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Java 日志管理的黄金组合: SLF4J+Logback

迭婵椟 2025-10-6 10:53:15
slf4j 的前世今生

Log4J、Log4J2和LogBack的历史故事

使用过Log4J和LogBack的同学肯定能发现，这两个框架的设计理念极为相似，使用方法也如出一辙。其实这个两个框架的作者都是一个人，Ceki Gülcü，俄罗斯程序员。
Log4J 最初是基于Java开发的日志框架，发展一段时间后，作者Ceki Gülcü将Log4j捐献给了Apache软件基金会，使之成为了Apache日志服务的一个子项目。 又由于Log4J出色的表现，后续又被孵化出了支持C, C++, C#, Perl, Python, Ruby等语言的子框架。
然而，伟大的程序员好像都比较有个性。Ceki Gülcü由于不满Apache对Log4J的管理，决定不再参加Log4J的开发维护。“出走”后的Ceki Gülcü另起炉灶，开发出了LogBack这个框架（SLF4J是和LogBack一起开发出来的）。LogBack改进了很多Log4J的缺点，在性能上有了很大的提升，同时使用方式几乎和Log4J一样，许多用户开始慢慢开始使用LogBack。
由于受到LogBack的冲击，Log4J开始式微。终于，2015年9月，Apache软件基金业宣布，Log4j不在维护，建议所有相关项目升级到Log4j2。Log4J2是Apache开发的一个新的日志框架，改进了很多Log4J的缺点，同时也借鉴了LogBack，号称在性能上也是完胜LogBack。性能这块后面我会仔细分析。
那slf4j和这些有什么关系？

SLF4J的全称是Simple Logging Facade for Java，slf4j是门面模式的典型应用
回答这个问题之前，我们先看看如果需要用上面几个日志框架来打印日志，一般怎么做，具体代码如下：
  1. // 使用log4j，需要log4j.jar
  2. import org.apache.log4j.Logger;
  3. Logger logger_log4j = Logger.getLogger(Test.class);
  4. logger_log4j.info("Hello World!");
  6. // 使用log4j2，需要log4j-api.jar、log4j-core.jar
  7. import org.apache.logging.log4j.LogManager;
  8. import org.apache.logging.log4j.Logger;
  9. Logger logger_log4j2 = LogManager.getLogger(Test.class);
  10. logger_log4j2.info("Hello World!");
  12. // logback，需要logback-classic.jar、logback-core.jar
  13. import ch.qos.logback.classic.Logger;
  14. import ch.qos.logback.classic.LoggerContext;
  15. Logger logger_logback = new LoggerContext().getLogger(Test.class); logger_logback.info("Hello World!");
复制代码
从上面不难看出，使用不同的日志框架，就要引入不同的jar包，使用不同的代码获取Logger。如果项目升级需要更换不同的框架，那么就需要修改所有的地方来获取新的Logger，这将会产生巨大的工作量。
基于此，我们需要一种接口来将不同的日志框架的使用统一起来，这也是为什么要使用slf4j的原因。
SLF4J，即简单日志门面（Simple Logging Facade for Java），不是具体的日志解决方案，它只服务于各种各样的日志系统。按照官方的说法，SLF4J是一个用于日志系统的简单Facade，允许最终用户在部署其应用时使用其所希望的日志系统。
注意：类似的日志门面还有Jakarta Common logging（JCL），主要区别在于，SLF4J是一个比较新的日志框架，它更加灵活，性能更好，支持更多的日志实现，而且JCL基于classLoader在运行时动态加载日志框架，可能会产生很多意想不到的安全问题
通过上面的介绍，我们可以知道JCL和SLF4J都是日志门面（Facade），而Log4J、Log4J2和LogBack都是子系统角色（SunSystem），也就是具体的日志实现框架。他们的关系如下，JUL是JDK本身提供的一种实现。
1.png

SLF4J 的核心价值在于它提供了解耦设计​：应用程序代码只依赖 slf4j-api，而具体日志实现（如 Logback、Log4j2）可以在部署时动态绑定。这种架构使得项目升级或更换日志框架变得非常简单，无需修改业务代码中的日志记录语句。
slf4j怎么和日志框架结合使用？

使用slf4j后，当我们在打印日志时，就可以使用下面的方式：
  1. import org.slf4j.Logger;
  2. import org.slf4j.LoggerFactory;
  3. Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Test.class);
  4. logger.info("Hello World!")
复制代码
这又引入了另外一个问题，slf4j如何决定使用哪个框架日志呢，并且引入哪些jar包呢？官方为我们准备了组合依赖：

  • slf4j + logback： slf4j-api.jar + logback-classic.jar + logback-core.jar
  • slf4j + log4j： slf4j-api.jar + slf4j-log412.jar + log4j.jar
  • slf4j + jul： slf4j-api.jar + slf4j-jdk14.jar
  • 也可以只用slf4j无日志实现：slf4j-api.jar + slf4j-nop.jar
SLF4J 的基本使用

在代码中使用 SLF4J 非常简单，首先需要通过 Maven 添加依赖：
  1. <dependencies>
  2.    
  3.     <dependency>
  4.         <groupId>org.slf4j</groupId>
  5.         slf4j-api</artifactId>
  6.         <version>2.0.9</version>
  7.     </dependency>
  8.    
  9.     <dependency>
  10.         <groupId>ch.qos.logback</groupId>
  11.         logback-classic</artifactId>
  12.         <version>1.4.11</version>
  13.     </dependency>
  14. </dependencies>
复制代码
在代码中获取 Logger 并记录日志：
  1. import org.slf4j.Logger;
  2. import org.slf4j.LoggerFactory;
  4. public class ExampleService {
  5.     // 获取Logger实例
  6.     private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ExampleService.class);
  7.    
  8.     public void processUser(String userId) {
  9.         logger.debug("Processing user: {}", userId); // 使用占位符，避免字符串拼接
  10.         logger.info("User processing started");
  11.         
  12.         try {
  13. <root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
  14.    
  15.    
  16. </root>
  20. <logger name="com.example.service" level="DEBUG" additivity="false">
  21.    
  22. </logger>
  25. <logger name="org.springframework" level="WARN" />// 业务逻辑
  26. <root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
  27.    
  28.    
  29. </root>
  33. <logger name="com.example.service" level="DEBUG" additivity="false">
  34.    
  35. </logger>
  38. <logger name="org.springframework" level="WARN" />logger.info("User {} processed successfully", userId);
  39.         } catch (Exception e) {
  40. <root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
  41.    
  42.    
  43. </root>
  47. <logger name="com.example.service" level="DEBUG" additivity="false">
  48.    
  49. </logger>
  52. <logger name="org.springframework" level="WARN" />logger.error("Failed to process user: " + userId, e); // 记录异常信息
  53.         }
  54.     }
  55. }
复制代码
SLF4J 的 ​参数化日志消息​（使用 {}占位符）是其一个重要特性，它不仅有更好的可读性，还能提升性能——当日志级别高于当前配置时（如配置为 INFO 级别时调用 debug 语句），不会执行字符串拼接操作。
Logback 架构与核心组件

Logback 是 SLF4J 的原生实现框架，由三个相互协作的模块组成，每个模块都有独特的功能定位
Logback 的模块化设计

模块说明logback-core核心模块，提供基础日志服务，其他两个模块都依赖它logback-classic实现 SLF4J API，完全兼容 SLF4J 接口，同时兼容 Log4jlogback-access与 Servlet 容器集成，用于 HTTP 访问日志记录Logback 相比 Log4j 有显著性能提升，特别是在异步日志记录方面，减少了线程阻塞和上下文切换开销。它还支持自动重载配置，可以在不重启应用的情况下修改日志配置。
Logback 核心概念

Logback 架构基于三个核心概念：Logger、Appender 和 Layout/Encoder。
​Logger（日志记录器）​​：

  • 采用层次化命名​（如 com.example.service.UserService）
  • 具有继承性​：子 Logger 继承父 Logger 的 Appender 和 Level
  • 通过 LoggerFactory.getLogger()获取实例
​Appender（输出目的地）​​：
Appender 负责将日志事件发送到不同目标，Logback 支持多种 Appender：
Appender 类型说明ConsoleAppender输出到控制台FileAppender输出到文件RollingFileAppender滚动文件（按大小/时间）SocketAppender发送到远程服务器SMTPAppender邮件告警KafkaAppender发送到 Kafka（需扩展）​Layout/Encoder（格式化器）​​：
定义日志输出格式，常用占位符包括：

  • %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}：时间戳
  • %level：日志级别
  • %thread：线程名
  • %logger{36}：Logger 名（缩写）
  • %msg：日志消息
  • %n：换行符
Logback 配置详解与案例

Logback 支持 XML 和 Groovy 两种配置格式，其中 XML 是最常用的方式。下面通过实际案例详细讲解 Logback 的配置。
基础配置结构

Logback 配置文件通常命名为 logback.xml或 logback-spring.xml（Spring 环境），放置在 src/main/resources/目录下。
  1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  2. <configuration scan="true" scanPeriod="30 seconds">
  3.    
  4.    
  5.     <property name="LOG_HOME" value="./logs"/>
  6.     <property name="APP_NAME" value="myapp"/>
  7.    
  8.    
  9.     <springProfile name="dev">
  10.         <property name="LOG_LEVEL" value="DEBUG"/>
  11.     </springProfile>
  12.     <springProfile name="prod">
  13.         <property name="LOG_LEVEL" value="INFO"/>
  14.     </springProfile>
  15.    
  16.    
  17.    
  18.         <encoder>
  19. <root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
  20.    
  21.    
  22. </root>
  26. <logger name="com.example.service" level="DEBUG" additivity="false">
  27.    
  28. </logger>
  31. <logger name="org.springframework" level="WARN" /><pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %level %logger{36} - %msg%n</pattern>
  32.         </encoder>
  33.     </appender>
  34.    
  35.    
  36.    
  37.    
  38.     <root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
  39.         
  40.     </root>
  41.    
  42.    
  43.     <logger name="com.example.service" level="DEBUG"/>
  44. </configuration>
复制代码
Console Appender 配置

Console Appender 用于将日志输出到控制台，是开发环境中最常用的 Appender：
  1.     <encoder>
  2.         <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
  3.     </encoder>
  4.    
  5.     <filter >
  6.         <level>INFO</level>
  7.     </filter>
  8. </appender>
复制代码
File Appender 与滚动策略

生产环境中通常需要将日志输出到文件，并使用滚动策略防止文件过大：
  1.     <file>${LOG_HOME}/${APP_NAME}.log</file>
  2.     <rollingPolicy >
  3.         
  4.         <fileNamePattern>${LOG_HOME}/archive/%d{yyyy-MM-dd}/${APP_NAME}.%i.log.gz</fileNamePattern>
  5.         
  6.         <maxHistory>30</maxHistory>
  7.         
  8.         <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy >
  9. <root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
  10.    
  11.    
  12. </root>
  16. <logger name="com.example.service" level="DEBUG" additivity="false">
  17.    
  18. </logger>
  21. <logger name="org.springframework" level="WARN" /><maxFileSize>100MB</maxFileSize>
  22.         </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
  23.     </rollingPolicy>
  24.     <encoder>
  25.         <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
  26.     </encoder>
  27. </appender>
复制代码
日志级别配置

Logback 支持多个日志级别，合理配置级别对系统性能和可观测性至关重要
  1. <root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
  2.    
  3.    
  4. </root>
  8. <logger name="com.example.service" level="DEBUG" additivity="false">
  9.    
  10. </logger>
  13. <logger name="org.springframework" level="WARN" />
复制代码
在这个配置中：

  • 绝大多数日志遵循根的 INFO级别设置。
  • 唯独 com.example.service包下的日志可以输出 DEBUG级别及以上的内容，并且这些调试信息只写入文件，不会出现在控制台（因为 additivity="false"）。
  • 所有来自 org.springframework包的日志，只有 WARN和 ERROR级别才会被记录。
根日志器 ()​​ 和特定包/类日志器 ()​​ 的设置是日志配置的两个核心层面，主要在于作用和范围的区别：
特性根日志器 ()特定包/类日志器 ()​作用范围​​全局默认。影响所有未被特定 明确配置的日志记录器。​局部特定。仅影响通过 name属性指定的包或类及其子包/子类。​配置目的​设置应用程序的基础日志级别和输出策略。为特定模块提供更精细的日志控制（如更详细或更严格的级别）。​继承性​是所有日志器层次的根节点，其他日志器默认继承其配置。从其父日志器（可能是根或其他上层日志器）​继承未被自身覆盖的设置。​常用级别​生产环境常设为 INFO或 WARN；开发环境可设为 DEBUG。根据需求灵活设置，如将关注模块设为 DEBUG，将嘈杂的第三方库设为 ERROR。Logback 支持的日志级别从低到高依次为：

  • TRACE：最细粒度的信息，通常只在开发过程中使用
  • DEBUG：logger.debug信息
  • INFO：logger.info 信息
  • WARN：logger.warn 信息
  • ERROR：logger.error 信息
高级特性与性能优化

Logback 提供了多种高级功能，可以满足复杂场景下的日志需求。
MDC（Mapped Diagnostic Context）

MDC 用于在日志中添加上下文信息（如请求 ID、用户 ID），非常适合分布式系统跟踪：
  1. // 在代码中使用MDCimport org.slf4j.MDC;public class UserService {    public void processUserRequest(String userId, String requestId) {        // 将上下文信息放入MDC        MDC.put("userId", userId);        MDC.put("requestId", requestId);<root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
  2.    
  3.    
  4. </root>
  8. <logger name="com.example.service" level="DEBUG" additivity="false">
  9.    
  10. </logger>
  13. <logger name="org.springframework" level="WARN" />    logger.info("Processing user request"); // 自动包含MDC信息<root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
  14.    
  15.    
  16. </root>
  20. <logger name="com.example.service" level="DEBUG" additivity="false">
  21.    
  22. </logger>
  25. <logger name="org.springframework" level="WARN" />    // 业务处理...<root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
  26.    
  27.    
  28. </root>
  32. <logger name="com.example.service" level="DEBUG" additivity="false">
  33.    
  34. </logger>
  37. <logger name="org.springframework" level="WARN" />    // 清理MDC        MDC.clear();    }}
复制代码
在配置中使用 MDC：
  1. <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] [%X{userId}] [%X{requestId}] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
复制代码
异步日志提升性能

对于生产环境，特别是高并发场景，使用异步日志可以显著提升性能
  1. <root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
  2.    
  3.    
  4. </root>
  8. <logger name="com.example.service" level="DEBUG" additivity="false">
  9.    
  10. </logger>
  13. <logger name="org.springframework" level="WARN" />256        0
复制代码
条件化配置

Logback 支持根据不同的环境（如开发、测试、生产）使用不同的配置
  1. <root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
  2.    
  3.    
  4. </root>
  8. <logger name="com.example.service" level="DEBUG" additivity="false">
  9.    
  10. </logger>
  13. <logger name="org.springframework" level="WARN" /><root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
  14.    
  15.    
  16. </root>
  20. <logger name="com.example.service" level="DEBUG" additivity="false">
  21.    
  22. </logger>
  25. <logger name="org.springframework" level="WARN" />        
复制代码
自定义过滤器

Logback 允许创建自定义过滤器来实现复杂的日志过滤逻辑
  1.         ...<root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
  2.    
  3.    
  4. </root>
  8. <logger name="com.example.service" level="DEBUG" additivity="false">
  9.    
  10. </logger>
  13. <logger name="org.springframework" level="WARN" />    ERROR        ACCEPT        DENY   
复制代码
这个 Logback 配置定义了一个名为 FILE的 RollingFileAppender（滚动文件输出器），并为其配置了一个 ​LevelFilter（级别过滤器）​。这个过滤器的设置使得该 Appender ​只记录 ERROR级别的日志，而拒绝所有其他级别的日志（如 DEBUG、INFO、WARN 等）。
配置项​值/类型说明​LevelFilter使用级别过滤器，根据日志事件的级别进行过滤。​​ERROR设置过滤器的级别为 ERROR。​​ACCEPT​当日志事件的级别与过滤器设置的级别（ERROR）匹配时，接受（ACCEPT）该日志事件，允许其被输出。​​DENY​当日志事件的级别与过滤器设置的级别不匹配时，拒绝（DENY）该日志事件，该日志将不会被此 Appender 输出。
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任佳湍
3 天前

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谢谢楼主提供！
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迭婵椟
3 天前

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