Spring Boot 日志配置(LogBack,LockBack异步日志)

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本文来源：https://my.oschina.net/xiaolyuh/blog/1619792

Spring Boot支持Java Util Logging、Log4J、Log4J2和LockBack作为日志框架，无论使用哪种日志框架，Spring Boot都为当前使用的日志框架的控制台及文件输出做好了配置。

默认使用LockBack日志框架。

使用application.properties配置

在application.properties文件中配置日志级别：

logging.file=E:\logs\spring-boot-student
logging.level.org.springframework.web=debug

日志 默认的格式

%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} -%5p ${PID:-} [%15.15t] %-40.40logger{39} : %m%n

输出的节点（ items） 如下：

1. 日期和时间 - 精确到毫秒， 且易于排序。
2. 日志级别 - ERROR, WARN, INFO, DEBUG 或 TRACE。
3. Process ID。
4. 一个用于区分实际日志信息开头的---分隔符。
5. 线程名 - 包括在方括号中（ 控制台输出可能会被截断） 。
6. 日志名 - 通常是源class的类名（ 缩写） 。
7. 日志信息。

配置项：

• logging.config= classpath:logback.xml ：日志配置
• logging.file= myapp.log ：默认的日志文件路径和名称配置
• logging.level.*=日志级别
• logging.level.org.springframework=DEBUG（日志级别）
• logging.path= /var/log ：默认的日志路径配置
• logging.pattern.level : 日志等级的格式渲染，只支持logback
• logging.pattern.console= ：控制台日志的格式，只支持logback
• logging.pattern.file= ：日志文件中日志的格式，只支持logback
• logging.register-shutdown-hook=false

使用logback.xml配置

通过application.properties文件配置Logback,对于大多数Spring Boot应用来说已经足够了，但是对于一些大型的企业应用来说似乎有一些相对复杂的日志需求。在Spring Boot中你可以在logback.xml或者在logback-spring.xml中对Logback进行配置，相对于logback.xml,logback-spring.xml更加被偏爱。下面我们以logback-spring.xml为例。

默认的logback配置在：

img

img

通过额外的文件配置Logback

在src/main/resources目录下新建logback.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
<configuration>  
    <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/base.xml"/>  
    <logger name="com.xiaolyuh" level="debug" additivity="false">  
        <appender-ref ref="CONSOLE"/>  
        <appender-ref ref="FILE"/>  
    </logger>  
 </configuration>  

配置异步日志AsyncAppender

工作原理：

当Logging Event进入AsyncAppender后，AsyncAppender会调用appender方法，append方法中在将event填入Buffer(这里选用的数据结构为BlockingQueue)中前，会先判断当前buffer的容量以及丢弃日志特性是否开启，当消费能力不如生产能力时，AsyncAppender会超出Buffer容量的Logging Event的级别，进行丢弃，作为消费速度一旦跟不上生产速度，中转buffer的溢出处理的一种方案。AsyncAppender有个线程类Worker，它是一个简单的线程类，是AsyncAppender的后台线程，所要做的工作是：从buffer中取出event交给对应的appender进行后面的日志推送。

从上面的描述中可以看出，AsyncAppender并不处理日志，只是将日志缓冲到一个BlockingQueue里面去，并在内部创建一个工作线程从队列头部获取日志，之后将获取的日志循环记录到附加的其他appender上去，从而达到不阻塞主线程的效果。因此AsynAppender仅仅充当事件转发器，必须引用另一个appender来做事。

在使用AsyncAppender的时候，有些选项还是要注意的。由于使用了BlockingQueue来缓存日志，因此就会出现队列满的情况。正如上面原理中所说的，在这种情况下，AsyncAppender会做出一些处理：默认情况下，如果队列80%已满，AsyncAppender将丢弃TRACE、DEBUG和INFO级别的event，从这点就可以看出，该策略有一个惊人的对event丢失的代价性能的影响。

另外其他的一些选项信息，也会对性能产生影响，下面列出常用的几个属性配置信息：

属性名	类型	描述
queueSize	int	BlockingQueue的最大容量，默认情况下，大小为256。
discardingThreshold	int	默认情况下，当BlockingQueue还有20%容量，他将丢弃TRACE、DEBUG和INFO级别的event，只保留WARN和ERROR级别的event。为了保持所有的events，设置该值为0。
includeCallerData	boolean	提取调用者数据的代价是相当昂贵的。为了提升性能，默认情况下，当event被加入到queue时，event关联的调用者数据不会被提取。默认情况下，只有"cheap"的数据，如线程名。

默认情况下，event queue配置最大容量为256个events。如果队列被填满，应用程序线程被阻止记录新的events，直到工作线程有机会来转发一个或多个events。因此队列深度需要根据业务场景进行相应的测试，做出相应的更改，以达到较好的性能。

下面给出一个使用的配置示例：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
 <include resource="org/springframework/boot/logging/logback/base.xml" />

 <appender name="ASYNC_FILE" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
  <!-- 不丢失日志.默认的,如果队列的80%已满,则会丢弃TRACT、DEBUG、INFO级别的日志 -->
  <discardingThreshold>0</discardingThreshold>
  <!-- 更改默认的队列的深度,该值会影响性能.默认值为256 -->
  <queueSize>2048</queueSize>
  <includeCallerData>true</includeCallerData>
  <!-- 添加附加的appender,最多只能添加一个 -->
  <appender-ref ref="FILE" />
 </appender>

 <logger name="com.xiaolyuh" level="debug" additivity="true">
  <appender-ref ref="CONSOLE" />
  <appender-ref ref="ASYNC_FILE" />
 </logger>
</configuration>  

目前研究logBack提供AsynAppender，发现此AsynAppender用了个BlockingQueue，但是不知道为什么用ArrayBlockingQueue，不用LinkedBlockingQueue，在大并发的时候，此queue有明显的优势。

因为AsynAppender不能单独使用，需要另挂一个Appender，比如RollingFileAppender。这个Appender继承了OutputStreamFileAppender，OutputStreamFileAppender只是把BufferedOutPutStream包装一下，加入一些layout以及一些格式方面的东西。但是OutputStreamFileAppender在同步方面使用大量synchronized，由于AsynAppender已经做了，同步了，再次同步已经没必要了，而且synchronized的性能又不那么好，看来有优化的余地。

另外LayoutWrappingEncoder是配合OutputStreamFileAppender一起使用的，里面有个ImmediateFlush的开关，可以延迟写io，但是什么写io呢，取决于bufferedOutputStream的时机。

所以这里可以通过一个后台线程在不忙的时候flush积极一些

注意：在Spring Boot的main方法里的日志不会记录到日志文件。

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