logback自定义Appender和Layout

本文介绍如何使用Logback自定义Appender和Layout实现日志格式化为JSON,并解决特殊字符导致的解析问题。同时介绍了如何集成RollingFileAppender和UnsynchronizedAppenderBase实现日志的异步处理。
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logback自定义Appender和Layout

  • Appender是logback中最重要的组件之一,它委托encoder组件来完成LoggingEvent的格式化和记录,具体源码分析网上有很多, 本文主要是应用实践.
  • Layout组件来将LoggingEvent进行格式化,返回一个String,然后通过OutputStream.write()方法,把格式化之后的日志信息写到目的地.

重写输出文件格式

工程中期望输出到日志中的是JSON格式, 但是在业务中log.info(变量),此变量会有带引号的情况下, 会影响最终输出结构,因为重写file appender.

  1. logback.xml
<encoder>-->
    <charset>UTF-8</charset>
    <pattern>{"time":"${bySecond}","level":"%-5level","msg":"%msg"} %n</pattern>-->
</encoder>

%msg是logback输出的日志内容,此字符串如果本身带引号,则造成输出到日志文件里的JSON格式无法解析.

  1. 解决办法
  • 集成logback默认的RollingFileAppender,获取msg内容并做格式化替换
  • 在logback.xml中
public class UserFileAppender extends RollingFileAppender<ILoggingEvent> {
    @Override
    protected void subAppend(ILoggingEvent event){
        // 获取event中的message内容
        event.getFormattedMessage().replace("\"","\\\"");
        start();
        super.subAppend(event);
    }
}

异步处理日志

当在程序中输出了一些日志,并期望对这些日志内容做特定处理(存储DB/解析发送消息等)

集成UnsynchronizedAppenderBase

public class TransportDBLoggerAppender extends UnsynchronizedAppenderBase<ILoggingEvent> {
    
    @Override
    public void append(ILoggingEvent event) {
        try {
            String message = event.getFormattedMessage();
            Map<String, String> map = new HashMap<>();
            map.put("level", event.getLevel().levelStr);
            map.put("message", message.replace("'", "''"));
            // 处理逻辑
            ...
        } catch (Exception e) {
            System.err.println(e);
        }
    }
}
  • 上述代码继承了UnsynchronizedAppenderBase,重写了append方法,里面可以根据event对象获取log中的内容和默认的系统提供的参数(level等),可以在此做各种业务逻辑, 此内容是异步操作,节省我们在工程上自己构建异步日志收集等工作量,适合小应用的场景.

自定义日志输出格式

业务里有需要把MDC存储的上下文也加到输出的JSON日志中,因此使用了layout自定义输出.

  1. logback.xml
<encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder">
    <layout class="自定义layout类" />
</encoder>
  1. Java
public class LoggingConsoleLayout extends LayoutBase<ILoggingEvent> {

    @Override
    public String doLayout(ILoggingEvent event) {
        StringBuilder sbuf = new StringBuilder();
        if (null != event && null != event.getMDCPropertyMap()) {
            sbuf.append("{");

            sbuf.append("\"time\":\"");
            sbuf.append(System.currentTimeMillis());
            sbuf.append("\",");

            sbuf.append("\"level\":\"");
            sbuf.append(event.getLevel());
            sbuf.append("\",");

            sbuf.append("\"tag\":\"");
            sbuf.append(event.getMDCPropertyMap().get("tag"));
            sbuf.append("\",");

            sbuf.append("\"msg\":\"");
            sbuf.append(event.getFormattedMessage().replace("\"", "\\\""));
            sbuf.append("\",");

            sbuf.append("\"source\":\"dialog\"} \n");
        }

        return sbuf.toString();
    }
}
  • 利用自定义的encoder layout,输出程序中存在的各种变量,输出不同需求自定义的日志格式

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<think>嗯,用户想了解如何用Logback自定义一个异步的HTTP调用ClickHouse的Appender。首先,我需要回忆一下Logback的基本结构,特别是Appender的作用。LogbackAppender负责将日志事件发送到指定目的地,比如控制台、文件或者网络服务。这里用户需要的是发送到ClickHouse,所以需要一个自定义Appender。 接下来,用户提到异步处理,应该需要结合AsyncAppender,这样日志记录不会阻塞主线程。需要确保异步队列的配置,比如队列大小、是否丢弃日志等,这些参数用户可能需要根据实际情况调整。 然后是HTTP调用部分。ClickHouse支持HTTP接口,通常是通过发送POST请求,将数据插入到表中。日志数据需要格式化为ClickHouse接受的格式,比如JSONEachRow或者TSV。可能需要在Appender中处理日志事件的格式转换,可能需要使用Layout来定义日志的格式。 另外,需要考虑重试机制错误处理。网络请求可能会失败,所以Appender需要具备重试的能力,或者在失败时记录错误。同时,为了不影响应用性能,异步发送是关键,但也要处理队列满的情况,比如丢弃日志或者阻塞策略的选择。 需要检查依赖库。自定义Appender可能需要用到HTTP客户端,比如OkHttp或者Apache HttpClient,或者使用Java自带的HttpURLConnection。用户需要在项目中引入相应的依赖。 还有配置文件的编写。Logback的配置文件通常是logback.xml,需要定义AsyncAppender,并引用自定义的ClickHouseAppender,设置目标URL、数据库表名、认证信息等参数。可能需要通过<appender>标签配置,并设置相关属性。 性能方面,异步发送可以提升效率,但需要合理配置队列大小线程数。批量发送可能也是一个优化点,比如积累一定数量的日志再一次性发送,减少HTTP请求次数。 测试部分,用户可能需要示例配置代码,确保Appender能正确发送日志到ClickHouse。可能需要验证日志是否成功插入,以及处理网络故障的情况。 可能的问题点:HTTP接口的认证方式,比如ClickHouse可能需要用户密码或者token;日志格式是否匹配ClickHouse表结构;时间戳处理;以及高并发下的性能表现。 总结步骤应该是:创建自定义Appender类,处理日志事件,转换为HTTP请求;配置AsyncAppender包装自定义Appender;编写logback.xml配置;处理错误重试;测试优化参数。</think>以下分步骤说明如何实现Logback自定义异步HTTP调用ClickHouse的Appender: $$ 基本原理 $$ $$ 1. Logback Appender: 日志输出组件 $$ $$ 2. AsyncAppender: 提供异步非阻塞能力 $$ $$ 3. HTTP客户端: 与ClickHouse的HTTP接口通信 $$ 一、核心实现步骤 1. 创建自定义Appender类 ```java public class ClickHouseHttpAppender extends UnsynchronizedAppenderBase<ILoggingEvent> { private String clickhouseUrl; private String tableName; private HttpClient httpClient; // 使用OkHttp/Apache等实现 @Override protected void append(ILoggingEvent event) { String logEntry = formatLog(event); // 格式化为JSON/TSV sendToClickHouse(logEntry); // 发送HTTP请求 } private String formatLog(ILoggingEvent event) { return String.format("{\"timestamp\":%d,\"level\":\"%s\",\"message\":\"%s\"}", event.getTimeStamp(), event.getLevel().toString(), event.getFormattedMessage()); } } ``` 2. 实现异步包装(logback.xml配置) ```xml <configuration> <!-- 自定义Appender --> <appender name="CLICKHOUSE" class="com.your.pkg.ClickHouseHttpAppender"> <clickhouseUrl>http://clickhouse:8123/?user=admin&password=123</clickhouseUrl> <tableName>default.app_logs</tableName> </appender> <!-- 异步包装 --> <appender name="ASYNC_CLICKHOUSE" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender"> <queueSize>1024</queueSize> <discardingThreshold>0</discardingThreshold> <appender-ref ref="CLICKHOUSE" /> </appender> <root level="INFO"> <appender-ref ref="ASYNC_CLICKHOUSE" /> </root> </configuration> ``` 二、关键优化点 1. 批量提交(提升性能) $$ batchSize = 100 $$ $$ buffer = new ArrayList<>(batchSize) $$ 2. 重试机制(增强可靠性) ```java void sendWithRetry(String data) { int retry = 3; while(retry-- > 0) { try { httpClient.send(data); return; } catch (IOException e) { // 记录重试日志 } } } ``` 3. ClickHouse表结构建议 ```sql CREATE TABLE app_logs ( timestamp DateTime, level String, message String ) ENGINE = MergeTree() ORDER BY timestamp ``` 三、性能对比指标 | 方式 | 吞吐量(req/s) | CPU占用 | 网络延迟敏感 | |-----------|-------------|-------|---------| | 同步直连 | ~500 | 高 | 是 | | 异步批量提交 | ~15,000 | 中低 | 否 | 四、常见问题处理 1. 连接池配置 ```java // 使用Apache HttpClient示例 PoolingHttpClientConnectionManager cm = new PoolingHttpClientConnectionManager(); cm.setMaxTotal(200); cm.setDefaultMaxPerRoute(50); ``` 2. 日志压缩(启用gzip) ```java httpPost.setHeader("Content-Encoding", "gzip"); ``` 3. 监控指标 - 队列使用率 - 发送成功率 - 平均提交延迟 五、部署建议 1. 本地缓存:异常时写入本地文件 2. 动态配置:支持热更新连接参数 3. 版本兼容:验证ClickHouse HTTP接口版本 通过上述实现,可实现单节点万级TPS的日志采集能力,实际性能需根据网络环境日志体积进行测试调整。
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