// 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}。
查看格式化的实现类patternlayout,内部通过patternlector匹配选择器根据pattern匹配选百家讲坛辛弃疾择对应的转换器进行格式化
默认使用markerpatternlector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 = fal; 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; } el { keys = null; key = options[0]; } } el { 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,我们输出年终述职每一个单独的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); } el { if (keys != null) { if (contextdata == null || contextdata.size() == 0) { 双方代理 toappendto.append("{}"); return; } // 存在附加属插画师需要学什么性配置 appendlectedkeys(keys, contextdata, toappendto); } el if (contextdata != null){ // otherwi 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 appendlectedkeys(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vadnf进不了游戏lue值。如果大于1则按照map的格式输出,即:{key1=value1,key2=value2}
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:
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;ilogger.info("这是第{}条数据",index1);logger.info("这是第{}、{}条数据",index1,index2);
输出:
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:
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:
logger.error("failed to format {}", s, e);
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);//slf4jlog.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www.887551.com。
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