别小看Log日志，它难倒了技术总监

因为大家普遍只对 Log4j 了解，而对其余的却基本未曾使用。我们的 Leader 也表示对 ELK 这类大规模日志由于好久不使用，也有点生疏了。所以今天总结了一下关于日志的介绍。

日志对于程序员是不可或缺的，在我们的开发过程中，写完代码需要调试的话，日志是必须的，日志可以帮助我们定位我们的问题，从而更好地帮助我们解决 Bug。

本期就给大家详细了解一下我们经常使用到的四种日志类型，帮助大家提高开发效率。

1.Slf4j

Slf4j 的全称是 Simple Loging Facade For Java，它仅仅是一个为 Java 程序提供日志输出的统一接口，并不是一个具体的日志实现方案，就比如 JDBC 一样，只是一种规则而已。

所以单独的 Slf4j 是不能工作的，必须搭配其他具体的日志实现方案，比如：

Apache 的 org.apache.log4j.Logger。
JDK 自带的 java.util.logging.Logger 等。

简单语法

SLF4J 不及 Log4J 使用普遍，因为许多开发者熟悉 Log4J 而不知道 SLF4J，或不关注 SLF4J 而坚持使用 Log4J。

我们先看下 Log4J 示例：

 
 
 
 
  
  
  
  Logger.debug("Hello " + name);

由于字符串拼接的问题，使用以上语句会先拼接字符串，再根据当前级别是否低于 Debug 决定是否输出本条日志，即使不输出日志，字符串拼接操作也会执行。

所以许多公司强制使用下面的语句，这样只有当前处于 Debug 级别时才会执行字符串拼接：

 
 
 
 
  
  
  
  if (logger.isDebugEnabled()) {
  
  
  
    LOGGER.debug(“Hello ” + name);
  
  
  
  }

它避免了字符串拼接问题，但有点太繁琐了是不是?相对地，SLF4J 提供下面这样简单的语法：

 
 
 
 
  
  
  
  LOGGER.debug("Hello {}", name);

它的形式类似第一条示例，而又没有字符串拼接问题，也不像第二条那样繁琐。

日志等级 Level

Slf4j 有四个级别的 log level 可供选择，级别从上到下由低到高，优先级高的将被打印出来：

Debug：简单来说，对程序调试有利的信息都可以 debug 输出。
info：对用户有用的信息。
warn：可能会导致错误的信息。
error：顾名思义，发生错误的地方。

使用

因为是强制规约，所以直接使用 LoggerFactory 创建：

 
 
 
 
  
  
  
  import org.slf4j.Logger;
  
  
  
  import org.slf4j.LoggerFactory;
  
  
  
  
  
  
  
  public class Test {
  
  
  
      private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Test.class);
  
  
  
      // ……
  
  
  
  }

配置方式

Spring Boot 对 Slf4j 支持的很好，内部已经集成了 Slf4j，一般我们在使用的时候，会对 Slf4j 做一下配置。

application.yml 文件是 Spring Boot 中唯一一个需要配置的文件，一开始创建工程的时候是 application.properties 文件，个人比较喜欢用 yml 文件，因为 yml 文件的层次感特别好，看起来更直观。

但是 yml 文件对格式要求比较高，比如英文冒号后面必须要有个空格，否则项目估计无法启动，而且也不报错。用 properties 还是 yml 视个人习惯而定，都可以。

我们看一下 application.yml 文件中对日志的配置：

 
 
 
 
  
  
  
  logging:
  
  
  
    config: classpath:logback.xml
  
  
  
    level:
  
  
  
      com.bowen.dao: trace

logging.config 是用来指定项目启动的时候，读取哪个配置文件，这里指定的是日志配置文件是 classpath:logback.xml 文件，关于日志的相关配置信息，都放在 logback.xml 文件中了。

logging.level 是用来指定具体的 mapper 中日志的输出级别，上面的配置表示 com.bowen.dao 包下的所有 mapper 日志输出级别为 trace，会将操作数据库的 sql 打印出来。

开发时设置成 trace 方便定位问题，在生产环境上，将这个日志级别再设置成 error 级别即可。

常用的日志级别按照从高到低依次为：ERROR、WARN、INFO、DEBUG。

2.Log4j

Log4j 是 Apache 的一个开源项目，通过使用 Log4j，我们可以控制日志信息输送的目的地是控制台、文件、GUI 组件，甚至是套接口服务器、NT 的事件记录器、UNIX Syslog 守护进程等。

我们也可以控制每一条日志的输出格式;通过定义每条日志信息的级别，我们能够更加细致地控制日志的生成过程。

组成架构

Log4j 由三个重要的组成构成：

Logger：控制要启用或禁用哪些日志记录语句，并对日志信息进行级别限制。
Appenders：指定了日志将打印到控制台还是文件中。
Layout：控制日志信息的显示格式。

Log4j 中将要输出的 Log 信息定义了 5 种级别，依次为 DEBUG、INFO、WARN、ERROR 和 FATAL。

当输出时，只有级别高过配置中规定的级别的信息才能真正的输出，这样就很方便的来配置不同情况下要输出的内容，而不需要更改代码。

日志等级 Level

Log4j 日志等级主要有以下几种：

off：关闭日志，最高等级，任何日志都无法输出。
fatal：灾难性错误，在能够输出日志的所有等级中最高。
error：错误，一般用于异常信息。
warn：警告，一般用于不规范的引用等信息。
info：普通信息。
debug：调试信息，一般用于程序执行过程。
trace：堆栈信息，一般不使用。
all：打开所有日志，最低等级，所有日志都可使用。

在 Logger 核心类中，除了 off/all 以外，其他每个日志等级都对应一组重载的方法，用于记录不同等级的日志。当且仅当方法对应的日志等级大于等于设置的日志等级时，日志才会被记录。

使用

使用 Log4j 只需要导入一个 jar 包：

配置方式

在 Resources Root 目录下创建一个 log4j.properties 配置文件，一定要注意：文件的位置和文件名一个都不能错，然后在 properties 文件中添加配置信息。

 
 
 
 
  
  
  
  log4j.rootLogger=debug,cons
  
  
  
  
  
  
  
  log4j.appender.cons=org.apache.log4j.ConsoleAppender 
  
  
  
  log4j.appender.cons.target=System.out  
  
  
  
  log4j.appender.cons.layout=org.apache.log4j.PatternLayout 
  
  
  
  log4j.appender.cons.layout.ConversionPattern=%m%n

propertis 文件是最常用的配置方式。实际开发过程中，基本都是使用properties 文件。

pripertis 配置文件的配置方式为：

 
 
 
 
  
  
  
  # 配置日志等级， 指定生效的Appender名字， AppenderA是定义的Appender的名字
  
  
  
  log4j.rootLogger=日志等级,AppenderA,AppenderB,... 
  
  
  
  # ---------------- 定义一个appender------------------------
  
  
  
  # 定义一个appender， appender名字可以是任意的， 
  
  
  
  # 如果要使该appender生效， 须加入到上一行rootLogger中, 后面为对应的Appender类
  
  
  
  log4j.appender.appender名字=org.apache.log4j.ConsoleAppender 
  
  
  
  log4j.appender.appender名字.target=System.out  
  
  
  
  # 定义Appender的布局方式
  
  
  
  log4j.appender.appender名字.layout=org.apache.log4j.SimpleLayout

3.Logback

简单地说，Logback 是一个 Java 领域的日志框架。它被认为是 Log4J 的继承人。Logback 是 Log4j 的升级，所以 Logback 自然比 Log4j 有很多优秀的地方。

模块组成

Logback 主要由三个模块组成：

logback-core
logback-classic
logback-access

logback-core 是其它模块的基础设施，其它模块基于它构建，显然，logback-core 提供了一些关键的通用机制。

logback-classic 的地位和作用等同于 Log4J，它也被认为是 Log4J 的一个改进版，并且它实现了简单日志门面 SLF4J。

logback-access 主要作为一个与 Servlet 容器交互的模块，比如说 Tomcat 或者 Jetty，提供一些与 HTTP 访问相关的功能。

三个模块

Logback 组件

Logback 主要组件如下：

Logger：日志的记录器;把他关联到应用对应的 context 上;主要用于存放日志对象;可以自定义日志类型级别。
Appender：用于指定日志输出的目的地;目的地可以是控制台，文件，数据库等。
Layout：负责把事件转换成字符串;格式化的日志信息的输出;在 logback 中 Layout 对象被封装在 encoder 中。

Logback 优点

Logback 主要优点如下：

同样的代码路径，Logback 执行更快。
更充分的测试。
原生实现了 SLF4J API(Log4J 还需要有一个中间转换层)。
内容更丰富的文档。
支持 XML 或者 Groovy 方式配置。
配置文件自动热加载。
从 IO 错误中优雅恢复。
自动删除日志归档。
自动压缩日志成为归档文件。
支持 Prudent 模式，使多个 JVM 进程能记录同一个日志文件。
支持配置文件中加入条件判断来适应不同的环境。
更强大的过滤器。
支持 SiftingAppender(可筛选 Appender)。
异常栈信息带有包信息。

标签属性

配置结构

Logback 主要标签属性如下：
configuration：配置的根节点。
scan：为 ture 时，若配置文件属性改变会被扫描并重新加载，默认为 true。
scanPeriod：监测配置文件是否有修改的时间间隔，若没给出时间单位，默认单位为毫秒;默认时间为 1 分钟;当 scan="true"时生效。
debug：为 true 时，将打出 logback 的内部日志信息，实时查看 logback 运行状态;默认值为 false。
contextName：上下文名称，默认为“default”，使用此标签可设置为其它名称，用于区分不同应用程序的记录;一旦设置不能修改。
appender：configuration 的子节点，负责写日志的组件，有 name 和 class 两个必要属性。
name：addender 的名称。
class：appender 的全限定名，就是对应的某个具体的 Appender 类名，比如 ConsoleAppender、FileAppender。
append：为 true 时，日志被追加到文件结尾，如果是 flase，清空现存的文件，默认值为 true。

配置方式

logback 框架会默认加载 classpath 下命名为 logback-spring 或 logback 的配置文件：

 
 
 
 
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
      
  
  
  
      
  
  
  
          
  
  
  
              [%d{yyyy-MM-dd' 'HH:mm:ss.sss}] [%C] [%t] [%L] [%-5p] %m%n
  
  
  
          
  
  
  
      
  
  
  
      
  
  
  
      
  
  
  
          
  
  
  
              ERROR
  
  
  
              DENY
  
  
  
              ACCEPT
  
  
  
          
  
  
  
          
  
  
  
              [%d{yyyy-MM-dd' 'HH:mm:ss.sss}] [%C] [%t] [%L] [%-5p] %m%n
  
  
  
          
  
  
  
  
  
  
  
          
  
  
  
          
  
  
  
              
  
  
  
              ${LOG_INFO_HOME}//%d.log
  
  
  
              30
  
  
  
          
  
  
  
      
  
  
  
      
  
  
  
          
  
  
  
              ERROR
  
  
  
          
  
  
  
          
  
  
  
              [%d{yyyy-MM-dd' 'HH:mm:ss.sss}] [%C] [%t] [%L] [%-5p] %m%n
  
  
  
          
  
  
  
          
  
  
  
          
  
  
  
              
  
  
  
              ${LOG_ERROR_HOME}//%d.log
  
  
  
              30

4.ELK

ELK 是软件集合 Elasticsearch、Logstash、Kibana 的简称，由这三个软件及其相关的组件可以打造大规模日志实时处理系统。

新增了一个 FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat 占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给 Logstash，官方也推荐此工具。

架构图

Elasticsearch：是一个基于 Lucene 的、支持全文索引的分布式存储和索引引擎，主要负责将日志索引并存储起来，方便业务方检索查询。

Logstash：是一个日志收集、过滤、转发的中间件，主要负责将各条业务线的各类日志统一收集、过滤后，转发给 Elasticsearch 进行下一步处理。

Kibana：是一个可视化工具，主要负责查询 Elasticsearch 的数据并以可视化的方式展现给业务方，比如各类饼图、直方图、区域图等。

Filebeat：隶属于 Beats，是一个轻量级的日志收集处理工具。

目前 Beats 包含四种工具：Packetbeat(搜集网络流量数据)、Topbeat(搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据)、Filebeat(搜集文件数据)、Winlogbeat(搜集 Windows 事件日志数据)。

主要特点

一个完整的集中式日志系统，需要包含以下几个主要特点：

收集：能够采集多种来源的日志数据。
传输：能够稳定的把日志数据传输到中央系统。
存储：如何存储日志数据。
分析：可以支持 UI 分析。
警告：能够提供错误报告，监控机制。

ELK提供了一整套解决方案，并且都是开源软件，之间互相配合使用，完美衔接，高效的满足了很多场合的应用。目前主流的一种日志系统。

应用场景

在海量日志系统的运维中，以下几个方面是必不可少的：

分布式日志数据集中式查询和管理。
系统监控，包含系统硬件和应用各个组件的监控。
故障排查。
安全信息和事件管理。
报表功能。

ELK 运行于分布式系统之上，通过搜集、过滤、传输、储存，对海量系统和组件日志进行集中管理和准实时搜索、分析，使用搜索、监控、事件消息和报表等简单易用的功能。

帮助运维人员进行线上业务的准实时监控、业务异常时及时定位原因、排除故障、程序研发时跟踪分析 Bug、业务趋势分析、安全与合规审计，深度挖掘日志的大数据价值。

同时 Elasticsearch 提供多种 API(REST JAVA PYTHON 等 API)供用户扩展开发，以满足其不同需求。

配置方式

filebeat 的配置，打开 filebeat.yml，进行配置，如下：

 
 
 
 
  
  
  
  #输入源，可以写多个
  
  
  
  filebeat.input:
  
  
  
  - type: log
  
  
  
    enabled: true
  
  
  
    #输入源文件地址
  
  
  
    path:
  
  
  
      - /data/logs/tomcat/*.log
  
  
  
    #多行正则匹配，匹配规则 例：2020-09-29，不是这样的就与上一条信息合并
  
  
  
    multiline:
  
  
  
      pattern: '\s*\['
  
  
  
      negate: true
  
  
  
      match: after
  
  
  
    #起个名字
  
  
  
    tags: ["tomcat"]
  
  
  
  
  
  
  
  #输出目标，可以把logstash改成es
  
  
  
  output.logstash:
  
  
  
    hosts: [172.29.12.35:5044]

logstash 的配置，建一个以 .conf 为后缀的文件，或者打开 config 文件夹下的 .conf 文件，这里的配置文件是可以同时启动多个的，而且还有一个功能强大的 filter 功能，可以过滤原始数据，如下：

 
 
 
 
  
  
  
  #输入源（必须）
  
  
  
  input {
  
  
  
   #控制台键入
  
  
  
   stdin {}
  
  
  
   #文件读取
  
  
  
   file {
  
  
  
    #类似赋予的名字
  
  
  
    type => "info"
  
  
  
    #文件路径，可以用*代表所有
  
  
  
    path => ['/usr/local/logstash-7.9.1/config/data-my.log']
  
  
  
    #第一次从头开始读，下一次继续上一次的位置继续读
  
  
  
    start_position => "beginning"
  
  
  
   }
  
  
  
   file {
  
  
  
    type => "error"
  
  
  
    path => ['/usr/local/logstash-7.9.1/config/data-my2.log']
  
  
  
    start_position => "beginning"
  
  
  
    codec=>multiline{
  
  
  
     pattern => "\s*\["
  
  
  
     negate => true
  
  
  
     what => "previous"
  
  
  
    }
  
  
  
   }
  
  
  
   #与filebates配合使用
  
  
  
   beats{
  
  
  
    port => 5044
  
  
  
   }
  
  
  
  }
  
  
  
  #输出目标（必须）
  
  
  
  output {
  
  
  
   #判断type是否相同
  
  
  
   if [type] == "error"{
  
  
  
    #如果是，就写入此es中
  
  
  
    elasticsearch{
  
  
  
     hosts => "172.29.12.35:9200"
  
  
  
     #kibana通过index的名字进行查询，这里的YYYY是动态获取日期
  
  
  
     index => "log-error-%{+YYYY.MM.dd}"
  
  
  
    }
  
  
  
   }
  
  
  
   if [type] == "info"{
  
  
  
    elasticsearch{
  
  
  
     hosts => "172.29.12.35:9200"
  
  
  
     #kibana通过index的名字进行查询
  
  
  
     index => "log-info-%{+YYYY.MM.dd}"
  
  
  
    }
  
  
  
   }
  
  
  
   #这里判断的是filebates中赋予的tags是否是tomcat
  
  
  
   if "tomcat" in [tags]{
  
  
  
    elasticsearch{
  
  
  
     hosts => "172.29.12.35:9200"
  
  
  
     #kibana通过index的名字进行查询
  
  
  
     index => "tomcat"
  
  
  
    }
  
  
  
   }
  
  
  
   #控制台也会打印信息
  
  
  
   stdout {
  
  
  
    codec => rubydebug {}
  
  
  
   }
  
  
  
  }

作者：浅羽Eric

编辑：陶家龙

出处：转载自公众号浅羽的 IT 小屋(ID：QY18804079159)

本文题目：别小看Log日志，它难倒了技术总监
文章分享：http://www.csdahua.cn/qtweb/news4/479454.html

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