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在SpringBoot项目中使用slf4+logback
<dependency>
<groupId>ch.qos.logback</groupId>
<artifactId>logback-classic</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>
</dependency><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration debug="false">
<contextName>study</contextName>
<!--定义日志文件的存储地址 勿在 LogBack 的配置中使用相对路径-->
<property name="LOG_HOME" value="d:/idea/logs" />
<property name="appName" value="onlineStudy" />
<!--控制台日志， 控制台输出 -->
<appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<!--格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度,%msg：日志消息，%n是换行符-->
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<!--RollingFileAppender：滚动记录文件，先将日志记录到指定文件，当符合某个条件时，将日志记录到其他文件-->
<!--文件日志， 按照每天生成日志文件 -->
<appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!--如果是 true，日志被追加到文件结尾，如果是 false，清空现存文件，默认是true -->
<append>true</append>
<!--当发生滚动时，决定RollingFileAppender的行为，涉及文件移动和重命名-->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<!--日志文件输出的文件名-->
<!--logType:日志类型，如 stats/monitor/access-->
<FileNamePattern>${LOG_HOME}/${appName}_monitor_debug_%d{yyyy-MM-dd}.log</FileNamePattern>
<!--日志文件保留天数-->
<MaxHistory>30</MaxHistory>
</rollingPolicy>
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<!--格式化输出：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度%msg：日志消息，%n是换行符-->
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
</encoder>
<!--日志文件最大的大小-->
<triggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeBasedTriggeringPolicy">
<MaxFileSize>10MB</MaxFileSize>
</triggeringPolicy>
</appender>
<!-- 按日志级别打印 INFO -->
<appender name="infoAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!--被写入的文件名，可以是相对目录，也可以是绝对目录，如果上级目录不存在会自动创建，没有默认值。-->
<file>${LOG_HOME}/info/info.log</file>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<!-- 文件名称 -->
<fileNamePattern>${LOG_HOME}/info/info.%d{yyyy-MM-dd}.log.gz</fileNamePattern>
<!-- 文件最大保存历史数量 -->
<MaxHistory>30</MaxHistory>
</rollingPolicy>
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
</encoder>
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>INFO</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
</appender>
<!-- show parameters for hibernate sql 专为 Hibernate 定制 -->
<logger name="org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicBinder" level="TRACE" />
<logger name="org.hibernate.type.descriptor.sql.BasicExtractor" level="DEBUG" />
<logger name="org.hibernate.SQL" level="DEBUG" />
<logger name="org.hibernate.engine.QueryParameters" level="DEBUG" />
<logger name="org.hibernate.engine.query.HQLQueryPlan" level="DEBUG" />
<!--myibatis log configure-->
<logger name="com.apache.ibatis" level="TRACE"/>
<logger name="java.sql.Connection" level="DEBUG"/>
<logger name="java.sql.Statement" level="DEBUG"/>
<logger name="java.sql.PreparedStatement" level="DEBUG"/>
<!-- 日志输出级别 -->
<root level="DEBUG">
<appender-ref ref="STDOUT" />
<appender-ref ref="FILE"/>
<appender-ref ref="infoAppender"/>
</root>
</configuration>这里给出三种日志输出方式：控制台，日期分类的文件，日志级别分类的文件
public class DemoApplication {
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DemoApplication.class);
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
}
@Bean(destroyMethod = "close", initMethod = "init")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
public DruidDataSource druidDataSource() {
DruidDataSource druidDataSource = new DruidDataSource();
logger.debug("数据库连接池");
return druidDataSource;
}
}控制台：
文件：
【强制】应用中不可直接使用日志系统（Log4j、Logback）中的 API，而应依赖使用日志框架
SLF4J 中的 API，使用门面模式的日志框架，有利于维护和各个类的日志处理方式统一。
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Abc.class); 【强制】应用中的扩展日志（如打点、临时监控、访问日志等）命名方式：
appName_logType_logName.log。
logType:日志类型，如 stats/monitor/access 等；logName:日志描述。这种命名的好处：
通过文件名就可知道日志文件属于什么应用，什么类型，什么目的，也有利于归类查找。
正例：mppserver 应用中单独监控时区转换异常，如：
mppserver_monitor_timeZoneConvert.log
说明：推荐对日志进行分类，如将错误日志和业务日志分开存放，便于开发人员查看，也便于
通过日志对系统进行及时监控。
【强制】对 trace/debug/info 级别的日志输出，必须使用条件输出形式或者使用占位符的方
式。
说明：logger.debug("Processing trade with id: " + id + " and symbol: " + symbol);
如果日志级别是 warn，上述日志不会打印，但是会执行字符串拼接操作，如果 symbol 是对象，
会执行 toString()方法，浪费了系统资源，执行了上述操作，最终日志却没有打印。
正例：（条件）建设采用如下方式
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("Processing trade with id: " + id + " and symbol: " + symbol);
}
正例：（占位符）
logger.debug("Processing trade with id: {} and symbol : {} ", id, symbol); 【强制】避免重复打印日志，浪费磁盘空间，务必在 log4j.xml 中设置 additivity=false。
正例：<logger name="com.taobao.dubbo.config" additivity="false"> 【强制】异常信息应该包括两类信息：案发现场信息和异常堆栈信息。如果不处理，那么通过
关键字 throws 往上抛出。
正例：logger.error(各类参数或者对象 toString() + "_" + e.getMessage(), e);【推荐】谨慎地记录日志。生产环境禁止输出 debug 日志；有选择地输出 info 日志；如果使
用 warn 来记录刚上线时的业务行为信息，一定要注意日志输出量的问题，避免把服务器磁盘
撑爆，并记得及时删除这些观察日志。
说明：大量地输出无效日志，不利于系统性能提升，也不利于快速定位错误点。记录日志时请
思考：这些日志真的有人看吗？看到这条日志你能做什么？能不能给问题排查带来好处？
【推荐】可以使用 warn 日志级别来记录用户输入参数错误的情况，避免用户投诉时，无所适
从。如非必要，请不要在此场景打出 error 级别，避免频繁报警。
说明：注意日志输出的级别，error 级别只记录系统逻辑出错、异常或者重要的错误信息。
【推荐】尽量用英文来描述日志错误信息，如果日志中的错误信息用英文描述不清楚的话使用
中文描述即可，否则容易产生歧义。国际化团队或海外部署的服务器由于字符集问题，【强制】
使用全英文来注释和描述日志错误信息。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/lifan1998/p/10347341.html
