slf4j 的前世今生
Log4J、Log4J2和LogBack的历史故事
使用过Log4J和LogBack的同学肯定能发现,这两个框架的设计理念极为相似,使用方法也如出一辙。其实这个两个框架的作者都是一个人,Ceki Gülcü,俄罗斯程序员。
Log4J 最初是基于Java开发的日志框架,发展一段时间后,作者Ceki Gülcü将Log4j捐献给了Apache软件基金会,使之成为了Apache日志服务的一个子项目。 又由于Log4J出色的表现,后续又被孵化出了支持C, C++, C#, Perl, Python, Ruby等语言的子框架。
然而,伟大的程序员好像都比较有个性。Ceki Gülcü由于不满Apache对Log4J的管理,决定不再参加Log4J的开发维护。"出走"后的Ceki Gülcü另起炉灶,开发出了LogBack这个框架(SLF4J是和LogBack一起开发出来的)。LogBack改进了很多Log4J的缺点,在性能上有了很大的提升,同时使用方式几乎和Log4J一样,许多用户开始慢慢开始使用LogBack。
由于受到LogBack的冲击,Log4J开始式微。终于,2015年9月,Apache软件基金业宣布,Log4j不在维护,建议所有相关项目升级到Log4j2。Log4J2是Apache开发的一个新的日志框架,改进了很多Log4J的缺点,同时也借鉴了LogBack,号称在性能上也是完胜LogBack。性能这块后面我会仔细分析。
那slf4j和这些有什么关系?
SLF4J的全称是Simple Logging Facade for Java,slf4j是门面模式的典型应用
回答这个问题之前,我们先看看如果需要用上面几个日志框架来打印日志,一般怎么做,具体代码如下:
java
// 使用log4j,需要log4j.jar
import org.apache.log4j.Logger;
Logger logger_log4j = Logger.getLogger(Test.class);
logger_log4j.info("Hello World!");
// 使用log4j2,需要log4j-api.jar、log4j-core.jar
import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
Logger logger_log4j2 = LogManager.getLogger(Test.class);
logger_log4j2.info("Hello World!");
// logback,需要logback-classic.jar、logback-core.jar
import ch.qos.logback.classic.Logger;
import ch.qos.logback.classic.LoggerContext;
Logger logger_logback = new LoggerContext().getLogger(Test.class); logger_logback.info("Hello World!");
从上面不难看出,使用不同的日志框架,就要引入不同的jar包,使用不同的代码获取Logger。如果项目升级需要更换不同的框架,那么就需要修改所有的地方来获取新的Logger,这将会产生巨大的工作量。
基于此,我们需要一种接口来将不同的日志框架的使用统一起来,这也是为什么要使用slf4j的原因。
SLF4J,即简单日志门面(Simple Logging Facade for Java),不是具体的日志解决方案,它只服务于各种各样的日志系统。按照官方的说法,SLF4J是一个用于日志系统的简单Facade,允许最终用户在部署其应用时使用其所希望的日志系统。
注意:类似的日志门面还有Jakarta Common logging(JCL),主要区别在于,SLF4J是一个比较新的日志框架,它更加灵活,性能更好,支持更多的日志实现,而且JCL基于classLoader在运行时动态加载日志框架,可能会产生很多意想不到的安全问题
通过上面的介绍,我们可以知道JCL和SLF4J都是日志门面(Facade),而Log4J、Log4J2和LogBack都是子系统角色(SunSystem),也就是具体的日志实现框架。他们的关系如下,JUL是JDK本身提供的一种实现。

SLF4J 的核心价值 在于它提供了解耦设计:应用程序代码只依赖 slf4j-api,而具体日志实现(如 Logback、Log4j2)可以在部署时动态绑定。这种架构使得项目升级或更换日志框架变得非常简单,无需修改业务代码中的日志记录语句。
slf4j怎么和日志框架结合使用?
使用slf4j后,当我们在打印日志时,就可以使用下面的方式:
java
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Test.class);
logger.info("Hello World!")
这又引入了另外一个问题,slf4j如何决定使用哪个框架日志呢,并且引入哪些jar包呢?官方为我们准备了组合依赖:
- slf4j + logback: slf4j-api.jar + logback-classic.jar + logback-core.jar
- slf4j + log4j: slf4j-api.jar + slf4j-log412.jar + log4j.jar
- slf4j + jul: slf4j-api.jar + slf4j-jdk14.jar
- 也可以只用slf4j无日志实现:slf4j-api.jar + slf4j-nop.jar
SLF4J 的基本使用
在代码中使用 SLF4J 非常简单,首先需要通过 Maven 添加依赖:
xml
<!-- Maven 依赖配置 -->
<dependencies>
<!-- SLF4J API -->
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>2.0.9</version>
</dependency>
<!-- Logback Classic 实现 -->
<dependency>
<groupId>ch.qos.logback</groupId>
<artifactId>logback-classic</artifactId>
<version>1.4.11</version>
</dependency>
</dependencies>
在代码中获取 Logger 并记录日志:
java
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
public class ExampleService {
// 获取Logger实例
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ExampleService.class);
public void processUser(String userId) {
logger.debug("Processing user: {}", userId); // 使用占位符,避免字符串拼接
logger.info("User processing started");
try {
// 业务逻辑
logger.info("User {} processed successfully", userId);
} catch (Exception e) {
logger.error("Failed to process user: " + userId, e); // 记录异常信息
}
}
}
SLF4J 的 参数化日志消息 (使用 {}
占位符)是其一个重要特性,它不仅有更好的可读性,还能提升性能------当日志级别高于当前配置时(如配置为 INFO 级别时调用 debug 语句),不会执行字符串拼接操作。
Logback 架构与核心组件
Logback 是 SLF4J 的原生实现框架,由三个相互协作的模块组成,每个模块都有独特的功能定位
Logback 的模块化设计
模块 | 说明 |
---|---|
logback-core |
核心模块,提供基础日志服务,其他两个模块都依赖它 |
logback-classic |
实现 SLF4J API,完全兼容 SLF4J 接口,同时兼容 Log4j |
logback-access |
与 Servlet 容器集成,用于 HTTP 访问日志记录 |
Logback 相比 Log4j 有显著性能提升 ,特别是在异步日志记录方面,减少了线程阻塞和上下文切换开销。它还支持自动重载配置,可以在不重启应用的情况下修改日志配置。
Logback 核心概念
Logback 架构基于三个核心概念:Logger、Appender 和 Layout/Encoder。
Logger(日志记录器):
- 采用层次化命名 (如
com.example.service.UserService
) - 具有继承性:子 Logger 继承父 Logger 的 Appender 和 Level
- 通过
LoggerFactory.getLogger()
获取实例
Appender(输出目的地):
Appender 负责将日志事件发送到不同目标,Logback 支持多种 Appender:
Appender 类型 | 说明 |
---|---|
ConsoleAppender |
输出到控制台 |
FileAppender |
输出到文件 |
RollingFileAppender |
滚动文件(按大小/时间) |
SocketAppender |
发送到远程服务器 |
SMTPAppender |
邮件告警 |
KafkaAppender |
发送到 Kafka(需扩展) |
Layout/Encoder(格式化器):
定义日志输出格式,常用占位符包括:
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}
:时间戳%level
:日志级别%thread
:线程名%logger{36}
:Logger 名(缩写)%msg
:日志消息%n
:换行符
Logback 配置详解与案例
Logback 支持 XML 和 Groovy 两种配置格式,其中 XML 是最常用的方式。下面通过实际案例详细讲解 Logback 的配置。
基础配置结构
Logback 配置文件通常命名为 logback.xml
或 logback-spring.xml
(Spring 环境),放置在 src/main/resources/
目录下。
xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration scan="true" scanPeriod="30 seconds">
<!-- 定义变量 -->
<property name="LOG_HOME" value="./logs"/>
<property name="APP_NAME" value="myapp"/>
<!-- 开发环境开关 -->
<springProfile name="dev">
<property name="LOG_LEVEL" value="DEBUG"/>
</springProfile>
<springProfile name="prod">
<property name="LOG_LEVEL" value="INFO"/>
</springProfile>
<!-- 控制台输出 -->
<appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %level %logger{36} - %msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<!-- 更多Appender配置 -->
<!-- 根日志器 -->
<root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
<appender-ref ref="CONSOLE"/>
</root>
<!-- 特定包的日志级别 -->
<logger name="com.example.service" level="DEBUG"/>
</configuration>
Console Appender 配置
Console Appender 用于将日志输出到控制台,是开发环境中最常用的 Appender:
xml
<appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
</encoder>
<!-- 过滤器:只输出INFO及以上级别 -->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>INFO</level>
</filter>
</appender>
File Appender 与滚动策略
生产环境中通常需要将日志输出到文件,并使用滚动策略防止文件过大:
xml
<!-- 滚动文件输出(按天) -->
<appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<file>${LOG_HOME}/${APP_NAME}.log</file>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<!-- 每天生成一个文件 -->
<fileNamePattern>${LOG_HOME}/archive/%d{yyyy-MM-dd}/${APP_NAME}.%i.log.gz</fileNamePattern>
<!-- 保留30天 -->
<maxHistory>30</maxHistory>
<!-- 单个文件最大100MB -->
<timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
<maxFileSize>100MB</maxFileSize>
</timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
</rollingPolicy>
<encoder>
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
日志级别配置
Logback 支持多个日志级别,合理配置级别对系统性能和可观测性至关重要
xml
<!-- 根日志器设置 -->
<root level="${LOG_LEVEL:-INFO}">
<appender-ref ref="CONSOLE"/>
<appender-ref ref="FILE"/>
</root>
<!-- 特定包/类级别设置 -->
<!-- 特定日志器:将 com.example.service 包的日志级别设为 DEBUG,且日志仅输出到文件,不传递给根日志器(避免控制台重复输出) -->
<logger name="com.example.service" level="DEBUG" additivity="false">
<appender-ref ref="FILE" />
</logger>
<!-- 特定日志器:将 org.springframework 包的日志级别设为 WARN,减少不必要的日志输出 -->
<logger name="org.springframework" level="WARN" />
在这个配置中:
- 绝大多数日志遵循根的
INFO
级别设置。 - 唯独
com.example.service
包下的日志可以输出DEBUG
级别及以上的内容,并且这些调试信息只写入文件 ,不会出现在控制台(因为additivity="false"
)。 - 所有来自
org.springframework
包的日志,只有WARN
和ERROR
级别才会被记录。
根日志器 (<root>
) 和特定包/类日志器 (<logger>
) 的设置是日志配置的两个核心层面,主要在于作用和范围的区别:
特性 | 根日志器 (<root> ) |
特定包/类日志器 (<logger> ) |
---|---|---|
作用范围 | 全局默认 。影响所有未被特定 <logger> 明确配置的日志记录器。 |
局部特定 。仅影响通过 name 属性指定的包或类及其子包/子类。 |
配置目的 | 设置应用程序的基础日志级别和输出策略。 | 为特定模块提供更精细的日志控制(如更详细或更严格的级别)。 |
继承性 | 是所有日志器层次的根节点,其他日志器默认继承其配置。 | 从其父日志器(可能是根或其他上层日志器)继承未被自身覆盖的设置。 |
常用级别 | 生产环境常设为 INFO 或 WARN ;开发环境可设为 DEBUG 。 |
根据需求灵活设置,如将关注模块设为 DEBUG ,将嘈杂的第三方库设为 ERROR 。 |
Logback 支持的日志级别从低到高依次为:
TRACE
:最细粒度的信息,通常只在开发过程中使用DEBUG
:logger.debug信息INFO
:logger.info 信息WARN
:logger.warn 信息ERROR
:logger.error 信息
高级特性与性能优化
Logback 提供了多种高级功能,可以满足复杂场景下的日志需求。
MDC(Mapped Diagnostic Context)
MDC 用于在日志中添加上下文信息(如请求 ID、用户 ID),非常适合分布式系统跟踪:
java
// 在代码中使用MDC
import org.slf4j.MDC;
public class UserService {
public void processUserRequest(String userId, String requestId) {
// 将上下文信息放入MDC
MDC.put("userId", userId);
MDC.put("requestId", requestId);
logger.info("Processing user request"); // 自动包含MDC信息
// 业务处理...
// 清理MDC
MDC.clear();
}
}
在配置中使用 MDC:
xml
<pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] [%X{userId}] [%X{requestId}] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
异步日志提升性能
对于生产环境,特别是高并发场景,使用异步日志可以显著提升性能
xml
<!-- 异步日志(提升性能) -->
<appender name="ASYNC_FILE" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
<appender-ref ref="FILE"/>
<!-- 队列大小 -->
<queueSize>256</queueSize>
<!-- 丢弃级别低于ERROR的日志(可选) -->
<discardingThreshold>0</discardingThreshold>
</appender>
条件化配置
Logback 支持根据不同的环境(如开发、测试、生产)使用不同的配置
xml
<!-- 开发环境配置 -->
<springProfile name="dev">
<root level="DEBUG">
<appender-ref ref="CONSOLE"/>
</root>
</springProfile>
<!-- 生产环境配置 -->
<springProfile name="prod">
<root level="INFO">
<appender-ref ref="ASYNC_FILE"/>
</root>
</springProfile>
自定义过滤器
Logback 允许创建自定义过滤器来实现复杂的日志过滤逻辑
xml
<appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
...
<!-- 只记录ERROR级别日志 -->
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>ERROR</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
</appender>
这个 Logback 配置定义了一个名为 FILE
的 RollingFileAppender
(滚动文件输出器),并为其配置了一个 LevelFilter(级别过滤器) 。这个过滤器的设置使得该 Appender 只记录 ERROR
级别的日志,而拒绝所有其他级别的日志(如 DEBUG、INFO、WARN 等)。
配置项 | 值/类型 | 说明 |
---|---|---|
**<filter class> ** |
LevelFilter |
使用级别过滤器,根据日志事件的级别进行过滤。 |
**<level> ** |
ERROR |
设置过滤器的级别为 ERROR 。 |
**<onMatch> ** |
ACCEPT |
当日志事件的级别与过滤器设置的级别(ERROR )匹配时,接受(ACCEPT)该日志事件,允许其被输出。 |
**<onMismatch> ** |
DENY |
当日志事件的级别与过滤器设置的级别不匹配时,拒绝(DENY)该日志事件,该日志将不会被此 Appender 输出。 |