logback与log4j比较

  • 更快的执行速度: 基于我们先前在log4j上的工作,logback 重写了内部的实现,在某些特定的场景上面,甚至可以比之前的速度快上10倍。在保证logback的组件更加快速的同时,同时所需的内存更加少。
  • logback-classic 非常自然的实现了SLF4J:ogback-classic中的longging类自然的实现了SLF4J。当你使用 logback-classic作为底层实现时,涉及到LF4J日记系统的问题你完全不需要考虑。更进一步来说,由于 logback-classic强烈建议使用SLF4J作为客户端日记系统实现,如果需要切换到log4j或者其他,你只需要替换一个jar包即可,不需要去改变那些通过SLF4J API 实现的代码。这可以大大减少更换日记系统的工作量。
  • 自动重新载入配置文件:Logback-classic可以在配置文件被修改后,自动重新载入。这个扫描过程很快,无资源争用,并且可以动态扩展支持在上百个线程之间每秒上百万个调用。它和应用服务器结合良好,并且在JEE环境通用,因为它不会调用创建一个单独的线程来做扫描。
  • 优雅地从I/O错误中恢复:FileAppender和它的子类,包括RollingFileAppender,可以优雅的从I/O错误中恢复。所以,如果一个文件服务器临时宕机,你再也不需要重启你的应用,而日志功能就能正常工作。当文件服务器恢复工作,logback相关的appender就会透明地和快速的从上一个错误中恢复。
  • 自动清除旧的日志归档文件:通过设置TimeBasedRollingPolicy 或者 SizeAndTimeBasedFNATP的 maxHistory 属性,你就可以控制日志归档文件的最大数量。如果你的回滚策略是每月回滚的,并且你希望保存一年的日志,那么只需简单的设置maxHistory属性为12。对于12个月之前的归档日志文件将被自动清除。
  • 自动压缩归档日志文件:RollingFileAppender可以在回滚操作中,自动压缩归档日志文件。压缩通常是异步执行的,所以即使是很大的日志文件,你的应用都不会因此而被阻塞。
  • 配置文件中的条件处理:开发者通常需要在不同的目标环境中变换logback的配置文件,例如开发环境,测试环境和生产环境。这些配置文件大体是一样的,除了某部分会有不同。为了避免重复,logback支持配置文件中的条件处理,只需使用<if>,<then><else>,那么同一个配置文件就可以在不同的环境中使用了。
  • 过滤: Logback拥有远比log4j更丰富的过滤能力。例如,让我们假设,有一个相当重要的商业应用部署在生产环境。考虑到大量的交易数据需要处理,记录级别被设置为WARN,那么只有警告和错误信息才会被记录。现在,想象一下,你在开发环境遇到了一个臭虫,但是在测试平台中却很难发现,因为一些环境之间(生产环境/测试环境)的未知差异。使用log4j,你只能选择在生产系统中降低记录的级别到DEBUG,来尝试发现问题。但是很不幸,这会生成大量的日志记录,让分析变得困难。更重要的是,多余的日志记录会影响到生产环境的性能。使用logback,你可以选择保留只所有用户的WARN级别的日志,而除了某个用户,例如Alice,而她就是问题的相关用户。当Alice登录系统,她就会以DEBUG级别被记录,而其他用户仍然是以WARN级别来记录日志。这个功能,可以通过在配置文件的XML中添加4行。请在相关章节中查找MDCFilter
时间: 2024-08-13 07:13:54

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logback与Log4J的区别

Logback和log4j是非常相似的,如果你对log4j很熟悉,那对logback很快就会得心应手.下面列了logback相对于log4j的一些优点: 更快的实现 Logback的内核重写了,在一些关键执行路径上性能提升10倍以上.而且logback不仅性能提升了,初始化内存加载也更小了. 非常充分的测试 Logback经过了几年,数不清小时的测试.Logback的测试完全不同级别的.在作者的观点,这是简单重要的原因选择logback而不是log4j. Logback-classic非常自然实

主流的诸如logback、log4j等。

java生产的各种框架(如spring等)里各个框架会使用不同的日志体系,多个不同日志在一个jvm里混搭会出现一定问题 ,这里梳理一下java体系里常见的日志框架,以SFL4j为中心介绍下跟各个日志框架的关系,介绍下生产环境如何打理各种日志框架. 1. 接口简介 在java的体系里,主要有slf4j和common-logging两种日志体系接口.实现的框架有很多,主流的诸如logback.log4j等. 当然,虽然都是接口,但两者也可以通过桥接包实现相互的日志代理输出. common-loggi

logback与log4j

logback和log4j是一个人写的, springboot默认使用的日志框架是logback. logback主要由 logback-core:是其它模块的基础设施.其他模块基于它构建.提供了关键性的通用机制. logback-classic:是log4j的轻量级的实现,实现了简单日志门面slf4j. logback-access:主要作为一个与servlet容器交互的模块 配置文件结构logback.xml 详细配置文件内容: <configuration scan="true&qu

springboot中logback和log4j冲突,保留log4j

首先在spring-boot-starter-web中排除spring-boot-starter这个包 然后在spring-boot-starter中排除spring-boot-starter-logging包,此时logback包就被排除了.因为logbak包的上一级parent为spring-boot-starter包 <!--排除spring-boot-starter--> <dependency> <groupId>org.springframework.boo

【Java】日志知识总结和经常使用组合配置(commons-logging,log4j,slf4j,logback)

Log4j Apache的一个开放源码项目,通过使用Log4j,我们能够控制日志信息输送的目的地是控制台.文件.GUI组件.甚至是套接口服务 器.NT的事件记录器.UNIX Syslog守护进程等.用户也能够控制每一条日志的输出格式:通过定义每一条日志信息的级别,用户能够更加仔细地控制日志的生成过程.这些能够通过一个 配置文件来灵活地进行配置.而不须要改动程序代码. LOGBack Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日记组件.logback当前分成三个模块:logback-cor

[z]Java日志,需要知道的几件事(commons-logging,log4j,slf4j,logback)

一.    概念 Commons-logging:apache最早提供的日志的门面接口.避免和具体的日志方案直接耦合.类似于JDBC的api接口,具体的的JDBC driver实现由各数据库提供商实现.通过统一接口解耦,不过其内部也实现了一些简单日志方案. Log4j:经典的一种日志解决方案.内部把日志系统抽象封装成Logger.appender.pattern等实现.我们可以通过配置文件轻松的实现日志系统的管理和多样化配置. Slf4j: 全称为Simple Logging Facade fo

Log4j,Log4j2,logback,slf4j日志学习

日志学习笔记 Log4j Log4j是Apache的一个开放源代码项目,通过使用Log4j,我们可以控制日志信息输送的目的地是控制台.文件.数据库等:我们也可以控制每一条日志的输出格式:通过定义每一条日志信息的级别,我们能够更加细致地控制日志的生成过程. Log4j有7种不同的log级别,按照等级从低到高依次为:TRACE.DEBUG.INFO.WARN.ERROR.FATAL.OFF.如果配置为OFF级别,表示关闭log. Log4j支持两种格式的配置文件:properties和xml.包含三

从Log4j迁移到LogBack的理由

英文原文:Reasons to prefer logback over log4j 无论从设计上还是实现上,Logback相对log4j而言有了相对多的改进.不过尽管难以一一细数,这里还是列举部分理由为什么选择logback而不是log4j.牢记logback与log4j在概念上面是很相似的,它们都是有同一群开发者建立.所以如果你已经对log4j很熟悉,你也可以很快上手logback.如果你喜欢使用log4j,你也许会迷上使用logback. 更快的执行速度 基于我们先前在log4j上的工作,l

Java日志,需要知道的几件事(commons-logging,log4j,slf4j,logback)

转自:http://blog.csdn.net/kobejayandy/article/details/17335407 如果对于commons-loging.log4j.slf4j.LogBack等都已经非常清楚了,可以忽略本文.几次解决日志冲突问题时对这几个概念的简单总结,希望对这块基础没有理解透的同学能有所帮助,当然如果对这块有更深刻理解的同学,也贡献出自己的知识和见解. 一.    概念 Commons-logging:apache最早提供的日志的门面接口.避免和具体的日志方案直接耦合.