slf4j日志MDC输出格式
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配置使用
// 自动配置模板 ... <Property name="layout">%d %p %X{traceId} [%t] %c{10}:%M:%L %m%n</Property> ... <PatternLayout pattern="${layout}"/> ... // 具体项目覆盖配置的格式 <Property name="layout">%d %p [%t] %c{1.}:%M:%L %X{myTraceId} %m%n</Property>
MDC.put("myTraceId", myTraceId); try { ... } catch (Exception e) { ... } finally { MDC.clear(); }
日志输出效果发现是直接打印了myTraceId所对应的的值,而我们期望是这样的格式{myTraceId=123}。
原因分析
查看格式化的实现类PatternLayout,内部通过PatternSelector匹配选择器根据Pattern匹配选择对应的转换器进行格式化
默认使用MarkerPatternSelector实现,选择器构造器中解析获取各个匹配模式对应的格式化实现列表PatternFormatter
PatternFormatter实现的实例属性LogEventPatternConverter抽象类对具体的日志内容进行格式化转换,查看其实现类
直接查看MdcPatternConverter实现
构造器中按照逗号“,”切分MDC的key配置
// options, 对应配置中的key列表 private MdcPatternConverter(final String[] options) { super(options != null && options.length > 0 ? "MDC{" + options[0] + '}' : "MDC", "mdc"); if (options != null && options.length > 0) { full = false; if (options[0].indexOf(',') > 0) { // 按照逗号切分key keys = options[0].split(","); for (int i = 0; i < keys.length; i++) { keys[i] = keys[i].trim(); } key = null; } else { keys = null; key = options[0]; } } else { full = true; key = null; keys = null; } }
// 格式化 public void format(final LogEvent event, final StringBuilder toAppendTo) { final ReadOnlyStringMap contextData = event.getContextData(); // if there is no additional options, we output every single // Key/Value pair for the MDC in a similar format to Hashtable.toString() // 如果没有附加的属性,我们输出每一个单独的MDC配置的key/value对,类似与Hashtable.toString()的格式 if (full) { if (contextData == null || contextData.size() == 0) { toAppendTo.append("{}"); return; } appendFully(contextData, toAppendTo); } else { if (keys != null) { if (contextData == null || contextData.size() == 0) { toAppendTo.append("{}"); return; } // 存在附加属性配置 appendSelectedKeys(keys, contextData, toAppendTo); } else if (contextData != null){ // otherwise they just want a single key output final Object value = contextData.getValue(key); if (value != null) { StringBuilders.appendValue(toAppendTo, value); } } } }
我们配置了%X扩展即存在附加属性配置
// 按照配置的MDC keys输出,输出格式为{key=value,key2=value2} private static void appendSelectedKeys(final String[] keys, final ReadOnlyStringMap contextData, final StringBuilder sb) { // Print all the keys in the array that have a value. final int start = sb.length(); sb.append('{'); for (int i = 0; i < keys.length; i++) { final String theKey = keys[i]; final Object value = contextData.getValue(theKey); if (value != null) { // !contextData.containskey(theKey) if (sb.length() - start > 1) { sb.append(", "); } sb.append(theKey).append('='); StringBuilders.appendValue(sb, value); } } sb.append('}'); }
问题定位后修改配置即可,修改配置后验证格式符合我们的期望
<Property name="layout">%d %p [%t] %c{1.}:%M:%L %X{myTraceId,} %m%n</Property>
小结一下:MDC配置的key,日志会按照逗号切分出keys列表,如果keys列表小于等于1则直接输出一个单独的value值。如果大于1则按照map的格式输出,即:{key1=value1,key2=value2}
slf4j输出日志的语法
slf4j输出log的语法
1. 直接拼接字符串
用字符串拼接的构造方式输出log,字符串消息还是会被求值,存在类型转换和字符串连接的性能消耗。例:
int index = 1; logger.info("这是第"+index+"条数据"); logger.info("这是第"+String.valueOf(index)+"条数据");
输出结果:
2. 使用SLF4J的格式化功能
这种用法不存在上面提到的缺点。SLF4J使用自己的格式化语法{},同时提供了适合不同参数个数的方法重载:
logger.debug(String format, Object param); //支持一个参数 logger.debug(String format, Object param1, Object param2); //支持两个参数 logger.debug(String format, Object… param); //任意数量参数,构造参数数组具有一定的性能损耗
例:
int index1=1;int index2=2;i logger.info("这是第{}条数据",index1); logger.info("这是第{}、{}条数据",index1,index2);
输出:
3. 格式化占位符的转义
连续的{}才被认为是格式化占位符
例:
logger.info("{1,2} 这是第{}条数据",index2); logger.info("{1,2} 这是第{{}}条数据",index2);
输出:
用”\”转义{}占位符
例:
/**用”\”转义{}占位符*/ logger.info("\\{} 这是第{}条数据 ",index2); /**用“\”本身转义“{}”中的”\”*/ logger.info("\\\\{} 这是第{}条数据 ",index3);
输出:
4. log前做条件判断
isDebugEnabled()的方法在debug disabled的情况下不存在构造字符串参数的性能消耗,但是如果debug enabled,debug是否被enabled将会被求值两次:
- 一次是isDebugEnabled(),
- 一次是debug()本身(该影响较小,因为求值logger状态花费的时间比真正log一条语句花费的时间的1%都还要小)。
例:
if(logger.isDebugEnabled()){ logger.info("这是第{}条数据 ",index2); }
输出:
5、打印异常堆栈
logger.error("Failed to format {}", s, e);
slf4j总结
slf4j是Java的一种Log Api,类似Apache Commons Logging 。
官网介绍:http://www.slf4j.org/.
在SLF4J中,不需要进行字符串拼接,不会导致使用临时字符串带来的消耗。
相反,我们使用带占位符的模板消息来记录日志信息,并提供实际值作为参数。可以使用带参数版的日志方法,也可以通过Object数组传入。在为日志信息产生最终的字符串之前,该方法会检查是否开启了特定的日志级别,这不仅降低了内存占用,而且预先减少了执行字符串拼接所消耗的CPU时间。
log.debug("Found {} records matching filter: '{}'", records, filter);//slf4j log.debug("Found " + records + " records matching filter: '" + filter + "'");//log4j
可以看出SLF4J的优点有:
更简略易读;
在日志级别不够时,少了字符串拼接的开销,不会调用对象(records/filter)的toString方法。通过使用日志记录方法,直到你使用到的时候,才会去构造日志信息(字符串),这就同时提高了内存和CPU的使用率。
Slf4j在1.6.0之后,更是支持了异常堆栈的打印,作为最后一个参数传入即可,基本满足了日志的常见打印场景。
在你的开源库或者私有库中使用SLF4J,可以使它独立于任何的日志实现,这就意味着不需要管理多个库和多个日志文件。
SLF4J提供了占位日志记录,通过移除对isDebugEnabled(), isInfoEnabled()等等的检查提高了代码的可读性。
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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