SpringCloud使用logback日志框架教程详解

SpringCloud使用logback日志框架教程详解

什么是logback框架

logback是一个日志框架,是log4j框架的改良版本。它适用于不同的使用场景,比如说,在代码最初的调试阶段,我们需要将日志输出到控制台;在代码运行时,我们需要将日志写入到日志文件;在开发过程中,我们需要根据调试级别不同,输出不同级别的日志。logback框架可以满足这些需求。

logback在SpringCloud中的应用

在SpringCloud项目中,我们希望将各个服务的日志输出到一起,以便更好地监控项目运行状态。为了实现这个目标,我们需要在所有服务中使用同一套日志框架,同时设计好日志系统的日志级别、输出位置等配置。

以下是SpringCloud项目中使用logback框架的步骤:

第一步、在pom.xml文件中添加logback相关依赖

<!-- logback依赖 -->
<dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-classic</artifactId>
    <version>1.1.11</version>
</dependency>

第二步、在resources文件夹下创建一个logback.xml文件

该文件告诉logback系统将日志输出到哪里以及输出的格式。以下是一个示例:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <!-- 日志输出到控制台 -->
    <appender name="stdout" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- 日志输出到文件 -->
    <appender name="file" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>${catalina.home}/logs/demo.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>${catalina.home}/logs/demo.log.%d{yyyy-MM-dd}.%i.gz</fileNamePattern>
            <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
                <!-- 每个日志文件的最大大小为100MB -->
                <maxFileSize>100MB</maxFileSize>
            </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <!-- 配置日志的输出级别 -->
    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="stdout" />
        <appender-ref ref="file" />
    </root>

</configuration>

上面的配置文件将日志分别输出到控制台和文件中,格式为“时间-线程名-日志级别-日志名称-日志内容”。其中,日志级别分为五个等级:TRACE,DEBUG,INFO,WARN,ERROR,可以根据需要进行修改。

第三步、修改SpringBoot项目启动脚本

在SpringBoot项目的启动脚本中,需要加上如下JVM参数,指定日志配置文件和日志级别:

java -Dlogging.config=path/to/logback.xml -Dlogging.level.org.springframework=INFO -jar app.jar

其中,路径需要根据实际情况进行修改。

示例一

以下是在SpringBoot项目中使用logback输出日志的示例:

package com.example.demo.controller;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class LogController {

    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());

    @GetMapping("/log")
    public String log() {
        logger.info("This is a info log.");
        logger.debug("This is a debug log.");
        logger.warn("This is a warn log.");
        logger.error("This is a error log.");
        return "Log finished.";
    }

}

该控制器中,使用LoggerFactory的静态方法getLogger获得一个Logger实例,然后使用该实例的不同方法输出不同级别的日志。需要注意的是,Logger实例的名称参数应该填写控制器类的全限定名,以便于在控制台和日志文件中快速定位日志来源。

示例二

以下是在SpringCloud项目的配置文件中配置logback日志级别的示例:

logging:
  path: /var/applog
  level:
    com.example.demo: DEBUG

上述示例的意思是,将com.example.demo包下的日志级别配置为DEBUG级别,输出到/var/applog路径下。

总结

使用logback框架可以方便地实现日志输出到控制台和文件中,根据日志级别输出不同类型的日志,并且在SpringCloud项目中,使用相同的日志框架可以更加便捷地监控项目运行状态和排查问题。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:SpringCloud使用logback日志框架教程详解 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月25日
下一篇 2023年5月25日

相关文章

  • Django实现文章详情页面跳转代码实例

    当用户点击文章列表中某一篇文章时,需要将用户跳转到该文章的详情页面,这个过程中需要进行URL路由和视图函数的编写。下面就是Django实现文章详情页面跳转的完整攻略: 1.添加URL路由 首先需要在Django中添加URL路由。URL路由负责将请求的URL地址与名称相匹配的视图函数进行对应,进而返回相应的响应结果。在应用的urls.py文件中添加以下代码,表…

    人工智能概论 2023年5月24日
    00
  • Python3爬虫关于识别检验滑动验证码的实例

    Python3爬虫关于识别检验滑动验证码的实例 在进行爬虫过程中,我们经常会遇到验证码的问题,其中包括识别检验滑动验证码,这在爬虫中非常常见。接下来,将详细讲解如何通过Python3实现识别检验滑动验证码。 什么是滑动验证码 滑动验证码是一种常见的验证码形式,通过滑动滚动条或者滑动图片的方式完成验证过程。在网站防止机器人爬取信息的时候常常会使用滑动验证码。 …

    人工智能概论 2023年5月24日
    00
  • Pycharm之如何安装cv2 [python3.6]

    安装OpenCV组件 安装OpenCV之前,我们需要先安装OpenCV的核心组件。在Windows上,我们可以通过以下步骤来安装: 1.1 打开命令行窗口(cmd) 1.2 输入以下命令: pip install opencv-python 1.3 等待安装完成后,我们可以在Python环境中导入OpenCV,并使用它提供的图像处理功能。 import cv…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • pandas库中 DataFrame的用法小结

    下面是“pandas库中 DataFrame的用法小结”的完整攻略,分为以下几个部分: 1. 什么是DataFrame DataFrame是pandas库中的一种数据结构,类似于Excel中的数据表。DataFrame有行和列,行代表样本,列代表特征。DataFrame可以由多种数据源创建,包括Numpy数组、Python字典、CSV文件等。 2. 创建Da…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • Docker部署Django+Mysql+Redis+Gunicorn+Nginx的实现

    下面我将详细讲解如何使用Docker部署Django+Mysql+Redis+Gunicorn+Nginx的完整攻略。 步骤一:准备工作 安装Docker和Docker Compose,并保证环境变量配置正确; 构建Django项目,并编写Dockerfile文件; 安装Gunicorn、Nginx、Mysql和Redis依赖包,并编写Docker Comp…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • Nginx+Tomcat搭建高性能负载均衡集群的实现方法

    为了实现高性能的负载均衡,我们可以使用Nginx和Tomcat进行搭建。下面我会提供完整的攻略,包括环境搭建、配置Nginx和Tomcat、测试等。 环境搭建 我们需要使用两台服务器来搭建集群,一台作为Nginx服务器,一台作为Tomcat服务器。假设它们的IP分别是192.168.1.10和192.168.1.20,操作系统为Centos 7。 在两台服务…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • 在Python web中实现验证码图片代码分享

    让我为您详细讲解一下Python Web中实现验证码图片代码分享的完整攻略。 什么是验证码 验证码(CAPTCHA)是用以区分计算机和人类的程序。在Web应用中,常被用于防止恶意自动化程序访问、注册或提交表单。 在图像中呈现的文字/数字是计算机无法轻易识别的,但是,对于人类用户,它们往往是易于辨认的。 在Python中实现验证码图片的主要步骤如下所示: 生成…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • Python应用自动化部署工具Fabric原理及使用解析

    Python应用自动化部署工具Fabric原理及使用解析 什么是Fabric Fabric 是一个基于 Python 的应用自动化部署工具,它可以快速、轻松地完成部署、系统管理和自动化任务的执行。Fabric 在 Python 的 paramiko 和 PyCrypto 库的基础上进行部署,使得远程命令执行和文件传输变得非常简单易用。 Fabric 的主要特…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部