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log4j.md

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Log4j:Java日志框架的鼻祖
Java企业级开发
辅助工具/轮子

空了的时候,我都会在群里偷偷摸摸地潜水,对小伙伴们的一举一动、一言一行筛查诊断。一副班主任的即时感,让我感到非常的快乐,略微夹带一丝丝的枯燥

这不,我在战国时代读者群里发现了这么一串聊天记录:

竟然有小伙伴不知道“打日志”是什么意思,不知道该怎么学习,还有小伙伴回答说,只知道 Log4j!

有那么一刻,我遭受到了一万点暴击,内心莫名的伤感,犹如一匹垂头丧气的狗。因为网络上总有一些不怀好意的人不停地攻击我,说我写的文章入门,毫无深度——他们就是我命中注定的黑子,不信你到脉脉上搜“沉默王二”,就能看到他们毫无新意的抨击。

我就想问一下,怎么了,入门的文章有入门的群体需要,而我恰好帮助了这么一大批初学者,我应该受到褒奖好不好?

(说好的不在乎,怎么在乎起来了呢?手动狗头)

管他呢,我行我素吧,保持初心不改就对了!这篇文章就来说说 Log4j,这个打印日志的鼻祖。Java 中的日志打印其实是个艺术活,我保证,这句话绝不是忽悠。

事实证明,打印日志绝逼会影响到程序的性能,这是不可否认的,毕竟多做了一项工作。尤其是在交易非常频繁的程序里,涌现大量的日志确实会比较低效。

基于性能上的考量,小伙伴们很有必要认认真真地学习一下如何优雅地打印 Java 日志。毕竟,性能是一个程序员优不优秀的重要考量。

01、为什么需要在 Java 中打印日志

System.out.println() 恐怕是我们在学习 Java 的时候,最常用的一种打印日志的方式了,几乎每个 Java 初学者都这样干过,甚至一些老鸟。

之所以这样打印日志,是因为很方便,上手难度很低,尤其是在 IDEA 的帮助下,只需在键盘上按下 so 两个字母就可以调出 System.out.println()

在本地环境下,使用 System.out.println() 打印日志是没问题的,可以在控制台看到信息。但如果是在生产环境下的话,System.out.println() 就变得毫无用处了。

控制台打印出的信息并没有保存到日志文件中,只能即时查看,在一屏日志的情况下还可以接受。如果日志量非常大,控制台根本就装不下。所以就需要更高级的日志记录 API(比如 Log4j 和 java.util.logging)。

它们可以把大量的日志信息保存到文件中,并且控制每个文件的大小,如果满了,就存储到下一个,方便查找。

02、选择不同日志级别的重要性

使用 Java 日志的时候,一定要注意日志的级别,比如常见的 DEBUG、INFO、WARN 和 ERROR。

DEBUG 的级别最低,当需要打印调试信息的话,就用这个级别,不建议在生产环境下使用。

INFO 的级别高一些,当一些重要的信息需要打印的时候,就用这个。

WARN,用来记录一些警告类的信息,比如说客户端和服务端的连接断开了,数据库连接丢失了。

ERROR 比 WARN 的级别更高,用来记录错误或者异常的信息。

FATAL,当程序出现致命错误的时候使用,这意味着程序可能非正常中止了。

OFF,最高级别,意味着所有消息都不会输出了。

这个级别是基于 Log4j 的,和 java.util.logging 有所不同,后者提供了更多的日志级别,比如说 SEVERE、FINER、FINEST。

03、错误的日志记录方式是如何影响性能的

为什么说错误的日志记录方式会影响程序的性能呢?因为日志记录的次数越多,意味着执行文件 IO 操作的次数就越多,这也就意味着会影响到程序的性能,能 get 吧?

虽然说普通硬盘升级到固态硬盘后,读写速度快了很多,但磁盘相对于内存和 CPU 来说,还是太慢了!就像马车和奔驰之间的速度差距。

这也就是为什么要选择日志级别的重要性。对于程序来说,记录日志是必选项,所以能控制的就是日志的级别,以及在这个级别上打印的日志。

对于 DEBUG 级别的日志来说,一定要使用下面的方式来记录:

if(logger.isDebugEnabled()){ 
    logger.debug("DEBUG 是开启的"); 
} 

当 DEBUG 级别是开启的时候再打印日志,这种方式在你看很多源码的时候就可以发现,很常见。

切记,在生产环境下,一定不要开启 DEBUG 级别的日志,否则程序在大量记录日志的时候会变很慢,还有可能在你不注意的情况下,悄悄地把磁盘空间撑爆。

04、为什么选择 Log4j 而不是 java.util.logging

java.util.logging 属于原生的日志 API,Log4j 属于第三方类库,但我建议使用 Log4j,因为 Log4j 更好用。java.util.logging 的日志级别比 Log4j 更多,但用不着,就变成了多余。

Log4j 的另外一个好处就是,不需要重新启动 Java 程序就可以调整日志的记录级别,非常灵活。可以通过 log4j.properties 文件来配置 Log4j 的日志级别、输出环境、日志文件的记录方式。

Log4j 还是线程安全的,可以在多线程的环境下放心使用。

先来看一下 java.util.logging 的使用方式:

package com.itwanger;

import java.io.IOException;
import java.util.logging.FileHandler;
import java.util.logging.Logger;
import java.util.logging.SimpleFormatter;

/**
 * @author 微信搜「沉默王二」,回复关键字 PDF
 */
public class JavaUtilLoggingDemo {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Logger logger = Logger.getLogger("test");
        FileHandler fileHandler = new FileHandler("javautillog.txt");
        fileHandler.setFormatter(new SimpleFormatter());
        logger.addHandler(fileHandler);
        logger.info("细小的信息");
    }
}

程序运行后会在 target 目录下生成一个名叫 javautillog.txt 的文件,内容如下所示:

再来看一下 Log4j 的使用方式。

第一步,在 pom.xml 文件中引入 Log4j 包:

<dependency>
    <groupId>log4j</groupId>
    <artifactId>log4j</artifactId>
    <version>1.2.17</version>
</dependency>

第二步,在 resources 目录下创建 log4j.properties 文件,内容如下所示:

### 设置###
log4j.rootLogger = debug,stdout,D,E

### 输出信息到控制台 ###
log4j.appender.stdout = org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.Target = System.out
log4j.appender.stdout.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern = [%-5p] %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} method:%l%n%m%n

### 输出DEBUG 级别以上的日志到=debug.log ###
log4j.appender.D = org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.D.File = debug.log
log4j.appender.D.Append = true
log4j.appender.D.Threshold = DEBUG 
log4j.appender.D.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.D.layout.ConversionPattern = %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}  [ %t:%r ] - [ %p ]  %m%n

### 输出ERROR 级别以上的日志到=error.log ###
log4j.appender.E = org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.E.File =error.log 
log4j.appender.E.Append = true
log4j.appender.E.Threshold = ERROR 
log4j.appender.E.layout = org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.E.layout.ConversionPattern = %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}  [ %t:%r ] - [ %p ]  %m%n

1)配置根 Logger,语法如下所示:

log4j.rootLogger = [ level ] , appenderName, appenderName, …

level 就是日志的优先级,从高到低依次是 ERROR、WARN、INFO、DEBUG。如果这里定义的是 INFO,那么低级别的 DEBUG 日志信息将不会打印出来。

appenderName 就是指把日志信息输出到什么地方,可以指定多个地方,当前的配置文件中有 3 个地方,分别是 stdout、D、E。

2)配置日志输出的目的地,语法如下所示:

log4j.appender.appenderName = fully.qualified.name.of.appender.class  
log4j.appender.appenderName.option1 = value1  
…  
log4j.appender.appenderName.option = valueN

Log4j 提供的目的地有下面 5 种:

  • org.apache.log4j.ConsoleAppender:控制台
  • org.apache.log4j.FileAppender:文件
  • org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender:每天产生一个文件
  • org.apache.log4j.RollingFileAppender:文件大小超过阈值时产生一个新文件
  • org.apache.log4j.WriterAppender:将日志信息以流格式发送到任意指定的地方

3)配置日志信息的格式,语法如下所示:

log4j.appender.appenderName.layout = fully.qualified.name.of.layout.class  
log4j.appender.appenderName.layout.option1 = value1  
…  
log4j.appender.appenderName.layout.option = valueN

Log4j 提供的格式有下面 4 种:

  • org.apache.log4j.HTMLLayout:HTML 表格
  • org.apache.log4j.PatternLayout:自定义
  • org.apache.log4j.SimpleLayout:包含日志信息的级别和信息字符串
  • org.apache.log4j.TTCCLayout:包含日志产生的时间、线程、类别等等信息

自定义格式的参数如下所示:

  • %m:输出代码中指定的消息
  • %p:输出优先级
  • %r:输出应用启动到输出该日志信息时花费的毫秒数
  • %c:输出所在类的全名
  • %t:输出该日志所在的线程名
  • %n:输出一个回车换行符
  • %d:输出日志的时间点
  • %l:输出日志的发生位置,包括类名、线程名、方法名、代码行数,比如:method:com.itwanger.Log4jDemo.main(Log4jDemo.java:14)

第三步,写个使用 Demo:

package com.itwanger;

import org.apache.log4j.LogManager;
import org.apache.log4j.Logger;

/**
 * @author 微信搜「沉默王二」,回复关键字 PDF
 */
public class Log4jDemo {
    private static final Logger logger = LogManager.getLogger(Log4jDemo.class);

    public static void main(String[] args) {
        // 记录debug级别的信息
        logger.debug("debug.");

        // 记录info级别的信息
        logger.info("info.");

        // 记录error级别的信息
        logger.error("error.");
    }
}

1)获取 Logger 对象

要使用 Log4j 的话,需要先获取到 Logger 对象,它用来负责日志信息的打印。通常的格式如下所示:

private static final Logger logger = LogManager.getLogger(Log4jDemo.class);

2)打印日志

有了 Logger 对象后,就可以按照不同的优先级打印日志了。常见的有以下 4 种:

Logger.debug() ;  
Logger.info() ;  
Logger.warn() ;  
Logger.error() ;

程序运行后会在 target 目录下生成两个文件,一个名叫 debug.log,内容如下所示:

2020-10-20 20:53:27  [ main:0 ] - [ DEBUG ]  debug.
2020-10-20 20:53:27  [ main:3 ] - [ INFO ]  info.
2020-10-20 20:53:27  [ main:3 ] - [ ERROR ]  error.

另外一个名叫 error.log,内容如下所示:

2020-10-20 20:53:27  [ main:3 ] - [ ERROR ]  error.

05、打印日志的 8 个小技巧

1)在打印 DEBUG 级别的日志时,切记要使用 isDebugEnabled()!那小伙伴们肯定非常好奇,为什么要这样做呢?

先来看一下 isDebugEnabled() 方法的源码:

  public
  boolean isDebugEnabled() {
    if(repository.isDisabled( Level.DEBUG_INT))
      return false;
    return Level.DEBUG.isGreaterOrEqual(this.getEffectiveLevel());
  }

内部使用了 isDisabled() 方法进行了日志级别的判断,如果 DEBUG 是禁用的话,就 return false 了。

再来看一下 debug() 方法的源码:

  public
  void debug(Object message) {
    if(repository.isDisabled(Level.DEBUG_INT))
      return;
    if(Level.DEBUG.isGreaterOrEqual(this.getEffectiveLevel())) {
      forcedLog(FQCN, Level.DEBUG, message, null);
    }
  }

咦,不是也用 isDisabled() 方法判断吗?难道使用 isDebugEnabled()不是画蛇添足吗?直接用 logger.debug() 不香吗?我来给小伙伴们解释下。

如果我们在打印日志信息的时候需要附带一个方法去获取参数值,就像下面这样:

logger.debug("用户名是:" + getName());

假如 getName() 方法需要耗费的时间长达 6 秒,那完了!尽管配置文件里的日志级别定义的是 INFO,getName() 方法仍然会倔强地执行 6 秒,完事后再 debug(),这就很崩了!

明明 INFO 的时候 debug() 是不执行的,意味着 getName() 也不需要执行的,偏偏就执行了 6 秒,是不是很傻?

if(logger.isDebugEnabled()) {
    logger.debug("用户名是:" + getName());
}

换成上面这种方式,那确定此时 getName() 是不执行的,对吧?

为了程序性能上的考量,isDebugEnabled() 就变得很有必要了!假如说 debug() 的时候没有传参,确实是不需要判断 DEBUG 是否启用的。

2)慎重选择日志信息的打印级别,因为这太重要了!如果只能通过日志查看程序发生了什么问题,那必要的信息是必须要打印的,但打印得太多,又会影响到程序的性能。

所以,该 INFO 的 info(),该 DEBUG 的 debug(),不要随便用。

3)使用 Log4j 而不是 System.outSystem.err 或者 e.printStackTrace() 来打印日志,原因之前讲过了,就不再赘述了。

4)使用 log4j.properties 文件来配置日志,尽管它不是必须项,使用该文件会让程序变得更灵活,有一种我的地盘我做主的味道。

5)不要忘记在打印日志的时候带上类的全名和线程名,在多线程环境下,这点尤为重要,否则定位问题的时候就太难了。

6)打印日志信息的时候尽量要完整,不要太过于缺省,尤其是在遇到异常或者错误的时候(信息要保留两类:案发现场信息和异常堆栈信息,如果不做处理,通过 throws 关键字往上抛),免得在找问题的时候都是一些无用的日志信息。

7)要对日志信息加以区分,把某一类的日志信息在输出的时候加上前缀,比如说所有数据库级别的日志里添加 DB_LOG,这样的日志非常大的时候可以通过 grep 这样的 Linux 命令快速定位。

8)不要在日志文件中打印密码、银行账号等敏感信息。

06、 总结

打印日志真的是一种艺术活,搞不好会严重影响服务器的性能。最可怕的是,记录了日志,但最后发现屁用没有,那简直是苍了个天啊!尤其是在生产环境下,问题没有记录下来,但重现有一定的随机性,到那时候,真的是叫天天不应,叫地地不灵啊!