter Daten. Schließlich wird ein zeitaufwendiges Protokoll zur Methodenausführung aufgezeichnet: 🎜🎜🎜🎜Sie können sehen Nach der Ausführung des Programms beträgt die Aufrufzeit zum Aufzeichnen von 1000 Protokollen bzw. 10000 Protokollen 5,1 Sekunden bzw. 39 Sekunden🎜🎜🎜🎜🎜Für den Code, der nur Dateiprotokolle aufzeichnet, dauert dies zu lange. 🎜🎜Quellcode-Analyse🎜🎜FileAppender erbt von OutputStreamAppender🎜🎜🎜 Beim Anhängen von Protokollen werden die Protokolle direkt in den OutputStream geschrieben, der ein synchroner Protokolldatensatz ist🎜🎜🎜所以日志大量写入才会旷日持久。如何才能实现大量日志写入时，不会过多影响业务逻辑执行耗时而影响吞吐量呢？
使用Logback的AsyncAppender
即可实现异步日志记录。AsyncAppender类似装饰模式，在不改变类原有基本功能情况下为其增添新功能。这便可把AsyncAppender附加在其他Appender，将其变为异步。
定义一个异步Appender ASYNCFILE，包装之前的同步文件日志记录的FileAppender， 即可实现异步记录日志到文件
异步日志真的如此高性能？并不，因为这并没有记录下所有日志。
模拟慢日志记录场景：
首先，自定义一个继承自ConsoleAppender的MySlowAppender，作为记录到控制台的输出器，写入日志时休眠1秒。
配置文件中使用AsyncAppender，将MySlowAppender包装为异步日志记录
测试代码
耗时很短但出现日志丢失：要记录1000条日志，最终控制台只能搜索到215条日志，而且日志行号变问号。
原因分析
AsyncAppender提供了一些配置参数，而当前没用对。
队列剩余容量 ＜ 队列长度的20%，就会丢弃TRACE、DEBUG和INFO级日志public class AsyncAppender extends AsyncAppenderBase<ILoggingEvent> {
// 是否收集调用方数据
boolean includeCallerData = false;
protected boolean isDiscardable(ILoggingEvent event) {
Level level = event.getLevel();
// 丢弃 ≤ INFO级日志
return level.toInt() <= Level.INFO_INT;
}
protected void preprocess(ILoggingEvent eventObject) {
eventObject.prepareForDeferredProcessing();
if (includeCallerData)
eventObject.getCallerData();
}}public class AsyncAppenderBase<E> extends UnsynchronizedAppenderBase<E> implements AppenderAttachable<E> {
// 阻塞队列：实现异步日志的核心
BlockingQueue<E> blockingQueue;
// 默认队列大小
public static final int DEFAULT_QUEUE_SIZE = 256;
int queueSize = DEFAULT_QUEUE_SIZE;
static final int UNDEFINED = -1;
int discardingThreshold = UNDEFINED;
// 当队列满时：加入数据时是否直接丢弃，不会阻塞等待
boolean neverBlock = false;
@Override
public void start() {
...
blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<E>(queueSize);
if (discardingThreshold == UNDEFINED)
//默认丢弃阈值是队列剩余量低于队列长度的20%，参见isQueueBelowDiscardingThreshold方法
discardingThreshold = queueSize / 5;
...
}
@Override
protected void append(E eventObject) {
if (isQueueBelowDiscardingThreshold() && isDiscardable(eventObject)) { //判断是否可以丢数据
return;
}
preprocess(eventObject);
put(eventObject);
}
private boolean isQueueBelowDiscardingThreshold() {
return (blockingQueue.remainingCapacity() < discardingThreshold);
}
private void put(E eventObject) {
if (neverBlock) { //根据neverBlock决定使用不阻塞的offer还是阻塞的put方法
blockingQueue.offer(eventObject);
} else {
putUninterruptibly(eventObject);
}
}
//以阻塞方式添加数据到队列
private void putUninterruptibly(E eventObject) {
boolean interrupted = false;
try {
while (true) {
try {
blockingQueue.put(eventObject);
break;
} catch (InterruptedException e) {
interrupted = true;
}
}
} finally {
if (interrupted) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
}}默认队列大小256，达到80%后开始丢弃<=INFO级日志后，即可理解日志中为什么只有两百多条INFO日志了。
可能导致OOM
默认值256就已经算很小了，且discardingThreshold设置为大于0（或为默认值），队列剩余容量少于discardingThreshold的配置就会丢弃<=INFO日志。这里的坑点有两个：
不是百分比，而是日志条数。对于总容量10000队列，若希望队列剩余容量少于1000时丢弃，需配置为1000意味总可能会出现阻塞。
queueSize、discardingThreshold和neverBlock三参密不可分，务必按业务需求设置：
neverBlock = true，永不阻塞discardingThreshold = 0，即使≤INFO级日志也不会丢。但最好把queueSize设置大一点，毕竟默认的queueSize显然太小，太容易阻塞。以上日志配置最常见两个误区
Schauen wir uns die Missverständnisse bei der Protokollierung selbst an.
Die {}-Platzhaltersyntax von SLF4J ruft die tatsächlichen Parameter nur dann ab, wenn das Protokoll tatsächlich aufgezeichnet wird, wodurch das Leistungsproblem der Protokolldatenerfassung gelöst wird.
Ist das richtig?
Wenn Sie DEBUG-Protokolle aufzeichnen und nur Protokolle der Ebene >=INFO aufzeichnen, dauert das Programm dann auch 1 Sekunde?
Drei Methoden zum Testen:
Die ersten beiden Methoden rufen beide slowString auf, sodass beide 1s benötigen. Und die zweite Methode besteht darin, Platzhalter zum Aufzeichnen von slowString zu verwenden. Obwohl diese Methode die Übergabe von Objekten ohne explizites Spleißen von Strings ermöglicht, handelt es sich nur um eine Verzögerung (wenn das Protokoll nicht aufgezeichnet wird, wird es weggelassen) Protokollparameter object.toString() und Zeitaufwendig für die String-Verkettung.
In diesem Fall muss slowString aufgerufen werden, sofern die Protokollebene nicht im Voraus festgelegt wird.
Daher kann die Verwendung von {}占位符 das Leistungsproblem der Protokolldatenerfassung nicht lösen, indem die Parameterwerterfassung verzögert wird.
Neben der vorherigen Beurteilung der Protokollebene können Sie auch verzögerte Parameterinhalte über Lambda-Ausdrücke erhalten. Allerdings unterstützt die API von SLF4J Lambda noch nicht, daher müssen Sie die Log4j2-Log-API verwenden und Lomboks @Slf4j-Annotation durch die **@Log4j2**-Annotation ersetzen, um eine Methode für Lambda-Ausdrucksparameter bereitzustellen: 
Call Wie bei diesem Debug, der Signatur Supplier werden die Parameter verzögert, bis das Protokoll tatsächlich benötigt wird: Debug4 ruft also nicht die slowString-Methode auf ersetzt sie einfach Mit der Log4j2-API erfolgt die eigentliche Protokollierung immer noch über Logback. Dies ist der Vorteil der SLF4J-Anpassung. Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerstehen Sie Java-Protokollebenen, doppelte Aufzeichnungen und Probleme mit Protokollverlusten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
Zusammenfassung
