Springboot系列文章

Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式，Spring Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域(rapid application development)成为领导者。

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logback日志详解

• Springboot系列文章
• 前言
• • 为什么使用logback
• 一、日志框架概述
• 二、日志操作步骤
• • 1. pom加入依赖
  • 2. 日志配置logback-spring.xml详解
  • • 2.1 配置文件结构
    • 2.2 configuration元素
    • 2.3 root元素
    • 2.4 logger元素
    • 2.5 appender元素
    • • 2.5.1 appender 子类
      • • 2.5.1.1：ConsoleAppender
        • 2.5.1.2：RollingFileAppender
      • 2.5.2：滚动策略
      • 2.5.3：encoder元素
      • 2.5.4：filter元素
• 三、日志示例
• • 1.引入库
  • 2.读入数据
• 总结

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前言

项目中日志系统是必不可少的，目前比较流行的日志框架有log4j、logback等，可能大家还不知道，这两个框架的作者是同一个人，Logback旨在作为流行的log4j项目的后续版本，从而恢复log4j离开的位置。另外 slf4j(Simple Logging Facade for Java) 则是一个日志门面框架，提供了日志系统中常用的接口，logback 和 log4j 则对slf4j 进行了实现。我们本文将讲述如何在spring boot 中应用 logback+slf4j实现日志的记录。

为什么使用logback

1.Logback 是log4j 框架的作者开发的新一代日志框架，它效率更高、能够适应诸多的运行环境，同时天然支持SLF4J
2. Logback的定制性更加灵活，同时也是spring boot的内置日志框架

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一、日志框架概述

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、日志操作步骤

1. pom加入依赖

在pom中加入以下依赖（实际无需引入）；

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>
        </dependency>

但是呢，实际开发中我们不需要直接添加该依赖，你会发现spring-boot-starter其中包含了 spring-boot-starter-logging，该依赖内容就是 Spring Boot 默认的日志框架 Logback+SLF4J。而 spring-boot-starter-web 包含了spring-boot-starte，所以我们只需要引入web组件（只需要这个）。

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

2. 日志配置logback-spring.xml详解

Spring Boot官方推荐优先使用带有-spring的文件名作为你的日志配置（如使用logback-spring.xml，而不是logback.xml），命名为logback-spring.xml的日志配置文件，将xml放至 src/main/resource下面。

ps：也可以使用自定义的名称，比如logback-config.xml，只需要在application.properties文件中使用logging.config=classpath:logback-config.xml指定即可。

在讲解 log’back-spring.xml之前我们先来了解解三个单词：Logger, Appenders and Layouts（记录器、附加器、布局）：Logback基于三个主要类：Logger，Appender和Layout。 这三种类型的组件协同工作，使开发人员能够根据消息类型和级别记录消息，并在运行时控制这些消息的格式以及报告的位置。

2.1 配置文件结构

下面我们按一个基本的xml配置进行分析

<configuration>
   <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
    <!-- encoders are assigned the type
         ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder by default -->
    <encoder>
      <pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
    </encoder>
  </appender>
 
  <logger name="chapters.configuration" level="INFO"/>
 
  <!-- Strictly speaking, the level attribute is not necessary since -->
  <!-- the level of the root level is set to DEBUG by default.       -->
  <root level="DEBUG">          
    <appender-ref ref="STDOUT" />
  </root>  
</configuration>

2.2 configuration元素

logback.xml配置文件的基本结构可以描述为元素，包含零个或多个元素，后跟零个或多个元素，后跟最多一个元素(也可以没有)。下图说明了这种基本结构：

2.3 root元素

元素配置根记录器。 它支持单个属性，即level属性。 它不允许任何其他属性，因为additivity标志不适用于根记录器。 此外，由于根记录器已被命名为“ROOT”，因此它也不允许使用name属性。 level属性的值可以是不区分大小写的字符串TRACE，DEBUG，INFO，WARN，ERROR，ALL或OFF之一元素可以包含零个或多个元素; 这样引用的每个appender都被添加到根记录器中

2.4 logger元素

元素只接受一个必需的name属性，一个可选的level属性和一个可选的additivity属性，允许值为true或false。 level属性的值允许一个不区分大小写的字符串值TRACE，DEBUG，INFO，WARN，ERROR，ALL或OFF。特殊于大小写不敏感的值INHERITED或其同义词NULL将强制记录器的级别从层次结构中的较高级别继承，元素可以包含零个或多个元素; 这样引用的每个appender都被添加到指定的logger中，(注：additivity属性下面详说)，logger元素级别具有继承性。

2.5 appender元素

appender使用元素配置，该元素采用两个必需属性name和class。 name属性指定appender的名称，而class属性指定要实例化的appender类的完全限定名称。 元素可以包含零个或一个元素，零个或多个元素以及零个或多个元素，下图说明了常见的结构：

重要：在logback中，输出目标称为appender，addAppender方法将appender添加到给定的记录器logger。给定记录器的每个启用的日志记录请求都将转发到该记录器中的所有appender以及层次结构中较高的appender。换句话说，appender是从记录器层次结构中附加地继承的。例如，如果将控制台appender添加到根记录器，则所有启用的日志记录请求将至少在控制台上打印。如果另外将文件追加器添加到记录器（例如L），则对L和L的子项启用的记录请求将打印在文件和控制台上。通过将记录器的additivity标志设置为false，可以覆盖此默认行为，以便不再添加appender累积。

2.5.1 appender 子类

Appender是一个接口，它有许多子接口和实现类，其中最重要的两个Appender为：ConsoleAppender 、RollingFileAppender。

2.5.1.1：ConsoleAppender

ConsoleAppender，如名称所示，将日志输出到控制台上。

2.5.1.2：RollingFileAppender

RollingFileAppender，是FileAppender的一个子类，扩展了FileAppender，具有翻转日志文件的功能。 例如，RollingFileAppender 可以记录到名为log.txt文件的文件，并且一旦满足某个条件，就将其日志记录目标更改为另一个文件。

有两个与RollingFileAppender交互的重要子组件。 第一个RollingFileAppender子组件，即 RollingPolicy 负责执行翻转所需的操作。 RollingFileAppender的第二个子组件，即 TriggeringPolicy 将确定是否以及何时发生翻转。 因此，RollingPolicy 负责什么和TriggeringPolicy 负责什么时候。

作为任何用途，RollingFileAppender 必须同时设置 RollingPolicy 和 TriggeringPolicy。 但是，如果其 RollingPolicy 也实现了TriggeringPolicy 接口，则只需要显式指定前者

2.5.2：滚动策略

TimeBasedRollingPolicy：可能是最受欢迎的滚动策略。 它根据时间定义翻转策略，例如按天或按月。 TimeBasedRollingPolicy承担滚动和触发所述翻转的责任。 实际上，TimeBasedTriggeringPolicy实现了RollingPolicy和TriggeringPolicy接口。

SizeAndTimeBasedRollingPolicy：有时您可能希望按日期归档文件，但同时限制每个日志文件的大小，特别是如果后处理工具对日志文件施加大小限制。 为了满足此要求，logback 提供了 SizeAndTimeBasedRollingPolicy ，它是TimeBasedRollingPolicy的一个子类，实现了基于时间和日志文件大小的翻滚策略。

        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <!-- 活动文件的名字会根据fileNamePattern的值，每隔一段时间改变一次 -->
            <!-- 文件名：logs/project_error.2017-12-05.0.log -->
            <!-- 注意：SizeAndTimeBasedRollingPolicy中 ％i和％d令牌都是强制性的，必须存在，要不会报错 -->
            <fileNamePattern>logs/project_error.%d.%i.log</fileNamePattern>
            <!-- 每产生一个日志文件，该日志文件的保存期限为30天, ps:maxHistory的单位是根据fileNamePattern中的翻转策略自动推算出来的,例如上面选用了yyyy-MM-dd,则单位为天
            如果上面选用了yyyy-MM,则单位为月,另外上面的单位默认为yyyy-MM-dd-->
            <maxHistory>30</maxHistory>
            <!-- 每个日志文件到10mb的时候开始切分，最多保留30天，但最大到20GB，哪怕没到30天也要删除多余的日志 -->
            <totalSizeCap>20GB</totalSizeCap>
            <!-- maxFileSize:这是活动文件的大小，默认值是10MB，测试时可改成5KB看效果 -->
            <maxFileSize>10MB</maxFileSize>
        </rollingPolicy>

2.5.3：encoder元素

encoder中最重要就是pattern属性，它负责控制输出日志的格式，这里给出一个我自己写的示例：

<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %highlight(%-5level) --- [%15.15(%thread)] (%-40.40(%logger{40})) : %msg%n</pattern>

2.5.4：filter元素

三、日志示例

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

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总结

提示：这里对文章进行总结：
例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。