Log4j官方文档翻译(八、文件输出)

本文深入探讨了如何使用Log4j将日志信息高效地写入文件,包括FileAppender的基本配置、参数解释及多文件输出、日期轮转等高级特性,帮助开发者实现日志管理的最佳实践。

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使用org.apache.log4j.FileAppender可以把日志写到文件中:

FileAppender配置

  • immediateFlush 这个标志默认为true,是否每次有消息产生都自动flush到文件中
  • encoding 字符编码
  • threshold appender的阈值threshold
  • Filename 日志文件的名称
  • fileAppend 默认设置为true,所有的日志都输出到相同的文件
  • bufferedIO 是否启用缓冲区,默认是false
  • bufferSize 如果启用了缓冲区,设置缓冲区的大小。默认是8kb.
下面是log4j.properties中FileAppender的相关配置:

##### Define the root logger with appender file
log4j.rootLogger = DEBUG, FILE
##### Define the file appender
log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.FileAppender
##### Set the name of the file
log4j.appender.FILE.File=${log}/log.out
##### Set the immediate flush to true (default)
log4j.appender.FILE.ImmediateFlush=true
##### Set the threshold to debug mode
log4j.appender.FILE.Threshold=debug
##### Set the append to false, overwrite
log4j.appender.FILE.Append=false
##### Define the layout for file appender
log4j.appender.FILE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.FILE.layout.conversionPattern=%m%n
如果是配置XML的配置文件,可以参考如下:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE log4j:configuration SYSTEM "log4j.dtd"> <log4j:configuration> <appender name="FILE" > <param name="file" value="${log}/log.out"/> <param name="immediateFlush" value="true"/> <param name="threshold" value="debug"/> <param name="append" value="false"/> <layout > <param name="conversionPattern" value="%m%n"/> </layout> </appender> <logger name="log4j.rootLogger" additivity="false"> <level value="DEBUG"/> <appender-ref ref="FILE"/> </logger> </log4j:configuration>

多文件输出——日志轮转

如果需要把日志文件写入到多个文件中,例如,按照文件的大小,到达一定的阈值后,就写入另一个文件。

那么你可以使用apache.log4j.RollingFileAppender类,它继承了FileAppender,并能设置一些属性达到上面的需求。

添加的属性如下:

  • maxFileSize 这是日志轮转的关键属性,设置了日志的大小阈值,默认是10MB
  • maxBackupIndex 这个属性设置了文件会被备份的数目,默认是1
log4j.properties的配置如下

##### Define the root logger with appender file
log4j.rootLogger = DEBUG, FILE
##### Define the file appender
log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.RollingFileAppender
##### Set the name of the file
log4j.appender.FILE.File=${log}/log.out
##### Set the immediate flush to true (default)
log4j.appender.FILE.ImmediateFlush=true
##### Set the threshold to debug mode
log4j.appender.FILE.Threshold=debug
##### Set the append to false, should not overwrite
log4j.appender.FILE.Append=true
##### Set the maximum file size before rollover
log4j.appender.FILE.MaxFileSize=5KB
##### Set the the backup index
log4j.appender.FILE.MaxBackupIndex=2
##### Define the layout for file appender
log4j.appender.FILE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.FILE.layout.conversionPattern=%m%n

如果你希望配置xml文件,那么只要把RollingFileAppender以及它的两个属性添加进去就可以了。

上面的文件中,最大的文件大小为5kb,当超过这个大小后,就会创建新的文件;然后这个文件被命名为log.1;同理,如果有log.2就会重命名为log.3。如果索引数目最多设置为5,并且已经存在了log.5,那么log.5会被直接删除。

多问键输出——日期轮转

如果想要每天更新一下日志文件,那么可以使用org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender。

它增加的属性如下:

  • DatePattern 这个属性声明了命名规则,默认是每一天的半夜24点更新一次

这个属性可以按照下面的方式书写:

  • '.'yyyy-MM 在每个月刚开始的时候更新一次
  • '.'yyyy-MM-dd 每天半夜24点的时候更新
  • '.'yyyy-MM-dd-a 每天12点和24点更新
  • '.'yyyy-MM-dd-HH 每个小时更新一次
  • '.'yyyy-MM-dd-HH-mm 每分钟更新一次
  • '.'yyyy-ww 每周的第一天更新
log4j.properties的配置如下

##### Define the root logger with appender file
log4j.rootLogger = DEBUG, FILE
##### Define the file appender
log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
##### Set the name of the file
log4j.appender.FILE.File=${log}/log.out
##### Set the immediate flush to true (default)
log4j.appender.FILE.ImmediateFlush=true
##### Set the threshold to debug mode
log4j.appender.FILE.Threshold=debug
##### Set the append to false, should not overwrite
log4j.appender.FILE.Append=true
##### Set the DatePattern
log4j.appender.FILE.DatePattern='.' yyyy-MM-dd-a
##### Define the layout for file appender
log4j.appender.FILE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.FILE.layout.conversionPattern=%m%n

同样,如果在xml中配置,添加相关的属性即可。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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