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Java日志通关(三) - Slf4j 介绍

阿里开发者  · 公众号  ·  · 2024-05-22 08:30

正文

阿里妹导读


作者日常在与其他同学合作时,经常发现不合理的日志配置以及五花八门的日志记录方式,后续作者打算在团队内做一次Java日志的分享,本文是整理出的系列文章第三篇。

一、创建 Logger 实例


1.1 工厂函数

要使用Slf4j,需要先创建一个 org.slf4j.Logger 实例,可以使用它的工厂函数 org.slf4j.LoggerFactory.getLogger() ,参数可以是字符串或Class:
  • 如果是字符串,这个字符串会作为返回Logger实例的名字;

  • 如果是Class,会调用它的 getName() 获取Class的全路径,作为Logger实例的名字;
public class ExampleService {    // 传 Class,一般都是传当前的 Class    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(ExampleService.class);    // 上边那一行相当于:    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger("com.example.service.ExampleService");
// 你也可以指定任意字符串 private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger("service");}
这个字符串格式的「实例名字」可以称之为LoggerName,用于在日志实现层区分如何打印日志(见下一篇【3.1 Conversion Word】节)


1.2 Lombok

无论大家对Lombok或褒或贬,但它已经是Java开发的必备依赖了,我个人是推荐使用Lombok的。
Lombok也提供了针对各种日志系统的支持,比如你只需要 @lombok.extern.slf4j.Slf4j 注解就可以得到一个静态的 log 字段,不用再手动调用工厂函数。默认的LoggerName 即是被注解的Class;同时也支持字符串格式的 topic 字段指定LoggerName。
@Slf4jpublic class ExampleService {    // 注解 @Slf4j 会帮你生成下边这行代码    // private static final org.slf4j.Logger log = org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(ExampleService.class);}
@Slf4j(topic = "service")public class ExampleService { // 注解 @Slf4j(topic = "service") 会帮你自动生成下边这行代码 // private static final org.slf4j.Logger log = org.slf4j.LoggerFactory.getLogger("service");}
除了Slf4j,Lombok几乎支持目前市面上所有的日志方案,从接口到实现都没放过。具体明细可以参考Lombok的官方文档 @Log (and friends)[1]

二、日志级别

通过 org.slf4j.event.Level 我们可以看到一共有五个等级,按优先级从低到高依次为:
  • TRACE :一般用于记录调用链路,比如方法进入时打印 xxx start;

  • DEBUG :个人觉得它和 trace 等级可以合并,如果一定要区分,可以用来打印方法的出入参;

  • INFO :默认级别,一般用于记录代码执行时的关键信息;

  • WARN :当代码执行遇到预期外场景,但它不影响后续执行时,可以使用;

  • ERROR :出现异常,以及代码无法兜底时使用;
多说一句,Logback额外还有两个级别 ALL / OFF 表示完全开启/关闭日志输出,我们记日志时并不涉及。
日志的实现层会决定哪个等级的日志可以输出,这也是我们打日志时需要区分等级的原因,在保证重要的日志不丢失的同时,仅在有需要时才打印用于Debug的日志。
上边的解释比较抽象,来个栗子🌰:
@Slf4jpublic class ExampleService {    @Resource    private RpcService rpcService;
public String querySomething (String request) { // 使用 trace 标识这个方法调用情况 log.trace("querySomething start"); // 使用 debug 记录出入参 log.debug("querySomething request={}", request);
String response = null; try { RpcResult rpcResult = rpcService.call(a); if (rpcResult.isSuccess()) { response = rpcResult.getData();
// 使用 info 标识重要节点 log.info("querySomething rpcService.call succeed, request={}, rpcResult={}", request, rpcResult); } else { // 使用 warn 标识程序调用有预期外错误,但这个错误在可控范围内 log.warn("querySomething rpcService.call failed, request={}, rpcResult={}", request, rpcResult); } } catch (Exception e) { // 使用 error 记录程序的异常信息 log.error("querySomething rpcService.call abnormal, request={}, exception={}", request, e.getMessage(), e); }
// 使用 debug 记录出入参 log.debug("querySomething response={}", response); // 使用 trace 标识这个方法调用情况 log.trace("querySomething end");
return response; }}

三、打印接口

通过 org.slf4j.Logger 我们可以看到有非常多的日志打印接口,不过定义的格式都类似,以 info 为例,一共有两大类:
  • public boolean info(...) ;

  • public boolean isInfoEnabled(...) ;


3.1 info 方法

这个方法有大量的重载,不过使用逻辑是一致的,为了便于说明,我们直接上图:
可以看到,IDEA编辑器对Slf4j API的支持非常好,那些黄底的警告可以让我们马上知道这句日志记录有问题。
虽然使用字符串模板会略有性能损耗( 比较[2] ),但相比于它提供的可读性和便捷性,这个缺点是可以接受的。最终开发者传入的参数,会由日志实现层拼装,并根据配置输出最终结果(请参考下一篇【三、占位符】节)。


3.2 isInfoEnabled 方法

通过 isInfoEnabled 方法可以获取当前Logger实例是否开启了对应的日志级别,比如我们可能见过类似这样的代码:
if (log.isInfoEnabled()) {    log.info(...)}
但其实日志实现层本身就会判断当前Logger实例的输出等级,低于此等级的日志并不会输出,所以一般并不太需要这样的判断。但如果你的输出需要额外消耗资源,那么先判断一下会比较好,比如:
if (log.isInfoEnabled()) {    // 有远程调用    String resource = rpcService.call();    log.info("resource={}", resource)
// 要解析大对象 Object result = ....; // 一个大对象 log.info("result={}", JSON.toJSONString(result));}

四、Marker

在前边介绍接口时,我们只提到了 log.info() 中填字符串模板及参数的情况,细心的朋友应该发现,还有一些接口多了一个 org.slf4j.Marker 类型的入参,比如:
  • log.info(Marker, ...)
我们可以通过工厂函数创建 Marker 并使用,比如:
Marker marker = MarkerFactory.getMarker("foobar");log.info(marker, "test a={}", 1);
这个 Marker 是一个标记,它会传递给日志实现层,由实现层决定 Marker 的处理方式,比如:
  • 将Marker通过 %marker 打印出来;

  • 使用 MarkerFilter[3] 过滤出(或过滤掉)带有某个Marker的日志,比如把需要Sunfire监控的日志都过滤出来写到一个单独的日志文件;

五、MDC

MDC的全称是Mapped Diagnostic Context,直译为映射调试上下文,说人话就是用来存储扩展字段的地方,而且它是线程安全的。比如 OpenTelemetry[4] 的traceId就会被存到MDC中(见下一篇【五、MDC 中的 traceId】节)。
而且MDC的使用也很简单,就像是一个 Map 实例,常用的方法 put/get/remove/clear 都有,又到了举粟子🌰时间:
// 和 Map 相似的接口定义MDC.put("key", "value");String value = MDC.get("key");MDC.remove("key");MDC.clear();
// 获取 MDC 中的所有内容Map<String, String> context = MDC.getCopyOfContextMap();

六、Fluent API (链式调用)

Fluent API也可以直译为「流式 API」, Slf4j从2.0.x开始支持[5] ,它很像Lombok中 @Builder 提供的能力,即通过链式调用分别设置各个属性,最后再调用 .log() (就像调用 .build() 那样)完成整个调用。
举个例子:
Marker marker = MarkerFactory.getMarker("foobar"






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