java基礎(chǔ)教程欄目介紹如何解決Java日志級(jí)別等問題

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1 日志常見錯(cuò)因

1.1 日志框架繁多

不同類庫(kù)可能使用不同日志框架，兼容是個(gè)難題

1.2 配置復(fù)雜且容易出錯(cuò)

日志配置文件通常很繁雜，很多同學(xué)習(xí)慣從其他項(xiàng)目或網(wǎng)上博客直接復(fù)制份配置文件，但卻不仔細(xì)研究如何修改。常見錯(cuò)誤發(fā)生于重復(fù)記錄日志、同步日志的性能、異步記錄的錯(cuò)誤配置。

1.3 日志記錄本身就有些誤區(qū)

比如沒考慮到日志內(nèi)容獲取的代價(jià)、胡亂使用日志級(jí)別等。

2 SLF4J

Logback、Log4j、Log4j2、commons-logging、JDK自帶的java.util.logging等，都是Java體系的日志框架，確實(shí)非常多。而不同的類庫(kù)，還可能選擇使用不同的日志框架。這樣一來，日志的統(tǒng)一管理就變得非常困難。

• SLF4J（Simple Logging Facade For Java）就為解決該問題

• 提供統(tǒng)一的日志門面API，即圖中紫色部分，實(shí)現(xiàn)中立的日志記錄API
• 橋接功能，藍(lán)色部分，把各種日志框架API（綠色部分）橋接到SLF4J API。這樣即便你的程序中使用各種日志API記錄日志，最終都可橋接到SLF4J門面API。
• 適配功能，紅色部分，可實(shí)現(xiàn)SLF4J API和實(shí)際日志框架（灰色部分）綁定。
  SLF4J只是日志標(biāo)準(zhǔn)，還是需要實(shí)際日志框架。日志框架本身未實(shí)現(xiàn)SLF4J API，所以需前置轉(zhuǎn)換。Logback就是按SLF4J API標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)，所以才無需綁定模塊做轉(zhuǎn)換。

雖然可用log4j-over-slf4j實(shí)現(xiàn)Log4j橋接到SLF4J，也可使用slf4j-log4j12實(shí)現(xiàn)SLF4J適配到Log4j，也把它們畫到了一列，但是它不能同時(shí)使用它們，否則就會(huì)產(chǎn)生死循環(huán)。jcl和jul同理。

雖然圖中有4個(gè)灰色的日志實(shí)現(xiàn)框架，但日常業(yè)務(wù)使用最多的還是Logback和Log4j，都是同一人開發(fā)的。Logback可認(rèn)為是Log4j改進(jìn)版，更推薦使用，基本已是主流。

Spring Boot的日志框架也是Logback。那為什么我們沒有手動(dòng)引入Logback包，就可直接使用Logback？

spring-boot-starter模塊依賴spring-boot-starter-logging模塊
spring-boot-starter-logging模塊自動(dòng)引入logback-classic（包含SLF4J和Logback日志框架）和SLF4J的一些適配器。其中，log4j-to-slf4j用于實(shí)現(xiàn)Log4j2 API到SLF4J的橋接，jul-to-slf4j則是實(shí)現(xiàn)java.util.logging API到SLF4J的橋接。

3 日志重復(fù)記錄

日志重復(fù)記錄不但給查看日志和統(tǒng)計(jì)工作帶來不必要的麻煩，還會(huì)增加磁盤和日志收集系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)。

logger配置繼承關(guān)系導(dǎo)致日志重復(fù)記錄

• 定義一個(gè)方法實(shí)現(xiàn)debug、info、warn和error四種日志的記錄
  

• Logback配置
  

• 配置看沒啥問題，執(zhí)行方法后出現(xiàn)日志重復(fù)記錄
  

• 分析
  CONSOLE這個(gè)Appender同時(shí)掛載到了倆Logger，定義的<logger>和<root>，由于定義的<logger>繼承自<root>，所以同一條日志既會(huì)通過logger記錄，也會(huì)發(fā)送到root記錄，因此應(yīng)用package下日志出現(xiàn)重復(fù)記錄。

如此配置的初衷是啥呢？
內(nèi)心是想實(shí)現(xiàn)自定義logger配置，讓應(yīng)用內(nèi)的日志暫時(shí)開啟DEBUG級(jí)別日志記錄。其實(shí)，這無需重復(fù)掛載Appender，去掉<logger>下掛載的Appender即可：

<logger name="org.javaedge.time.commonmistakes.logging" level="DEBUG"/>

若自定義<logger>需把日志輸出到不同Appender：
比如

• 應(yīng)用日志輸出到文件app.log
• 其他框架日志輸出到控制臺(tái)

可設(shè)置<logger>的additivity屬性為false，這就不會(huì)繼承<root>的Appender

錯(cuò)誤配置LevelFilter造成日志重復(fù)

• 在記錄日志到控制臺(tái)的同時(shí)，把日志記錄按照不同級(jí)別記錄到倆文件
  

• 執(zhí)行結(jié)果

• info.log 文件包含INFO、WARN和ERROR三級(jí)日志，不符預(yù)期
  

• error.log包含WARN和ERROR倆級(jí)別日志，導(dǎo)致日志重復(fù)收集

• 事故問責(zé)
  一些公司使用自動(dòng)化ELK方案收集日志，日志會(huì)同時(shí)輸出到控制臺(tái)和文件，開發(fā)人員在本地測(cè)試不會(huì)關(guān)心文件中記錄的日志，而在測(cè)試和生產(chǎn)環(huán)境又因?yàn)殚_發(fā)人員沒有服務(wù)器訪問權(quán)限，所以原始日志文件中的重復(fù)問題難以發(fā)現(xiàn)。

日志到底為何重復(fù)呢？

ThresholdFilter源碼解析

• 當(dāng)日志級(jí)別 ≥ 配置級(jí)別 返回NEUTRAL，繼續(xù)調(diào)用過濾器鏈上的下個(gè)過濾器
• 否則返回DENY，直接拒絕記錄日志
  

該案例我們將 ThresholdFilter 置 WARN，因此可記錄WARN和ERROR級(jí)日志。

LevelFilter

用于比較日志級(jí)別，然后進(jìn)行相應(yīng)處理。

• 若匹配就調(diào)用onMatch定義的處理方式：默認(rèn)交給下一個(gè)過濾器處理（AbstractMatcherFilter基類中定義的默認(rèn)值）
• 否則調(diào)用onMismatch定義的處理方式：默認(rèn)也是交給下一個(gè)過濾器

和ThresholdFilter不同，LevelFilter僅配置level無法真正起作用。

由于未配置onMatch和onMismatch屬性，所以該過濾器失效，導(dǎo)致INFO以上級(jí)別日志都記錄了。

修正

配置LevelFilter的onMatch屬性為ACCEPT，表示接收INFO級(jí)別的日志；配置onMismatch屬性為DENY，表示除了INFO級(jí)別都不記錄：

如此，_info.log文件只會(huì)有INFO級(jí)日志，不會(huì)再出現(xiàn)日志重復(fù)。

4 異步日志提高性能?

知道了到底如何正確將日志輸出到文件后，就該考慮如何避免日志記錄成為系統(tǒng)性能瓶頸。這可解決，磁盤（比如機(jī)械磁盤）IO性能較差、日志量又很大的情況下，如何記錄日志問題。

定義如下的日志配置，一共有兩個(gè)Appender：

FILE是一個(gè)FileAppender，用于記錄所有的日志；
CONSOLE是一個(gè)ConsoleAppender，用于記錄帶有time標(biāo)記的日志。

把大量日志輸出到文件中，日志文件會(huì)非常大，如果性能測(cè)試結(jié)果也混在其中的話，就很難找到那條日志。所以，這里使用EvaluatorFilter對(duì)日志按照標(biāo)記進(jìn)行過濾，并將過濾出的日志單獨(dú)輸出到控制臺(tái)上。該案例中給輸出測(cè)試結(jié)果的那條日志上做了time標(biāo)記。

配合使用標(biāo)記和EvaluatorFilter，實(shí)現(xiàn)日志的按標(biāo)簽過濾。

• 測(cè)試代碼：實(shí)現(xiàn)記錄指定次數(shù)的大日志，每條日志包含1MB字節(jié)的模擬數(shù)據(jù)，最后記錄一條以time為標(biāo)記的方法執(zhí)行耗時(shí)日志：

執(zhí)行程序后可以看到，記錄1000次日志和10000次日志的調(diào)用耗時(shí)，分別是5.1秒和39秒

對(duì)只記錄文件日志的代碼，這耗時(shí)過長(zhǎng)。

源碼解析

FileAppender繼承自O(shè)utputStreamAppender

在追加日志時(shí)，是直接把日志寫入OutputStream中，屬同步記錄日志

所以日志大量寫入才會(huì)曠日持久。如何才能實(shí)現(xiàn)大量日志寫入時(shí)，不會(huì)過多影響業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行耗時(shí)而影響吞吐量呢？

AsyncAppender

使用Logback的AsyncAppender

即可實(shí)現(xiàn)異步日志記錄。AsyncAppender類似裝飾模式，在不改變類原有基本功能情況下為其增添新功能。這便可把AsyncAppender附加在其他Appender，將其變?yōu)楫惒健?/p>

定義一個(gè)異步Appender ASYNCFILE，包裝之前的同步文件日志記錄的FileAppender， 即可實(shí)現(xiàn)異步記錄日志到文件

• 記錄1000次日志和10000次日志的調(diào)用耗時(shí)，分別是537毫秒和1019毫秒
  

異步日志真的如此高性能？并不，因?yàn)檫@并沒有記錄下所有日志。

AsyncAppender異步日志坑

• 記錄異步日志撐爆內(nèi)存
• 記錄異步日志出現(xiàn)日志丟失
• 記錄異步日志出現(xiàn)阻塞。

案例

模擬慢日志記錄場(chǎng)景：
首先，自定義一個(gè)繼承自ConsoleAppender的MySlowAppender，作為記錄到控制臺(tái)的輸出器，寫入日志時(shí)休眠1秒。

• 配置文件中使用AsyncAppender，將MySlowAppender包裝為異步日志記錄
  

• 測(cè)試代碼
  

• 耗時(shí)很短但出現(xiàn)日志丟失：要記錄1000條日志，最終控制臺(tái)只能搜索到215條日志，而且日志行號(hào)變問號(hào)。
  

• 原因分析
  AsyncAppender提供了一些配置參數(shù)，而當(dāng)前沒用對(duì)。

源碼解析

• includeCallerData
  默認(rèn)false：方法行號(hào)、方法名等信息不顯示
• queueSize
  控制阻塞隊(duì)列大小，使用的ArrayBlockingQueue阻塞隊(duì)列，默認(rèn)容量256：內(nèi)存中最多保存256條日志
• discardingThreshold
  丟棄日志的閾值，為防止隊(duì)列滿后發(fā)生阻塞。默認(rèn)隊(duì)列剩余容量 ＜ 隊(duì)列長(zhǎng)度的20%，就會(huì)丟棄TRACE、DEBUG和INFO級(jí)日志
• neverBlock
  控制隊(duì)列滿時(shí)，加入的數(shù)據(jù)是否直接丟棄，不會(huì)阻塞等待，默認(rèn)是false
  • 隊(duì)列滿時(shí)：offer不阻塞，而put會(huì)阻塞
  • neverBlock為true時(shí)，使用offer

public class AsyncAppender extends AsyncAppenderBase<ILoggingEvent> { 	// 是否收集調(diào)用方數(shù)據(jù)     boolean includeCallerData = false;     protected boolean isDiscardable(ILoggingEvent event) {         Level level = event.getLevel();         // 丟棄 ≤ INFO級(jí)日志         return level.toInt() <= Level.INFO_INT;     }     protected void preprocess(ILoggingEvent eventObject) {         eventObject.prepareForDeferredProcessing();         if (includeCallerData)             eventObject.getCallerData();     }}public class AsyncAppenderBase<E> extends UnsynchronizedAppenderBase<E> implements AppenderAttachable<E> {  	// 阻塞隊(duì)列：實(shí)現(xiàn)異步日志的核心     BlockingQueue<E> blockingQueue;     // 默認(rèn)隊(duì)列大小     public static final int DEFAULT_QUEUE_SIZE = 256;     int queueSize = DEFAULT_QUEUE_SIZE;     static final int UNDEFINED = -1;     int discardingThreshold = UNDEFINED;     // 當(dāng)隊(duì)列滿時(shí)：加入數(shù)據(jù)時(shí)是否直接丟棄，不會(huì)阻塞等待     boolean neverBlock = false;      @Override     public void start() {        	...         blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<E>(queueSize);         if (discardingThreshold == UNDEFINED)         //默認(rèn)丟棄閾值是隊(duì)列剩余量低于隊(duì)列長(zhǎng)度的20%，參見isQueueBelowDiscardingThreshold方法             discardingThreshold = queueSize / 5;         ...     }      @Override     protected void append(E eventObject) {         if (isQueueBelowDiscardingThreshold() && isDiscardable(eventObject)) { //判斷是否可以丟數(shù)據(jù)             return;         }         preprocess(eventObject);         put(eventObject);     }      private boolean isQueueBelowDiscardingThreshold() {         return (blockingQueue.remainingCapacity() < discardingThreshold);     }      private void put(E eventObject) {         if (neverBlock) { //根據(jù)neverBlock決定使用不阻塞的offer還是阻塞的put方法             blockingQueue.offer(eventObject);         } else {             putUninterruptibly(eventObject);         }     }     //以阻塞方式添加數(shù)據(jù)到隊(duì)列     private void putUninterruptibly(E eventObject) {         boolean interrupted = false;         try {             while (true) {                 try {                     blockingQueue.put(eventObject);                     break;                 } catch (InterruptedException e) {                     interrupted = true;                 }             }         } finally {             if (interrupted) {                 Thread.currentThread().interrupt();             }         }     }}

默認(rèn)隊(duì)列大小256，達(dá)到80%后開始丟棄<=INFO級(jí)日志后，即可理解日志中為什么只有兩百多條INFO日志了。

queueSize 過大

可能導(dǎo)致OOM

queueSize 較小

默認(rèn)值256就已經(jīng)算很小了，且discardingThreshold設(shè)置為大于0（或?yàn)槟J(rèn)值），隊(duì)列剩余容量少于discardingThreshold的配置就會(huì)丟棄<=INFO日志。這里的坑點(diǎn)有兩個(gè)：

1. 因?yàn)?strong>discardingThreshold，所以設(shè)置queueSize時(shí)容易踩坑。
   比如本案例最大日志并發(fā)1000，即便置queueSize為1000，同樣會(huì)導(dǎo)致日志丟失
2. discardingThreshold參數(shù)容易有歧義，它不是百分比，而是日志條數(shù)。對(duì)于總?cè)萘?0000隊(duì)列，若希望隊(duì)列剩余容量少于1000時(shí)丟棄，需配置為1000

neverBlock 默認(rèn)false

意味總可能會(huì)出現(xiàn)阻塞。

• 若discardingThreshold = 0，那么隊(duì)列滿時(shí)再有日志寫入就會(huì)阻塞
• 若discardingThreshold != 0，也只丟棄≤INFO級(jí)日志，出現(xiàn)大量錯(cuò)誤日志時(shí)，還是會(huì)阻塞

queueSize、discardingThreshold和neverBlock三參密不可分，務(wù)必按業(yè)務(wù)需求設(shè)置：

• 若優(yōu)先絕對(duì)性能，設(shè)置neverBlock = true，永不阻塞
• 若優(yōu)先絕不丟數(shù)據(jù)，設(shè)置discardingThreshold = 0，即使≤INFO級(jí)日志也不會(huì)丟。但最好把queueSize設(shè)置大一點(diǎn)，畢竟默認(rèn)的queueSize顯然太小，太容易阻塞。
• 若兼顧，可丟棄不重要日志，把queueSize設(shè)置大點(diǎn)，再設(shè)置合理的discardingThreshold

以上日志配置最常見兩個(gè)誤區(qū)

再看日志記錄本身的誤區(qū)。

使用日志占位符就無需判斷日志級(jí)別?

SLF4J的{}占位符語(yǔ)法，到真正記錄日志時(shí)才會(huì)獲取實(shí)際參數(shù)，因此解決了日志數(shù)據(jù)獲取的性能問題。
這說法對(duì)嗎？

• 驗(yàn)證代碼：返回結(jié)果耗時(shí)1秒
  

若記錄DEBUG日志，并設(shè)置只記錄>=INFO級(jí)日志，程序是否也會(huì)耗時(shí)1秒？
三種方法測(cè)試：

• 拼接字符串方式記錄slowString
• 使用占位符方式記錄slowString
• 先判斷日志級(jí)別是否啟用DEBUG。

前倆方式都調(diào)用slowString，所以都耗時(shí)1s。且方式二就是使用占位符記錄slowString，這種方式雖允許傳Object，不顯式拼接String，但也只是延遲（若日志不記錄那就是省去）日志參數(shù)對(duì)象.toString()和字符串拼接的耗時(shí)。

本案例除非事先判斷日志級(jí)別，否則必調(diào)用slowString。
所以使用{}占位符不能通過延遲參數(shù)值獲取，來解決日志數(shù)據(jù)獲取的性能問題。

除事先判斷日志級(jí)別，還可通過lambda表達(dá)式延遲參數(shù)內(nèi)容獲取。但SLF4J的API還不支持lambda，因此需使用Log4j2日志API，把Lombok的@Slf4j注解替換為**@Log4j2**注解，即可提供lambda表達(dá)式參數(shù)的方法：

這樣調(diào)用debug，簽名Supplier<?>，參數(shù)就會(huì)延遲到真正需要記錄日志時(shí)再獲?。?br />

所以debug4并不會(huì)調(diào)用slowString方法

只是換成Log4j2 API，真正的日志記錄還是走的Logback，這就是SLF4J適配的好處。

總結(jié)

• SLF4J統(tǒng)一了Java日志框架。在使用SLF4J時(shí)，要理清楚其橋接API和綁定。若程序啟動(dòng)時(shí)出現(xiàn)SLF4J錯(cuò)誤提示，那可能是配置問題，可使用Maven的dependency:tree命令梳理依賴關(guān)系。
• 異步日志解決性能問題，是用空間換時(shí)間。但空間畢竟有限，當(dāng)空間滿，要考慮阻塞等待or丟棄日志。如果更希望不丟棄重要日志，那么選擇阻塞等待；如果更希望程序不要因?yàn)槿罩居涗浂枞?，那么就需要丟棄日志。
• 日志框架提供的參數(shù)化日志記錄方式不能完全取代日志級(jí)別判斷。若你的日志量很大，獲取日志參數(shù)代價(jià)也很大，就要判斷日志級(jí)別，避免不記錄日志也要耗時(shí)獲取日志參數(shù)。