Log4j2配置之Appender详解 Appender负责将日志事件传递到其目标.每个Appender都必须实现Appender接口.大多数Appender将扩展AbstractAppender,它添加了生命周期和可过滤的支持.生命周期允许组件在配置完成后完成初始化,并在关闭期间执行清理.Filterable允许组件附加过滤器,在事件处理期间对其进行评估. Appender通常只负责将事件数据写入目标目标目标.在大多数情况下,它们将格式化事件的责任委托给布局.一些appender包装其他App

1.背景 虽然log4j很强大,可以将日志输出到文件.DB.ES等.但是有时候确难免完全适合自己,此时我们就需要自定义Appender,使日志输出到指定的位置上. 本文,将通过两个例子说明自定义APPender,一个是将日志写入文件中,另一个是将日志发送到远程Thrift服务中. 本文代码详见:https://github.com/hawkingfoo/log-demo 2.自定义文件Appender 2.1 定义文件Appender 先上代码:   @Plugin(name = "FileAp

一.简述 本文主要讲如何基于Log4j2来实现自定义的Appender.一般用途是用于Log4j2自带的Appender不足以满足我们的需求,或者需要我们对日志进行拦截统计等操作时,需要我们自定义Appender. 二.自定义Appender 方法:实现一个类,让它继承自Log4j2的AbstractAppender,然后你重写其append方法,并添加一个@PluginFactory标记的createAppender方法. 举例:例如,我们要实现一个通过日志输出的Level来统计计数来实现监控

功能需求 项目里将User分成了各个区域(domain),这些domain有个标志domainId,现在要求在打印日志的时候,不仅将所有User的日志都打印到日志文件logs/CNTCore.log中,还需要另外再打印到对应domain的日志文件logs/{domainId}/CNTCore.log. 比如User A的domainId是RD2,那么除了logs/CNTCore.log外,还需要将该User A的日志额外打印到logs/RD2/CNTCore.log中. 实现思路 将所有User

准备工作 打开http://logging.apache.org/log4j/,点击左侧Download,我下载的是Apache Log4j 2 binary (zip),目前是2.0.2版本.解压后有30几个jar包,大部分是跟兼容性及移植性相关的可选组件,我们要用的是: log4j-api-2.0.2.jar log4j-core-2.0.2.jar 第一个示例程序 log4j2.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8&quo

转载自:http://www.cnblogs.com/hzhuxin/p/6406272.html Log4j2 是 Log4j的升级版本,对其进行解压,可以看到以下几个jar包. log4j-1.2-api-2.8.jar log4j-api-2.8.jar log4j-core-2.8.jar log4j-jcl-2.8.jar log4j-slf4j-impl-2.8.jar log4j-to-slf4j-2.8.jar log4j-web-2.8.jar 先大致介绍下上述各个jar包的作

log4j2是log4j的一个升级版,与log4j1相比进行了很大的改善,同时也修复了一些logback的架构上的问题.所以是目前应用开发的首选的日志器(下载位置:http://apache.fayea.com/logging/log4j/2.8/apache-log4j-2.8-bin.zip ). 下载后log4j2的二进制包解压后,可以看到里面主要包含以下jar文件(以2.8的版本为例): log4j-1.2-api-2.8.jar log4j-api-2.8.jar log4j-core

前期环境 Spring mvc + Maven + Idea 一.下面开始配置log4j2,先简单演示其如何配置,再仔细了解log4j2用法. 1.1  配置pom.xml,引用log4j2相关包 <!--log4j2支持--> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-api</artifactId> <version&

1.1 简介 log4j2,一个日志的实现框架,是log4j的升级版本,于2014年7月正式亮相.与第一代log4j不同,log4j2完全重写了log4j的日志实现,并不是在原有基础上进行的升级,解决了log4j中的一些问题,例如:多线程下性能低下.api不支持占位符{}的使用.配置文件不能自动重新加载等. 为什么说log4j在多线程情况下性能低下呢?主要是synchronized锁在作怪,当我们的log4jzai 获取appender对象时,需要进行加锁处理:而接下来对appender操作(将

(1)appender 1.appender标签是logback配置文件中重要的组件之一.在logback配置文件中使用appender标签进行定义.可 以包含0个或多个appender标签. 2.appender主要作用就是:①控制打印日志的地方.②打印日志的输出格式. 3.appender语法结构: 1)属性:appender标签中包含两个强制需要的属性:①name.②class ①name:为这个appender起一个唯一标识的名称.与appender-ref中的值相对应.以引用appen

前言 前面两章节我们介绍了一些日志框架的常见配置及使用实践.一般上,在开发过程中,像log4j2.logback日志框架都提供了很多Appender,基本上可以满足大部分的业务需求了.但在一些特殊需求或者需要将日志进行集中管理(集群部署时,日志是分拆到不同服务器上的,不可能去每一台服务器上去下载文件的,也不便于日志检索)时,就需要自定义Appender,将日志集中输出或者其他一些特殊需求.所以本章节就来简单介绍下关于log4j2和logback的自定义Appender知识. 一点知识 log4j

例如:%-4relative 表示,将输出从程序启动到创建日志记录的时间 进行左对齐 且最小宽度为4格式修饰符,与转换符共同使用:可选的格式修饰符位于“%”和转换符之间.第一个可选修饰符是左对齐 标志,符号是减号“-”:接着是可选的最小宽度 修饰符,用十进制数表示.如果字符小于最小宽度,则左填充或右填充,默认是左填充(即右对齐),填充符为空格.如果字符大于最小宽度,字符永远不会被截断.最大宽度 修饰符,符号是点号"."后面加十进制数.如果字符大于最大宽度,则从前面截断.点符号“.”后面

简单的集群管理 (1)快速检查集群的健康状况 es提供了一套api,叫做cat api,可以查看es中各种各样的数据 GET /_cat/health?v epoch timestamp cluster status node.total node.data shards pri relo init unassign pending_tasks max_task_wait_time active_shards_percent1488006741 15:12:21 elasticsearch ye

logback-spring.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration> <!-- <pattern> %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%level] - %msg%n Logger: %logger Class: %class File: %file Caller: %caller Line: %line Message: %m M

  针对业务开发人员通常面对的业务需求,我们将日志分为操作(请求)日志和系统运行日志,操作(请求)日志可以让管理员或者运营人员方便简单的在系统界面中查询追踪用户具体做了哪些操作,便于分析统计用户行为:系统运行日志又分为不同的级别(Log4j2): OFF > FATAL > ERROR > WARN > INFO > DEBUG > TRACE > ALL,这些日志级别由开发人员在代码编写时确定,并编写在代码中,系统运行时记录,方便系统开发人员分析定位解决问题,查

Elasticsearch 的基本信息大致如图所示,这里就不具体介绍了. 本次分享主要包含两个方面的实战经验:索引性能和查询性能. 一. 索引性能(Index Performance) 首先要考虑的是,索引性能是否有必要做优化? 索引速度提高与否?主要是看瓶颈在什么地方,若是 Read DB(产生DOC)的速度比较慢,那瓶颈不在 ElasticSearch 时,优化就没那么大的动力.实际上 Elasticsearch 的索引速度还是非常快的. 我们有一次遇到 Elasticsearch 升级后索

前言: 日志在开发和服务中扮演重要的角色, 有人用来追查/分析问题, 有人通过日志, 来记录重要的信息. 日志是数据分析和统计最重要的数据来源. 在Java领域, Log4j日志框架成为java开发人员的首选. 本文对Log4j作个总结, 权当作自己对log4j的一个学习笔记. 基本样例: 让我们先写个Java程序, 对Log4J的使用有个初步的印象. 示例代码如下所示: public class Log4JExample { public static void main(String[] a

ElasticSearch是开源搜索平台的新成员,实时数据分析的神器.可以理解为作为搜索的数据库,可以提供搜索功能.对比关系型数据库,具有以下的相似关系: 关系型数据库 数据库 表 行 列 ElasticSearch 索引 类型 文档 字段 一个ES集群可以包含多个索引(数据库),每个索引又包含了很多类型(表),类型中包含了很多文档(行),每个文档又包含了很多字段(列). 如果要实现对关系型数据库数据的搜索功能,需要将关系型数据库中的数据导入到ElasticSearch中,网上有解决方案.但是好

71.内核原理探秘_最后优化写入流程实现海量磁盘文件合并(segment merge,optimize) 课程大纲 每秒一个segment file,文件过多,而且每次search都要搜索所有的segment,很耗时 默认会在后台执行segment merge操作,在merge的时候,被标记为deleted的document也会被彻底物理删除 每次merge操作的执行流程 (1)选择一些有相似大小的segment,merge成一个大的segment(2)将新的segment flush到磁盘上去

ElasticSearch是一个接近实时的搜索平台,它利用Lucese进行文档索引. 本文会写个可以运行的简单例子,方便大家上手,日后深入了解. 需要引入maven依赖 <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId> <artifactId>elasticsearch</artifactId> <version>5.1.1</version></dependency

索引创建代码使用官方给的示例代码,我把它在java项目里实现了一遍. 官方示例 1.创建索引 /** * Java创建Index */ public void CreateIndex() { int i = 0; List<IndexDomain> list = getIndexList(); for (IndexDomain indexDomain : list) { if (indexExists(indexDomain.getIndex())) { continue; } // crea