SpringBoot正确打日志的姿势

SpringBoot应用默认日志输出使用姿势 SpringBoot应用的一个最大特点就是去配置化,日志系统也不例外。默认情况下,你不做任何配置,只要引入相关依赖,就可以在控制台看到日志的输出,当然也可以在配置文件简单配置就能改变日志输出的行为。本文主要通过SpringBoot 2.7.0版本讲解默认日志输出的相关配置以及如何使用。 阅读详情

前篇

Spring Boot 日志处理你还在用Logback?

本文简介

前篇侧重 Log4j2 的配置,本篇侧重统一日志处理的应用,以下包含 HTTP 请求的日志处理、Exception 异常日志处理。

HTTP 请求日志

imgimg

1、明确日志记录的内容

示例:用户、IP地址、Method、URI、请求参数、请求体

2、全局拦截 MDCFilter.java

package com.anoyi.config.server;

import lombok.extern.log4j.Log4j2;
import org.slf4j.MDC;
import org.springframework.http.HttpMethod;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter;

import javax.servlet.FilterChain;
import javax.servlet.ReadListener;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.ServletInputStream;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletRequestWrapper;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.*;

/**
 * 拦截请求信息,添加到日志
 */
@Component
@Log4j2
public class MDCFilter extends OncePerRequestFilter {

    @Override
    protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain chain) throws ServletException, IOException {
        try {
            MDC.put("user", request.getRemoteUser());
            String query = request.getQueryString() != null ? "?"   request.getQueryString() : "";
            if (request.getMethod().equals(HttpMethod.POST.name())) {
                MultiReadHttpServletRequest multiReadHttpServletRequest = new MultiReadHttpServletRequest(request);
                log.info("IP:{}, Method:{}, URI:{} Body:{}", request.getRemoteAddr(), request.getMethod(), request.getRequestURI()   query, multiReadHttpServletRequest.getRequestBody());
                chain.doFilter(multiReadHttpServletRequest, response);
            } else {
                log.info("IP:{}, Method:{}, URI:{}", request.getRemoteAddr(), request.getMethod(), request.getRequestURI()   query);
                chain.doFilter(request, response);
            }
        } finally {
            MDC.clear();
        }
    }

    /**
     * HttpServletRequest 请求体多读
     */
    class MultiReadHttpServletRequest extends HttpServletRequestWrapper {

        // 缓存 RequestBody
        private String requestBody;

        MultiReadHttpServletRequest(HttpServletRequest request) {
            super(request);
            requestBody = "";
            try {
                StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
                InputStream inputStream = request.getInputStream();
                byte[] bs = new byte[1024];
                int len;
                while ((len = inputStream.read(bs)) != -1) {
                    stringBuilder.append(new String(bs, 0, len));
                }
                requestBody = stringBuilder.toString();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        @Override
        public ServletInputStream getInputStream() throws IOException {
            final ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(requestBody.getBytes());

            return new ServletInputStream() {
                public int read() throws IOException {
                    return byteArrayInputStream.read();
                }

                @Override
                public boolean isFinished() {
                    return byteArrayInputStream.available() == 0;
                }

                @Override
                public boolean isReady() {
                    return true;
                }

                @Override
                public void setReadListener(ReadListener readListener) {

                }
            };
        }

        @Override
        public BufferedReader getReader() throws IOException {
            return new BufferedReader(new InputStreamReader(this.getInputStream()));
        }

        String getRequestBody() {
            return requestBody.replaceAll("\n", "");
        }
    }

}

3、配置日志 Pattern

logging:
  pattern:
    console: "%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %5p [.15t] %-40.40c{1.} [%X{user}] : %m%n%xwEx"

txt

说明: MDC.put("user", request.getRemoteUser()); => %X{user}

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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