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log4j2日志框架设置+日志记载写入数据库

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发表于 2024-9-22 00:42:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
log4j2日志日志框架设置+日志日志记载写入数据库

第一步设置pom文件依赖与 application.properties 设置文件

我用的是spring-boot-starter-log4j2的日志日志依赖；
  1. <dependency>
  2.     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  3.     <artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId>
  4.     <version>3.0.0</version>
  5. </dependency>
复制代码
设置好pom文件后 设置 [application.properties] 文件 在该文件里加入这个config路径就行。
  1. logging.config=classpath:log4j2.xml
复制代码
第二步 设置 [log4j2.xml] 文件

话不多说 详细解释都在设置文件的注释里，设置详情如下：
  1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  2. <!--日志级别以及优先级排序: OFF > FATAL > ERROR > WARN > INFO > DEBUG > TRACE > ALL -->
  3. <!--Configuration后面的status，这个用于设置log4j2自身内部的信息输出，可以不设置，当设置成trace时，你会看到log4j2内部各种详细输出-->
  4. <!--monitorInterval：Log4j能够自动检测修改配置 文件和重新配置本身，设置间隔秒数-->
  5. <configuration status="INFO" monitorInterval="30">
  6.     <!--先定义所有的appender-->
  7.     <appenders>
  8.         <!--这个输出控制台的配置-->
  9.         <console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
  10.             <!--输出日志的格式-->
  11.             <PatternLayout
  12.                     pattern="%highlight{[%d{HH:mm:ss.SSS}] [%level] --- [%t] %logger{36} : %msg%n}{FATAL=red blink, ERROR=red, WARN=yellow bold, INFO=green, DEBUG=gray bold, TRACE=white bold}"/>
  13.             <!--            <PatternLayout pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %highlight{%-5level} [%t] %highlight{%c{1.}.%M(%L)}: %msg%n" />-->
  14.         </console>
  15.         <!--文件会打印出所有信息，这个log每次运行程序会自动清空，由append属性决定，这个也挺有用的，适合临时测试用-->
  16.         <File name="log" fileName="./log/liziSpark-test.log" append="false">
  17.             <!--            <PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} %-5level %class{36} %L %M - %msg%xEx%n"/>-->
  18.             <PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{20} - [%method,%line] - %msg%n"/>
  19.         </File>
  20.         <!-- 这个会打印出所有的info及以下级别的信息，每次大小超过size，则这size大小的日志会自动存入按年份-月份建立的文件夹下面并进行压缩，作为存档-->
  21.         <RollingFile name="RollingFileInfo" fileName="./liziSparkLogs/logs/liziSpark-info.log"
  22.                      filePattern="liziSparkLogs/logs/$${date:yyyy-MM}/dream-order-info-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log">
  23.             <!--控制台只输出level及以上级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch）-->
  24.             <ThresholdFilter level="info" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
  25.             <!--            <PatternLayout pattern="[%d{HH:mm:ss:SSS}] [%p] - %l - %m%n"/>-->
  26.             <PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{20} - [%method,%line] - %msg%n"/>
  28.             <Policies>
  29.                 <TimeBasedTriggeringPolicy/>
  30.                 <SizeBasedTriggeringPolicy size="100 MB"/>
  31.             </Policies>
  32.         </RollingFile>
  33.         <!--        error日志-->
  34.         <RollingFile name="RollingFileError" fileName="./liziSparkLogs/logs/liziSpark-error.log"
  35.                      filePattern="liziSparkLogs/logs/$${date:yyyy-MM}/dream-order-error-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log">
  36.             <ThresholdFilter level="error" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
  37.             <PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{20} - [%method,%line] - %msg%n"/>
  39.             <Policies>
  40.                 <TimeBasedTriggeringPolicy/>
  41.                 <SizeBasedTriggeringPolicy size="100 MB"/>
  42.             </Policies>
  43.         </RollingFile>
  45.         <JDBC name="databaseAppender" bufferSize="20" tableName="blog_lizi_log">
  46.             <ConnectionFactory class="com.spark.common.log.ConnectionFactory" method="getDatabaseConnection"/>
  47.             <Column name="event_id" pattern="%X{id}"/>
  48.             <Column name="event_date" isEventTimestamp="true"/>
  49.             <Column name="thread" pattern="%t %x"/>
  50.             <Column name="class" pattern="%C"/>
  51.             <Column name="function_name" pattern="%M,%line"/>
  52.             <Column name="message" pattern="%m"/>
  53.             <Column name="exception" pattern="%ex{full}"/>
  54.             <Column name="level" pattern="%level"/>
  55.             <Column name="time" pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}"/>
  56.         </JDBC>
  57.     </appenders>
  58.     <!--然后定义logger，只有定义了logger并引入的appender，appender才会生效-->
  59.     <loggers>
  60.         <!--过滤掉spring和mybatis的一些无用的DEBUG信息-->
  61.         <logger name="org.springframework" level="INFO"></logger>
  62.         <logger name="org.mybatis" level="INFO"></logger>
  63.         <logger name="com.baomidou.mybatisplus" level="DEBUG"></logger>
  64.         <!-- 根日志级别设为INFO，并关联多个Appender -->
  65.         <root level="all">
  66.             <appender-ref ref="Console"/>
  67.             <appender-ref ref="RollingFileInfo"/>
  68.             <appender-ref ref="RollingFileError"/>
  69.             <!-- 添加数据库日志Appender -->
  70.             <appender-ref ref="databaseAppender"/>
  71.         </root>
  72.     </loggers>
  73. </configuration>
复制代码
单独说一下 的设置内容：
这段设置是Log4j或Log4j2框架中的一部分，用于界说一个JDBC Appender（数据库日志记载器），即利用JDBC连接将日志变乱写入数据库。下面是对各部分的详细解释：


  • <JDBC name="databaseAppender" bufferSize="20" tableName="blog_lizi_log">: 这里界说了一个名为databaseAppender的JDBC Appender。bufferSize="20"指定了日志变乱在批量写入数据库之前可以在内存中缓存的最大数量。tableName="blog_lizi_log"指定了日志将被写入的数据库表名。
  • <ConnectionFactory class="com.spark.common.log.ConnectionFactory" method="getDatabaseConnection"/>: 指定了用于获取数据库连接的工厂类及其方法。这里的com.spark.common.log.ConnectionFactory是自界说的连接工厂类，getDatabaseConnection是获取数据库连接的方法。
  • <Column>标签界说了日志变乱如何映射到数据库表的各个列：

    • <Column name="event_id" pattern="%X{id}"/>: 表示event_id列的值将利用MDC（Mapped Diagnostic Context）中的id属性添补。%X是MDC的占位符，{id}是MDC中的键名。
    • <Column name="event_date" isEventTimestamp="true"/>: 表示event_date列主动利用变乱发生的时间戳添补，由于isEventTimestamp="true"。
    • <Column name="thread" pattern="%t %x"/>: 将线程名称和NDC（Nested Diagnostic Context）信息添补到thread列。
    • <Column name="class" pattern="%C"/>: 利用记载变乱的类名添补class列。
    • <Column name="function_name" pattern="%M,%line"/>: 利用记载方法名和行号（%M）添补function_name列，但留意这里的格式可能不正确，通常%line不直接与%M一起利用，需要确认详细日志框架的设置指南。
    • <Column name="message" pattern="%m"/>: 记载的消息内容添补message列。
    • <Column name="exception" pattern="%ex{full}"/>: 非常堆栈信息（完整堆栈）添补exception列。
    • <Column name="level" pattern="%level"/>: 日志级别添补level列。
    • <Column name="time" pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}"/>: 自界说的时间格式（年月日 时分秒 毫秒）添补time列。

总之，这段设置指示Log4j在处理日志时，将按照界说的格式提取日志信息，然后通过com.spark.common.log.ConnectionFactory获取数据库连接，并将这些信息写入到blog_lizi_log表中相应的列。
第三步数据库表的创建，与db设置文件。

  1. CREATE TABLE `blog_lizi_log` (
  2.   `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  3.   `event_id` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci DEFAULT NULL,
  4.   `event_date` datetime DEFAULT NULL,
  5.   `thread` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci DEFAULT NULL,
  6.   `class` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci DEFAULT NULL,
  7.   `function_name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci DEFAULT NULL,
  8.   `message` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci DEFAULT NULL,
  9.   `exception` text CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci,
  10.   `level` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci DEFAULT NULL,
  11.   `time` datetime DEFAULT NULL,
  12.   PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
  13. ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=360 DEFAULT CHARSET=utf8mb3 ROW_FORMAT=DYNAMIC;
复制代码
表的字段与xml中的jdbc的Column name要一一对应
db.properties 文件设置：
  1. druid.url=jdbc:mysql://localhost:3306/bloglizi?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT%2B8
  2. druid.username=root
  3. druid.password=123123
  4. druid.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
  5. druid.maxActive=10
  6. druid.minIdle=5
复制代码
留意时区与格式编码，这会影响插入数据的有可能时间不对或中文乱码
最后一步 也是最重要的一部 设置单例模式的数据库连接工厂方法

  1. package com.spark.common.log;
  3. import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
  5. import javax.sql.DataSource;
  6. import java.io.IOException;
  7. import java.io.InputStream;
  8. import java.sql.Connection;
  9. import java.sql.SQLException;
  10. import java.util.Properties;
  12. /**
  13. * @className: ConnectionFactory
  14. * @description: TODO 单例模式数据库连接工厂方法
  15. * @author: albert_luo
  16. * @date: 2024/05/17 18:18
  17. * @Company: Copyright© 2024/5/17 by LuoTao
  18. **/
  19. public class ConnectionFactory {
  20.     private static final DataSource dataSource;
  21.     private static final String DB_PROPERTIES_PATH = "/db.properties";
  23.     static {
  24.         Properties properties = new Properties();
  25.         try (InputStream stream = ConnectionFactory.class.getResourceAsStream(DB_PROPERTIES_PATH)) {
  26.             if (stream == null) {
  27.                 throw new ExceptionInInitializerError("Unable to find " + DB_PROPERTIES_PATH + " on classpath");
  28.             }
  29.             properties.load(stream);
  31.             DruidDataSource druidDataSource = new DruidDataSource();
  32.             druidDataSource.configFromPropety(properties);
  34.             // 验证数据源配置是否正确，尝试获取连接
  35.             try (Connection testConnection = druidDataSource.getConnection()) {
  36.                 if (testConnection != null) {
  37.                     dataSource = druidDataSource;
  38.                 } else {
  39.                     throw new ExceptionInInitializerError("DataSource configuration failed, cannot obtain a valid connection.");
  40.                 }
  41.             }
  42.         } catch (IOException | SQLException e) {
  43.             throw new ExceptionInInitializerError("Failed to initialize DataSource: " + e.getMessage() + e);
  44.         }
  45.     }
  47.     /**
  48.      * 获取数据库连接。
  49.      *
  50.      * @return 数据库连接对象
  51.      * @throws SQLException 连接数据库失败时抛出
  52.      */
  53.     public static Connection getDatabaseConnection() throws SQLException {
  54.         return dataSource.getConnection();
  55.     }
  56. }
复制代码
实现效果：


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