别小看Log日志,它难住了我们组的架构师

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大家新年快乐呀!在最近的开会中,讨论到一些异常的处理,以及日志的输出。是的,这些看起来小的不能再小的事,发生了分歧。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。本期小羽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。

好了,开始进入我们的正文。

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。我么先看下 Log4J 示例:

 
 
 
 
  1. 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:

 
 
 
 
  1. if (logger.isDebugEnabled()) { 
  2.   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:

 
 
 
 
  1. 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

 
 
 
 
  1. import org.slf4j.Logger; 
  2. import org.slf4j.LoggerFactory; 
  3.  
  4. public class Test { 
  5.     private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Test.class); 
  6.     // …… 

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,个人比较细化用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:

 
 
 
 
  1. logging: 
  2.   config: classpath:logback.xml 
  3.   level: 
  4.     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。

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:日志记录器(Loggers),输出端(Appenders)和日志格式化器(Layout)。

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

 
 
 
 
  1.  
  2.  org.log4j 
  3.    log4j 
  4.    1.2.9 
  5.  

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

 
 
 
 
  1. log4j.rootLogger=debug,cons 
  2.  
  3. log4j.appender.cons=org.apache.log4j.ConsoleAppender  
  4. log4j.appender.cons.target=System.out   
  5. log4j.appender.cons.layout=org.apache.log4j.PatternLayout  
  6. 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:

 
 
 
 
  1. # 配置日志等级, 指定生效的Appender名字, AppenderA是定义的Appender的名字 
  2. log4j.rootLogger=日志等级,AppenderA,AppenderB,...  
  3. # ---------------- 定义一个appender------------------------ 
  4. # 定义一个appender, appender名字可以是任意的,  
  5. # 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 
  6. log4j.appender.appender名字=org.apache.log4j.ConsoleAppender  
  7. log4j.appender.appender名字.target=System.out   
  8. # 定义Appender的布局方式 
  9. log4j.appender.appender名字.layout=org.apache.log4j.SimpleLayout  

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 logback-core,logback-classic, logback-access 组成。

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

Logback主要标签属性如下:

  • configuration:配置的根节点

配置结构

  • 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:

 
 
 
 
  1.  
  2.  
  3.      
  4.      
  5.          
  6.             [%d{yyyy-MM-dd' 'HH:mm:ss.sss}] [%C] [%t] [%L] [%-5p] %m%n 
  7.          
  8.      
  9.      
  10.      
  11.          
  12.             ERROR 
  13.             DENY 
  14.             ACCEPT 
  15.          
  16.          
  17.             [%d{yyyy-MM-dd' 'HH:mm:ss.sss}] [%C] [%t] [%L] [%-5p] %m%n 
  18.          
  19.   
  20.          
  21.          
  22.              
  23.             ${LOG_INFO_HOME}//%d.log 
  24.             30 
  25.          
  26.      
  27.      
  28.          
  29.             ERROR 
  30.          
  31.          
  32.             [%d{yyyy-MM-dd' 'HH:mm:ss.sss}] [%C] [%t] [%L] [%-5p] %m%n 
  33.          
  34.          
  35.          
  36.              
  37.             ${LOG_ERROR_HOME}//%d.log 
  38.             30 
  39.          
  40.      
  41.   
  42.      
  43.          
  44.          
  45.          
  46.      
  47.   

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。

  • 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)

架构图

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:

 
 
 
 
  1. #输入源,可以写多个 
  2. filebeat.input: 
  3. - type: log 
  4.   enabled: true 
  5.   #输入源文件地址 
  6.   path: 
  7.     - /data/logs/tomcat/*.log 
  8.   #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 
  9.   multiline: 
  10.     pattern: '\s*\[' 
  11.     negate: true 
  12.     match: after 
  13.   #起个名字 
  14.   tags: ["tomcat"] 
  15.  
  16. #输出目标,可以把logstash改成es 
  17. output.logstash: 
  18.   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:

 
 
 
 
  1. #输入源(必须) 
  2. input { 
  3.  #控制台键入 
  4.  stdin {} 
  5.  #文件读取 
  6.  file { 
  7.   #类似赋予的名字 
  8.   type => "info" 
  9.   #文件路径,可以用*代表所有 
  10.   path => ['/usr/local/logstash-7.9.1/config/data-my.log'] 
  11.   #第一次从头开始读,下一次继续上一次的位置继续读 
  12.   start_position => "beginning" 
  13.  } 
  14.  file { 
  15.   type => "error" 
  16.   path => ['/usr/local/logstash-7.9.1/config/data-my2.log'] 
  17.   start_position => "beginning" 
  18.   codec=>multiline{ 
  19.    pattern => "\s*\[" 
  20.    negate => true 
  21.    what => "previous" 
  22.   } 
  23.  } 
  24.  #与filebates配合使用 
  25.  beats{ 
  26.   port => 5044 
  27.  } 
  28. #输出目标(必须) 
  29. output { 
  30.  #判断type是否相同 
  31.  if [type] == "error"{ 
  32.   #如果是,就写入此es中 
  33.   elasticsearch{ 
  34.    hosts => "172.29.12.35:9200" 
  35.    #kibana通过index的名字进行查询,这里的YYYY是动态获取日期 
  36.    index => "log-error-%{+YYYY.MM.dd}" 
  37.   } 
  38.  } 
  39.  if [type] == "info"{ 
  40.   elasticsearch{ 
  41.    hosts => "172.29.12.35:9200" 
  42.    #kibana通过index的名字进行查询 
  43.    index => "log-info-%{+YYYY.MM.dd}" 
  44.   } 
  45.  } 
  46.  #这里判断的是filebates中赋予的tags是否是tomcat 
  47.  if "tomcat" in [tags]{ 
  48.   elasticsearch{ 
  49.    hosts => "172.29.12.35:9200" 
  50.    #kibana通过index的名字进行查询 
  51.    index => "tomcat" 
  52.   } 
  53.  } 
  54.  #控制台也会打印信息 
  55.  stdout { 
  56.   codec => rubydebug {} 
  57.  } 
  58. 关于我 

本文题目:别小看Log日志,它难住了我们组的架构师
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