<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- 说明:
    1、日志级别及文件 日志记录采用分级记录,级别与日志文件名相对应,不同级别的日志信息记录到不同的日志文件中。
    例如:error级别记录到log_error_xxx.log或log_error.log(该文件为当前记录的日志文件),而log_error_xx            
                
         
            
            
            
            logback是java的日志开源组件,是log4j创始人写的,性能比log4j要好,目前主要分为3个模块 
logback-core:核心代码模块
logback-classic:log4j的一个改良版本,同时实现了slf4j的接口,这样你如果之后要切换其他日志组件也是一件很容易的事
logback-access:访问模块与Servlet容器集成提            
                
         
            
            
            
            <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- scan:当此属性设置为true时,配置文件如果发生改变,将会被重新加载,默认值为true。    
     scanPeriod:设置监测配置文件是否有修改的时间间隔,如果没有给出时间单位, 
     默认单位是毫秒当scan为true时,此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-27 09:01:02
                            
                                92阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            附:logback.xml实例logback -- 配置详解 -- 一 -- <configuration>及子节点logback -- 配置详解 -- 二 -- <appender>logback -- 配置详解 -- 三 -- <encoder>logback -- 配置详解 -- 四 -- <filter> -- -- --             
                
         
            
            
            
            作者:lrwin来源: http://t.cn/E9BkD7a使用 slf4j使用门面模式的日志框架,有利于维护和各个类的日志处理方式统一。实现方式统一使用: Logback 框架打日志的正确方式什么时候应该打日志当你遇到问题的时候,只能通过 debug 功能来确定问题,你应该考虑打日志,良好的系统,是可以通过日志进行问题定为的。当你碰到 if…else 或者 switch 这样的分支时,要在分支            
                
         
            
            
            
            什么是 AppenderAppender是负责写记录事件的组件。Appender 必须实现接口“ch.qos.logback.core.Appender”。该接口的重要方法总结如下:package ch.qos.logback.core;
import ch.qos.logback.core.spi.ContextAware;
import ch.qos.logback.core.spi.Filt            
                
         
            
            
            
            概述Kafka目前支持GZIP、Snappy、LZ4、zstd、不压缩这几种压缩算法。在开启压缩时,Kafka会选择一个batch的消息一起压缩,这样的一批消息就是一个压缩分段,我们也可以通过参数来控制每批消息的大小。在Kafka中,生产者生成一个压缩分段发给broker,在broker中是不会解压这个压缩分段的(因为在Kafka中一个batch的消息在broker中是不会拆分的,自然也不会进行解            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-03-16 03:03:30
                            
                                87阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            ELK+logback+kafka+nginx 搭建分布式日志分析平台ELK(Elasticsearch , Logstash, Kibana)是一套开源的日志收集、存储和分析软件组合。而且不只是java能用,其他的开发语言也可以使用,今天给大家带来的是elk+logback+kafka搭建分布式日志分析平台。本文主要讲解一下两种流程,全程linux环境(模拟现实环境,可用内存一定要大于2G,当然            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-06-03 10:33:29
                            
                                70阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            为了减少应用服务器对磁盘的读写,以及可以集中日志在一台机器上,方便使用ELK收集日志信息,所以考虑做一个jar包,让应用集中输出日志 Redis 自定义 RedisAppender 插件, 实现日志缓冲队列,集中日志输出.   网上搜了一圈,只发现有人写了个程序在github地址:https://github.com/johnmpage/logback-ka            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-06 05:44:12
                            
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                    最近做了一个日志埋点的功能,希望通过无侵入的方式,通过Logback发送日志数据到Kafka。        熟悉slf4j的小伙伴都知道,在slf4j的上下文中只能有一个实现,Spring Starter已经帮我们默认引入了Logback,所以不需要考虑使用哪一种日志框架了。               
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- 日志级别从低到高分为TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL,如果设置为WARN,则低于WARN的信息都不会输出 -->
<!-- scan:当此属性设置为true时,配置文件如果发生改变,将会被重新加载,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-24 11:55:54
                            
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            一、前言这篇文章https://www.jianshu.com/p/9be945a1c318中我详细描述了Spring Boot中如何配置logback日志。在最近的项目中,有这样一个需求:日志信息要使用日志搜集模块进行收集并存入mongodb数据库,所以在日志配置文件中我们必须传入mongodb的配置信息。二、解决问题官网描述 根据官网的描述可以得到这样的信息:logback.xml加载早于ap            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-30 07:56:49
                            
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            logback+kafka+ELK实现日志记录前言 环境准备 配置Logback pom文件改造 新增logback-spring.xml boot配置文件一下怎么去下载安装 我就不多说了,直接上代码。 日志平台业务思路 用户请求进入后台根据搜索的参数去查询内容 返回所有信息,返回json数据,当用户查看详情后 根据查询到的内容里面的traceId去es里查询和traceId相等的所有日志信息 最            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-31 00:50:51
                            
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            1、Partition中的分段存储Segment 一个partition被切割成多个相同大小的segment(这个是由log.segment.bytes 决定,控制每个segment的大小)2、Partition中的Segment文件的数据结构 接下来看下segment的存储结构segment file组成:由2大部分组成,分别为index file和data file,此2个文件一一对应,成对出            
                
         
            
            
            
            一.前言Logback是Log4j的升级版,作者为同一个人,作者不想再去改Log4j,所以写了Logbak 使用日志框架的最佳实践是选择一款日志门面+一款日志实现,这里选择Slf4j+Logback, Slf4j作者也是Logbak的作者 SpringBoot从1.4版本开始,内置的日志框架就是Logback.二.Logback与log4j比较更快的执行速度: 基于我们先前在log4j上的工作,l            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            springboot版本:2.0.4.RELEASE添加pom依赖<!--kafka,版本号跟springboot版本匹配-->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             近需要对项目实现自监控,然后我的设计需要对springboot2.0的日志进行收集分析,写这篇博客简单的记录下第一步:我们需要在pom.xml中配置相关的maven依赖(千万记住kafka版本一定要对应 )<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId&g            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            为了减少应用服务器对磁盘的读写,以及可以集中日志在一台机器上,方便使用ELK收集日志信息,所以考虑做一个jar包,让应用集中输出日志 Redis 自定义 RedisAppender 插件, 实现日志缓冲队列,集中日志输出.   网上搜了一圈,只发现有人写了个程序在githubRedis 自定义 RedisAppender 插件, 实现日志缓冲队列,集中日志输            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Kafka 核心常用配置项1、Broker 端配置1.1、Broker 配置存储信息1.2、Broker 配置连接信息1.3、Broker 配置 Topic 管理信息1.4、Broker 配置 数据留存 管理信息2、Topic 级别参数2.1、级别问题2.2、三个核心配置项3、JVM 参数4、操作系统参数  以下参数都是那些要修改默认值的参数,因为它们的默认值不适合一般的生产环境。 1、Brok            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Logback的配置介绍:1、Logger、appender及layoutLogger作为日志的记录器,把它关联到应用的对应的context上后,主要用于存放日志对象,也可以定义日志类型、级别。Appender主要用于指定日志输出的目的地,目的地可以是控制台、文件、远程套接字服务器、 MySQL、 PostreSQL、 Oracle和其他数据库、 JMS和远程UNIX Syslog守护进程等。La            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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