Springcloud学习笔记38--springboot整合日志框架log4j2
1.log4j2概述
对于一个线上程序或者服务而言，重要的是要有日志输出，这样才能方便运维。而日志的输出需要有一定的规划，如日志命名、日志大小，日志分割的文件个数等。在Spring的框架下，我们可以使用log4j来进行日志的设置，高版本的SpringBoot会使用log4j2；
Log4j其实可以理解为log for java，所以是java的日志框架，提供日志服务，而Log4j 2是Log4j的升级版本，性能比logback好。
日志级别优先级从低到高：ALL、DEBUG、 INFO、 WARN、 ERROR、FATAL、 OFF。一般官网建议就使用DEBUG、INFO、WARN和ERROR这四个，但是我们可以加一个ALL最低级别的来进行总日志的输出。日志的等级越高，打出的日志越少。
常用的日志框架：
- Log4j：Apache的一个开源项目，可以控制日志信息输送的目的地是控制台、文件、GUI组件等，可以控制每一条日志的输出格式，这些可以通过一个配置文件来灵活地进行配置，而不需要修改应用的代码。虽然已经停止维护了，但目前绝大部分企业都是用的log4j。
- LogBack：是Log4j的一个改良版本
- Log4j2：Log4j2已经不仅仅是Log4j的一个升级版本了，它从头到尾都被重写了
log4j2 在目前JAVA中的日志框架里，异步日志的性能是最高的，没有之一。
2. log4j2的日志引入
springboot 项目结构：
首先引入依赖，然后添加日子的配置文件，最后将配置文件引入到yml文件中生效。后就可以在项目中使用lombok的插件直接在类上注解即可使用。
2.1 pom.xml中引入依赖
web依赖中排除掉logging依赖，并且引入log4j2依赖。不只是starter-web中有logging jar包,如redis，mybatis中也有这个jar包，需要将他们也清除，否则依然会报错！
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId> </dependency>
注意：在引入log4j2时，需要排除掉Logback日志框架的依赖。
log4j2一般可以通过xml,json,yaml或者properties形式文件来实现，我们这边主要介绍xml文件格式。
2.2 log4j2.xml配置路径
引入log4j2依赖后，默认在src/main/resources目录下加入log4j2.xml配置文件对日志进行配置即可，然后在application.yml中进行访问路径的配置。
示例如下：
log4j2.xml部署位置：在代码工程中的src/main/resources目录下放入配置文件。
yml配置：
#日志配置 无特殊需求无需更改
logging:
config: classpath:log4j2.xml
level:
root: INFO
javax.activation: info
org.apache.catalina: INFO
org.apache.commons.beanutils.converters: INFO
org.apache.coyote.http11.Http11Processor: INFO
org.apache.http: INFO
org.apache.tomcat: INFO
org.springframework: INFO
com.chinamobile.cmss.bdpaas.resource.monitor: DEBUG
2.3 log4j2.xml配置文件
部分参数说明：
- %d 输出日志时间点的日期（一般是那一天），也可以在其后用大括号自定义格式，比如：%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}，输出类似：2014-11-05 23:28:22.367
- %p 输出优先级，即DEBUG，INFO，WARN，ERROR，FATAL ;
- %r 输出自应用启动到输出该log信息耗费的毫秒数 ;
- %c 输出所属的全类名，也可以只输出类名，：%c{1} ;
- %t 输出产生该日志的当前线程名字 ;
- %m 输出代码中自定义的的信息; 例如 log.info("文件存储路径为：",filePath);
- %n 输出一个回车换行符，Windows平台为“\r\n”，Unix平台为“\n” ；
- %X %X{name}会查询设置到MDC中的变量name的值；
- %L 输出行号
- ${} ${key}这样的表达式在XML中，代表引入的properties文件中key对应的一个变量值
- %F：输出日志消息产生时所在的文件名称。
(1)%c
2.4 配置文件案例及详细说明
配置文件案例(标准2022-03-21更新)：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Configuration status="WARN" monitorInterval="600"> <Properties> <!-- <property name="LOG_HOME" value="${sys:user.home}/home/flep/logs"/> --> <property name="LOG_HOME" value="/home/test/doc/log"/> <!--<property name="LOG_HOME" value="D:\doc\log"/>--> <property name="APP_CODE" value="file_log"/> <property name="LOG_LEVEL_PATTERN" value="%-5p"/> <property name="INSTANCE_INFO_PATTERN" value="${hostName} | ${sys:user.name}"/> <property name="CODE_INFO_PATTERN" value="%pid:%F:%L"/> <property name="LOG_DATEFORMAT_PATTERN" value="yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"/> <property name="METRIC_LOG_DATEFORMAT_PATTERN" value="yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"/> <property name="APP_LOG_PATTERN" value="%d{${LOG_DATEFORMAT_PATTERN}} | ${LOG_LEVEL_PATTERN} | %X{TRACE_ID} | %t | ${CODE_INFO_PATTERN} | [%X{seq}] - %m%n"/> <property name="LOG_PATTERN" value="%d{${LOG_DATEFORMAT_PATTERN}} | %X{TRACE_ID} | ${LOG_LEVEL_PATTERN} | ${INSTANCE_INFO_PATTERN} | FEIA | FLEP-INAPP | %t | ${CODE_INFO_PATTERN} | %m%n"/> <property name="ALERT_LOG_PATTERN" value="%d{${LOG_DATEFORMAT_PATTERN}} $${ctx:traceId:-} | ${INSTANCE_INFO_PATTERN} | [%X{seq}] - %m%n"/> <property name="METRIC_LOG_PATTERN" value="%d{${METRIC_LOG_DATEFORMAT_PATTERN}}%m%n"/> </Properties> <Appenders> <!--控制台输出的相关配置--> <Console name="Console" target="SYSTEM_OUT" follow="true"> <PatternLayout pattern="%d{${LOG_DATEFORMAT_PATTERN}} | ${LOG_LEVEL_PATTERN} | %t | %c:%L | [%X{seq}] - %m%n" /> </Console> <!--打印所有的info及以下的级别的信息，每次超过size,则这size大小的日志会自动存入年份-月份创建的文件夹下进行压缩存档--> <RollingFile name="EventLogFile" fileName="${LOG_HOME}/event.log" immediateFlush="true" filePattern="${LOG_HOME}/%d{yyyyMMdd}/event.log.%i"> <!-- <thresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>--> <PatternLayout> <Pattern>${LOG_PATTERN}</Pattern> </PatternLayout> <Policies> <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" modulate="true"/> <SizeBasedTriggeringPolicy size="50MB"/> </Policies> <!--保留最近30天的日志--> <DefaultRolloverStrategy> <Delete basePath="${LOG_HOME}" maxDepth = "2"> <IfFileName glob = "*/event.log.*" /> <IfLastModified age = "30d" /> </Delete> </DefaultRolloverStrategy> </RollingFile> <RollingFile name="AppLogFile" fileName="${LOG_HOME}/app.log" immediateFlush="true" filePattern="${LOG_HOME}/%d{yyyyMMdd}/app.log.%i"> <!-- <thresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>--> <PatternLayout> <Pattern>${APP_LOG_PATTERN}</Pattern> </PatternLayout> <Policies> <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" modulate="true"/> <SizeBasedTriggeringPolicy size="50MB"/> </Policies> <!--保留最近30天的日志--> <DefaultRolloverStrategy> <Delete basePath="${LOG_HOME}" maxDepth = "2"> <IfFileName glob = "*/app.log.*" /> <IfLastModified age = "30d" /> </Delete> </DefaultRolloverStrategy> </RollingFile> <RollingFile name="AlertLogFile" fileName="${LOG_HOME}/alert.log" immediateFlush="true" filePattern="${LOG_HOME}/%d{yyyyMMdd}/alert.log.%i"> <thresholdFilter level="warn" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/> <PatternLayout> <Pattern>${ALERT_LOG_PATTERN}</Pattern> </PatternLayout> <Policies> <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" modulate="true"/> <SizeBasedTriggeringPolicy size="50MB"/> </Policies> <DefaultRolloverStrategy> <Delete basePath="${LOG_HOME}" maxDepth = "2"> <IfFileName glob = "*/alert.log.*" /> <IfLastModified age = "30d" /> </Delete> </DefaultRolloverStrategy> </RollingFile> <RollingFile name="ErrorLogFile" fileName="${LOG_HOME}/error.log" immediateFlush="true" filePattern="${LOG_HOME}/%d{yyyyMMdd}/error.log.%i"> <thresholdFilter level="error" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/> <PatternLayout> <Pattern>${APP_LOG_PATTERN}</Pattern> </PatternLayout> <Policies> <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" modulate="true"/> <SizeBasedTriggeringPolicy size="50MB"/> </Policies> <DefaultRolloverStrategy> <Delete basePath="${LOG_HOME}" maxDepth = "2"> <IfFileName glob = "*/error.log.*" /> <IfLastModified age = "30d" /> </Delete> </DefaultRolloverStrategy> </RollingFile> <RollingFile name="FlepMetricLogFile" fileName="${LOG_HOME}/metric.log" immediateFlush="true" filePattern="${LOG_HOME}/%d{yyyyMMdd}/metric.log.%i"> <PatternLayout> <Pattern>${METRIC_LOG_PATTERN}</Pattern> </PatternLayout> <Policies> <TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" modulate="true"/> <SizeBasedTriggeringPolicy size="50MB"/> </Policies> <DefaultRolloverStrategy> <Delete basePath="${LOG_HOME}" maxDepth = "2"> <IfFileName glob = "*/metric.log.*" /> <IfLastModified age = "30d" /> </Delete> </DefaultRolloverStrategy> </RollingFile> </Appenders> <Loggers> <Root level="INFO"> <AppenderRef ref="Console" /> <AppenderRef ref="AppLogFile" /> <AppenderRef ref="AlertLogFile" /> <AppenderRef ref="ErrorLogFile" /> </Root> <AsyncLogger name="io.micrometer.core.instrument.logging.LoggingMeterRegistry" level="ALL" additivity="false"> <AppenderRef ref="FlepMetricLogFile" /> </AsyncLogger> <AsyncLogger name="event" level="ALL" additivity="false"> <AppenderRef ref="EventLogFile" /> </AsyncLogger> <logger name="com.apache.ibatis" level="TRACE"/> <logger name="java.sql.Connection" level="DEBUG"/> <logger name="java.sql.Statement" level="DEBUG"/> <logger name="java.sql.PreparedStatement" level="DEBUG"/> <logger name="com.hzbank.flep.file.mapper" level="DEBUG"/> </Loggers> </Configuration>
配置参数详解：
2.4.1 Configuration标签
根节点Configuration中有两个常用的属性：status和monitorterval。如：<Configuration status="WARN" monitorInterval="30">
属性
- status：是用于指定log4j的级别；
- monitorterval：是用于指定log4j自动重新检测读取配置内容的间隔时间，单位为秒（s），最小值为5秒。
2.4.2 Properties标签
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Configuration status="warn" name="MyApp" packages=""> <properties> <property name="LOG_HOME">./service-logs</property> </properties> </Configuration>
变量配置，如模板中的<property name="LOG_HOME">./service-logs</property>，我们可以配置日志的路径。后续日志存放的前缀路径即为./service-logs下。
2.4.3 Appenders标签
Appenders是输出源，用于定义日志输出的地方。
log4j2支持的输出源有很多，有控制台ConsoleAppender、文件FileAppender、AsyncAppender、RandomAccessFileAppender、RollingFileAppender、RollingRandomAccessFile 等。
(1) ConsoleAppender
控制台输出源是将日志打印到控制台上，开发的时候一般都会配置，以便调试。
- name：指定Appender的名字。
- target：SYSTEM_OUT 或 SYSTEM_ERR,一般只设置默认:SYSTEM_OUT。
- PatternLayout：输出格式，不设置默认为:%m%n。
(2) RollingFileAppender
RollingFileAppender 是我们以后常用的输出器，它会根据我们的条件，判断是否满足封存文件的需求，要是满足，就将文件封存，不满足就不封存。
RollingFileAppender 需要 TriggeringPolicy 来指定触发封存的条件，另外还需要 RolloverStrategy 来告诉输出器如何封存文件。
Log4j 默认给了我们几种策略。
SizeBased Triggering Policy ：这一触发策略基于对log文件大小的判断。当log文件大于设定的阈值时，将触发封存动作。可设定的log文件大小的单位有bytes、KB、MB或GB。
TimeBased Triggering Policy ：这个是基于时间触发。可以指定两次时间间隔，或者是按照偏移进行封存。
<1>基于大小的滚动策略
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Configuration status="warn" name="MyApp" packages=""> <Appenders> <RollingFile name="RollingFile" fileName="logs/app.log" filePattern="logs/$${date:yyyy-MM}/app-%d{MM-dd-yyyy}-%i.log.gz"> <PatternLayout> <Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern> </PatternLayout> <Policies> <TimeBasedTriggeringPolicy /> <SizeBasedTriggeringPolicy size="100 MB"/> </Policies> <DefaultRolloverStrategy max="10"/> </RollingFile> </Appenders> <Loggers> <Root level="error"> <AppenderRef ref="RollingFile"/> </Root> </Loggers> </Configuration>
上述模板中，日志先写入logs/app.log中，每当文件大小达到100MB时或经过1天，按照在logs/2020-09/目录下以app-2020-09-09-1.log.gz格式对该日志进行压缩重命名并归档，并生成新的文件app.log进行日志写入。
其中，filePattern属性的文件格式中%i就类似于一个整数计数器，受到<DefaultRolloverStrategy max="10"/>控制，要特别注意的是：当文件个数达到10个的时候会循环覆盖前面已归档的1-10个文件。若不设置该参数，默认为7。
<2>基于时间间隔的滚动策略
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Configuration status="warn" name="MyApp" packages=""> <Appenders> <RollingFile name="RollingFile" fileName="logs/app.log" filePattern="logs/$${date:yyyy-MM}/app-%d{yyyy-MM-dd-HH}.log.gz"> <PatternLayout> <Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern> </PatternLayout> <Policies> <TimeBasedTriggeringPolicy interval="6" modulate="true"/> </Policies> </RollingFile> </Appenders> <Loggers> <Root level="error"> <AppenderRef ref="RollingFile"/> </Root> </Loggers> </Configuration>
上述模板中，日志先写入logs/app.log中，每当文件的时间间隔到达6小时（由%d{yyyy-MM-dd-HH}决定，也可以设置成%d{yyyy-MM-dd-HH-mm}，则间隔为分钟级别），触发rollover操作。
如上配置设置好后，10点的日志开始重启服务，则从11点触发一次rollover操作，生成2020-09-09-10.log.gz对该日志进行压缩重命名并归档，并生成新的文件app.log进行日志写入；然后，每间隔6小时，则下一次是17点触发一次，生成2020-09-09-17.log.gz对该日志进行压缩重命名并归档，并生成新的文件app.log进行日志写入。
<3> 基于时间间隔和文件大小的滚动策略
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Configuration status="warn" name="MyApp" packages=""> <Appenders> <RollingFile name="RollingFile" fileName="logs/app.log" filePattern="logs/$${date:yyyy-MM}/app-%d{yyyy-MM-dd-HH}-%i.log.gz"> <PatternLayout> <Pattern>%d %p %c{1.} [%t] %m%n</Pattern> </PatternLayout> <Policies> <TimeBasedTriggeringPolicy interval="6" modulate="true"/> <SizeBasedTriggeringPolicy size="100 MB"/> </Policies> </RollingFile> </Appenders> <Loggers> <Root level="error"> <AppenderRef ref="RollingFile"/> </Root> </Loggers> </Configuration>
上述模板中，日志先写入logs/app.log中，每当文件大小达到100MB或者当时间间隔到达6小时（由%d{yyyy-MM-dd-HH}决定），触发rollover操作，按照在logs/2020-09/目录下以app-2020-09-09-1.log.gz格式对该日志进行压缩重命名并归档，并生成新的文件app.log进行日志写入。
属性
- name：用于指定Appender的名称；
- fileName：用于指定日志文件的全路径；
- filePattern：用于指定分割文件的日志全路径（命名规则）。
节点
- PatternLayout：用于指定输出格式，不设置的话，默认为:%m%n；
- Policies ：设置日志文件切割参数；
- SizeBasedTriggeringPolicy：Policies的子节点，用于设置基于日志文件大小触发的滚动策略，size属性用来指定每个分割的日志文件大小。
- TimeBasedTriggeringPolicy：Policies的子节点，用于设置基于时间间隔触发的滚动策略，interval属性用于指定滚动时间间隔，默认是1小时，modulate属性是用于对interval进行偏移调节，默认为false。若为true，则第一次触发时是第一个小时触发，后续以interval间隔触发。
- CronTriggeringPolicy：Policies的子节点，用于设置基于Cron表达式触发的滚动策略。
- DefaultRolloverStrategy：设置默认策略设置。
2.4.4 Loggers 标签
节点
- Root：用于指定项目的根日志，level属性表示日志输出级别，子节点AppenderRef用于指定输出到某个Appender，子节点的ref属性也就是前面的RollingFile中指定的name名称，子节点的level也是日志输出级别。
- Logger ：用于指定日志的形式，指定不同包的日志级别，level属性表示日志输出级别，name属性用来指定该Logger所适用的类或者类的全路径。子节点AppenderRef用于指定日志输出到哪个Appender，若没有指定，默认集成自Root。
下面针对配置文件进行图文说明：
注意：user.home的属性值可以用以下方法查看，本机默认为C:\Users\14032
public static void main(String[] args) { System.out.println(System.getProperty("user.home")); }
2.5 在application.yml文件中引入配置文件，正式生效日志的配置
logging:
config: classpath:log4j2-dev.xml
2.6 在项目中使用log4j2 DEMO
如果不想每次都写private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XXX.class); 可以用注解@Slf4j,这个注解需要引入lombok的jar包依赖。已添加到pom中
2.7 将指定日志打印到指定文件
<AsyncLogger name="event" level="ALL" additivity="false"> <AppenderRef ref="EventLogFile" /> </AsyncLogger>
代码中：
@PostMapping("/getLogInfo")
public void getLogInfo(){
org.slf4j.Logger event1 = LoggerFactory.getLogger("event");
event1.info("hello 2022");
}
此时，查看日志文件：
3 以日志形式定期输出监控数据
监控Spring Boot中的Tomcat性能数据；
日志Log指标包括: 线程池监控、jvm参数监控、tomcat监控
示例：
executor.completed{name=executor.sample} throughput=0.5 tasks/s // 这里LoggingMeterRegistry做了转换 count/step
executor.active{name=executor.sample} value=1 threads
executor.pool.core{name=executor.sample} value=5 threads
executor.pool.max{name=executor.sample} value=2147483647 threads
executor.pool.size{name=executor.sample} value=5 threads
executor.queue.remaining{name=executor.sample} value=2147483647 tasks
executor.queued{name=executor.sample} value=0 tasks
很多时候，如果有日志的方法去定期输出监控的数据这样已经足够我们分析了。在Spring Boot 2.x里，只需要配置一个Bean。
<dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-core</artifactId> <version>1.1.3</version> </dependency>
使用案例：
@Configuration public class MetricsConfig { @Bean LoggingMeterRegistry loggingMeterRegistry() { //下面是单独的配置实现的参考，当需要修改配置时候可以使用 return new LoggingMeterRegistry(new LoggingRegistryConfig() { @Override public Duration step() { return Duration.ofSeconds(10);//10秒输出一次 } @Override public String get(String key) { return null; } }, Clock.SYSTEM); } }
日志打印结果：
jvm.buffer.count{id=direct} value=26 buffers
jvm.buffer.count{id=mapped} value=0 buffers
jvm.buffer.memory.used{id=direct} value=632.600586 KiB
jvm.buffer.memory.used{id=mapped} value=0 B
jvm.buffer.total.capacity{id=direct} value=632.599609 KiB
jvm.buffer.total.capacity{id=mapped} value=0 B
jvm.classes.loaded{} value=12306 classes
jvm.gc.live.data.size{} value=39.339607 MiB
jvm.gc.max.data.size{} value=2.666992 GiB
jvm.memory.committed{area=nonheap,id=Compressed Class Space} value=8.539062 MiB
jvm.memory.committed{area=nonheap,id=Code Cache} value=26.8125 MiB
jvm.memory.committed{area=heap,id=PS Survivor Space} value=30 MiB
jvm.memory.committed{area=heap,id=PS Eden Space} value=416.5 MiB
jvm.memory.committed{area=heap,id=PS Old Gen} value=242 MiB
jvm.memory.committed{area=nonheap,id=Metaspace} value=66.773438 MiB
jvm.memory.max{area=heap,id=PS Survivor Space} value=30 MiB
jvm.memory.max{area=heap,id=PS Eden Space} value=1.272949 GiB
jvm.memory.max{area=heap,id=PS Old Gen} value=2.666992 GiB
jvm.memory.max{area=nonheap,id=Metaspace} value=-1 B
jvm.memory.max{area=nonheap,id=Compressed Class Space} value=1 GiB
jvm.memory.max{area=nonheap,id=Code Cache} value=240 MiB
jvm.memory.used{area=nonheap,id=Code Cache} value=26.635071 MiB
jvm.memory.used{area=heap,id=PS Survivor Space} value=25.214882 MiB
jvm.memory.used{area=heap,id=PS Eden Space} value=46.910545 MiB
jvm.memory.used{area=heap,id=PS Old Gen} value=39.34742 MiB
jvm.memory.used{area=nonheap,id=Metaspace} value=63.333778 MiB
jvm.memory.used{area=nonheap,id=Compressed Class Space} value=7.947166 MiB
jvm.threads.daemon{} value=52 threads
jvm.threads.live{} value=54 threads
jvm.threads.peak{} value=67 threads
jvm.threads.states{state=terminated} value=0 threads
jvm.threads.states{state=blocked} value=0 threads
jvm.threads.states{state=new} value=0 threads
jvm.threads.states{state=runnable} value=20 threads
jvm.threads.states{state=waiting} value=19 threads
jvm.threads.states{state=timed-waiting} value=15 threads
process.cpu.usage{} value=-1
process.start.time{} value=435900h 48m 53.344s
process.uptime{} value=56m 6.709s
system.cpu.count{} value=8
system.cpu.usage{} value=-1
tomcat.global.request.max{name=http-nio-10610} value=0.597s
tomcat.servlet.request.max{name=dispatcherServlet} value=0.567s
tomcat.sessions.active.current{} value=0 sessions
tomcat.sessions.active.max{} value=0 sessions
tomcat.threads.busy{name=http-nio-10610} value=0 threads
tomcat.threads.config.max{name=http-nio-10610} value=200 threads
tomcat.threads.current{name=http-nio-10610} value=10 threads
参考文献：
https://blog.csdn.net/abu935009066/article/details/127476817---推荐
https://zhanglf.blog.csdn.net/article/details/88909106
https://blog.csdn.net/u010663021/article/details/108388817
https://www.jianshu.com/p/d13c2e50a89c
https://www.cnblogs.com/Andya/p/13641254.html --推荐
https://jaskey.github.io/blog/2019/09/23/spring-boot-tomcat-mertic/
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