log4j配置,在springmvc中配置slf4j+log4j

springmvc + slf4j +logback 最简日志系统配置 主题:springmvc + slf4j +logback 最简日志系统配置 项目上线运行后期,日志模块的好坏直接关系到系统的维护成本。网上搜索的资料大多都是配置繁琐。于是就想找一个最小配置、最简配置的项目,方便后期扩展功能 1、项目目录 2、项目依赖包(其他依赖看上一篇博客)此处只加上logback日志模块依赖 3、logback.xml配置 <?xmlversion=... 阅读详情

本经验介绍如何在springmvc环境中,配置slf4j+log4j,spring环境的搭建,请参考另一篇经验:“springmvc环境搭建,一步一步超简单”

方法/步骤

  1. 增加pom配置,让maven加载log4j包

    <!-- log4j -->

      <dependency>

       <groupId>org.slf4j</groupId>

       <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>

       <version>1.7.2</version>

      </dependency>

    log4j配置,在springmvc中配置slf4j+log4j
  2. 修改web.xml,把log4j加到项目中

    <!-- Log4j配置 -->

     <context-param>

      <param-name>log4jConfigLocation</param-name>

      <param-value>classpath:/log4j/log4j.xml</param-value>

     </context-param>

     <!-- 加载log4j配置文件 -->

     <listener>

      <listener-class>org.springframework.web.util.Log4jConfigListener</listener-class>

     </listener>

    log4j配置,在springmvc中配置slf4j+log4j
  3. 根据web.xml配置的路径,在src/main/resource目录下新建log4j/log4j.xml

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE log4j:configuration SYSTEM "log4j.dtd"> <log4j:configuration xmlns:log4j='http://jakarta.apache.org/log4j/'> <appender name="CONSOLE" class="org.apache.log4j.ConsoleAppender"> <layout class="org.apache.log4j.PatternLayout"> <param name="ConversionPattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS} %l %m%n" /> </layout> <!--限制输出级别 --> <filter class="org.apache.log4j.varia.LevelRangeFilter"> <param name="LevelMax" value="ERROR" /> <param name="LevelMin" value="DEBUG" /> </filter> </appender> <root> <priority value="debug" /> <appender-ref ref="CONSOLE" /> </root> </log4j:configuration>

    log4j配置,在springmvc中配置slf4j+log4j
  4. 经过上面的步骤后,log4j就配置好了,接下来是使用,在DemoController中使用,使用slf4j接口,代替log4j,这样假如以后不用log4j了,用logback等其它日志框架,只需修改配置文件,不需要修改java代码

    package com.my1.controller;

    import org.slf4j.Logger;

    import org.slf4j.LoggerFactory;

    import org.springframework.stereotype.Controller;

    import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

    import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;

    @Controller

    public class DemoController {

     private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DemoController.class);

     

     @RequestMapping(value = "/toPage1.htm")

     public ModelAndView toPage1() {

      logger.debug("TEST");

      return new ModelAndView("page1");

     }

    }

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  5. 由于用了springmvc框架,日志配置好后,会输出很多spring日志,在log4j.xml中,增加一段配置,修改spring包的日志输出级别

     <!-- 通过<category></category>的定义可以将各个包中的类日志输出到不同的日志文件中 -->

     <category name="org.springframework">

      <priority value="error" />

      <appender-ref ref="CONSOLE" />

     </category>

    log4j配置,在springmvc中配置slf4j+log4j
  6. log4j的自定义输出格式说明

    <!-- %p 输出优先级,即DEBUG,INFO,WARN,ERROR,FATAL -->

     <!-- %r 输出自应用启动到输出该log信息耗费的毫秒数 -->

     <!-- %c 输出所属的类目,通常就是所在类的全名 -->

     <!-- %t 输出产生该日志事件的线程名 -->

     <!-- %n 输出一个回车换行符,Windows平台为“/r/n”,Unix平台为“/n” -->

     <!-- %d 输出日志时间点的日期或时间,默认格式为ISO8601,也可以在其后指定格式,比如:%d{yyy MMM dd HH:mm:ss,SSS},输出类似:2002年10月18日

      22:10:28,921 -->

     <!-- %l 输出日志事件的发生位置,包括类目名、发生的线程,以及在代码中的行数。举例:Testlog4.main(TestLog4.java:10) -->

    log4j配置,在springmvc中配置slf4j+log4j
  7. log4j的输出方式说明

    <!-- Log4j提供的appender有以下几种: -->

     <!-- org.apache.log4j.ConsoleAppender(控制台), -->

     <!-- org.apache.log4j.FileAppender(文件), -->

     <!-- org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender(每天产生一个日志文件), -->

     <!-- org.apache.log4j.RollingFileAppender(文件大小到达指定尺寸的时候产生一个新的文件), -->

     <!-- org.apache.log4j.WriterAppender(将日志信息以流格式发送到任意指定的地方) -->

    log4j配置,在springmvc中配置slf4j+log4j
转自:http://jingyan.baidu.com/article/ce09321b5632612bff858fcd.html

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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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1.  Spring MVC集成slf4j-log4j 关于slf4j和log4j的相关介绍和用法,网上有很多文章可供参考,但是关于logback的,尤其是Spring MVC集成logback的,就相对少一些了,而且其中一些也有着这样那样的问题。进入正题之前先简单介绍下Spring MVC集成slf4j-log4j的过程,如下: 1)      在pom.xml文件中添加slf4j-log4

我想跟代码谈谈 4万+

Java 日志 slf4j、log4j、logback、log4j2 ,以及log4j.properties配置文件,以及阿里日志规范

【强制】在日志输出时,字符串变量之间的拼接使用占位符的方式。 说明:因为 String 字符串的拼接会使用 StringBuilder 的 append()方式,有一定的性能损耗。使用占位符仅 是替换动作,可以有效提升性能。 正例:logger.debug(“Processing trade with id: {} and symbol: {}”, id, symbol); ...

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