Flink的日志配置
介绍flink在本地运行和on yarn运行时的日志配置。
很多现代框架都是用门面模式进行日志输出，例如使用Slf4j中的接口输出日志，具体实现类需要由log4j，log4j2，logback等日志框架进行实现。
Flink 中的日志记录就是使用slf4j日志接口实现的。
Slf4j简要说明
slf4j全名Simple Logging Facade for Java，为java提供的简单日志Facade。Facade门面说白了就是接口。它允许用户以自己的喜好，在工程中通过slf4j接入不同的日志系统。slf4j入口就是众多接口的集合，它不负责具体的日志实现，只在编译时负责寻找合适的日志系统进行绑定。具体有哪些接口，全部都定义在slf4j-api中。查看slf4j-api源码就可以发现，里面除了public final class LoggerFactory类之外，都是接口定义。因此slf4j-api本质就是一个接口定义。要想使用slf4j日志门面，需要引入以下依赖：
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.25</version>
</dependency>
这个包只有日志的接口，并没有实现，所以如果要使用就得再给它提供一个实现了些接口的日志框架包，比如：log4j，log4j2，logback等日志框架包，但是这些日志实现又不能通过接口直接调用，实现上他们根本就和slf4j-api不一致，因此slf4j和日志框架之间又增加了一层桥接器来转换各日志实现包的使用，比如slf4j-log4j12，log4j-slf4j-impl等。
接下来从本地运行和on yarn部署来说明下日志的使用配置方式。
Flink本地idea运行的日志配置
在我们编写Flink代码的时候，官方推荐的最佳实践也是使用Slf4j。Slf4j 的 logger 通过调用 LoggerFactory 的getLogger()方法创建，然后使用logger对象输出日志。
接下来，我们就使用slf4j来打印日志。
使用slf4j
依赖
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.25</version>
</dependency>
实现代码
package com.upupfeng;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
/**
* @author mawf
*/
public class Main {
// 创建Logger对象
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(Main.class);
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 打印日志
log.info("-----------------> start");
}
}
光有上述的代码，运行起来是打印不出来日志的。还需要我们导入对应的日志实现的依赖（log4j或log4j2），以及进行相关的配置。
接下里再分别说一下log4j和log4j2的依赖和配置。
log4j1
pom依赖
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.25</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.21</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j -->
<dependency>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>log4j</artifactId>
<version>1.2.17</version>
</dependency>
log4j.properties配置
log4j.rootLogger=info,console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.Threshold=INFO
log4j.appender.console.ImmediateFlush=true
log4j.appender.console.Target=System.out
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=[%-5p] %d(%r) --> [%t] %l: %m %x %n
添加完pom和配置后，就可以使用log4j输出日志了。
log4j2
pom依赖
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>1.7.25</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
<version>2.9.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-api</artifactId>
<version>2.9.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-core</artifactId>
<version>2.9.1</version>
</dependency>
log4j2.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration monitorInterval="5">
<Properties>
<property name="LOG_PATTERN" value="%date{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
<property name="LOG_LEVEL" value="INFO" />
</Properties>
<appenders>
<console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
<PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
<ThresholdFilter level="${LOG_LEVEL}" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
</console>
</appenders>
<loggers>
<root level="${LOG_LEVEL}">
<appender-ref ref="Console"/>
</root>
</loggers>
</configuration>
添加完pom和配置后，就可以使用log4j2输出日志了。
在实际使用中，还是推荐使用log4j2。其他的不说，占位符就比log4j的自己拼字符串好很多了。
Flink on Yarn的日志配置
说明
Flink有多种部署运行方式，我这里采用的是on yarn的运行方式，以per-job的形式提交任务到yarn。
# 以这种方式提交
flink run \
-d \
-m yarn-cluster \
我使用的flink版本是1.11.3。
官方的二进制运行包中就自带了slf4j和log4j2的jar包：
flink-dist_2.11-1.11.3.jar
log4j-1.2-api-2.12.1.jar
log4j-api-2.12.1.jar
log4j-core-2.12.1.jar
log4j-slf4j-impl-2.12.1.jar
flink-dist包中包含了slf4j的包，带log4j的是log4j2的包。
如果我们要使用log4j2的话，就必须保证我们自己打的jar包中没有log的相关依赖，不然会出现各种奇怪的问题。这点很重要，我最开始没有排除，遇到了很多问题。
maven打包时排除log依赖
我这里是使用shade插件打包，然后排除依赖的。
shade插件的配置如下：
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>3.1.0</version>
<configuration>
<artifactSet>
<excludes>
<exclude>org.slf4j:*</exclude>
<exclude>log4j:*</exclude>
<exclude>ch.qos.logback:*</exclude>
</excludes>
</artifactSet>
</configuration>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<filters>
<filter>
<artifact>*:*</artifact>
<excludes>
<exclude>META-INF/*.SF</exclude>
<exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
<exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
</excludes>
</filter>
</filters>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
日志的配置
Flink附带了默认的日志配置文件：
log4j-cli.properties：由 Flink 命令行客户端使用（例如flink run）（不包括在集群上执行的代码）。这个文件是我们使用flink run提交任务时，任务提交到集群前打印的日志所需的配置。log4j-session.properties：Flink 命令行客户端在启动 YARN 或 Kubernetes session 时使用（yarn-session.sh，kubernetes-session.sh）。log4j.properties：作为 JobManager/TaskManager 日志配置使用（standalone 和 YARN 两种模式下皆使用）
所以使用flink run这种方式提交任务，会自动去FLINK_HOME下的conf目录下找log4j.properties的文件作为jobmanager和taskmanager的日志配置。
官方说使用 -Dlog4j.configurationFile= 参数可以传递日志文件，但是我试了几次都不可以。
所以如果要对日志级别、模板进行修改的话，就直接改这个log4j.properties文件就好了。
滚动日志的配置
默认的日志配置文件不是滚动的，所以日志文件很大的话，会暂用较多的资源，我们需要修改为滚动日志。
滚动日志的配置内容
rootLogger.level = INFO
rootLogger.appenderRef.rolling.ref = RollingFileAppender
logger.akka.name = akka
logger.akka.level = INFO
logger.kafka.name= org.apache.kafka
logger.kafka.level = INFO
logger.hadoop.name = org.apache.hadoop
logger.hadoop.level = INFO
logger.zookeeper.name = org.apache.zookeeper
logger.zookeeper.level = INFO
logger.upupfeng.name = com.upupfeng
logger.upupfeng.level = INFO
logger.upupfeng.additivity = false
logger.upupfeng.appenderRef.rolling.ref = RollingFileAppender
appender.rolling.name = RollingFileAppender
appender.rolling.type = RollingFile
appender.rolling.fileName = ${sys:log.file}
appender.rolling.filePattern = ${sys:log.file}.%i
appender.rolling.layout.type = PatternLayout
appender.rolling.layout.pattern = %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} %-5p %-60c %x - %m%n
appender.rolling.policies.type = Policies
appender.rolling.policies.size.type = SizeBasedTriggeringPolicy
appender.rolling.policies.size.size=100MB
appender.rolling.strategy.type = DefaultRolloverStrategy
appender.rolling.strategy.max = 10
logger.netty.name = org.apache.flink.shaded.akka.org.jboss.netty.channel.DefaultChannelPipeline
logger.netty.level = OFF
效果
提交任务后，就会生成如下的滚动日志了。
-rw-r--r-- 1 yarn yarn 30112705 Mar 6 09:49 taskmanager.log
-rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857827 Mar 6 09:48 taskmanager.log.1
-rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857687 Mar 6 09:49 taskmanager.log.10
-rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857649 Mar 6 09:48 taskmanager.log.2
-rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857692 Mar 6 09:48 taskmanager.log.3
-rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857693 Mar 6 09:48 taskmanager.log.4
-rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857831 Mar 6 09:49 taskmanager.log.5
-rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857707 Mar 6 09:49 taskmanager.log.6
-rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857649 Mar 6 09:49 taskmanager.log.7
-rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857659 Mar 6 09:49 taskmanager.log.8
-rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857646 Mar 6 09:49 taskmanager.log.9
参考
Flink原理：Flink中的日志框架配置 https://www.codenong.com/cs106739594/
Flink官网：如何使用日志记录 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/zh/deployment/advanced/logging.html
slf4j-api和slf4j-simple https://blog.csdn.net/u011179993/article/details/52490013
slf4j-api、slf4j-log4j12、log4j之间关系 https://www.cnblogs.com/lujiango/p/8573411.html
