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基于logback实现日志格式规范和脱敏

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  • JAVA
 
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    我们在日常开发中,经常会使用logback打印日志,经常会在日志中打印比如手机号、卡号、邮箱等敏感信息,对数据安全而言是有风险的;但是如果业务程序如果处理这些问题,则需要在每个打印日志的地方都需要进行重复的脱敏操作,繁琐而且影响代码风格,还会有遗漏情况;此时我们可能需要考虑一个相对统一的解决方案,那就是增强logback底层的特性,在日志message落盘之前统一进行检测、脱敏。

 

    我们通常的日志处理面临的通用诉求:

    1)超长日志message截取:程序打印的日志message可能非常大,比如超过1M,这种message极大的影响系统的性能,而且通常数据价值比较低。我们应该对这种message进行截取或者直接抛弃。

    2)日志格式:通常情况下,我们的production环境的业务日志通过会按需采集、分析、存储,那么日志格式的统一对下游数据处理是非常必要的;为了避免各种原因错误配置了日志格式,我们应该将日志格式规范进行默认集成且限制修改。(我司目前支持两种格式:普通业务日志,通用数据集(监控指标)类日志)

    日志格式中,通常包含一些用于数据分拣的系统信息(项目名、部署集群名、IP、云平台、rack等),也包含一些运行时的MDC动态参数值,最终格式是一致的。

    3)脱敏:日志中存在特定规则的字符串时,比如手机号,需要对其进行脱敏处理。

 

    设计核心思想:

    1)基于PatternLayoutEncoder来实现日志格式的限定,不再使用默认的pattern参数指定格式,而是固定字段格式 + 自定义字段,最终拼接成格式规范。

    其中局部可控字段,可以是系统变量、也可以MDC字段列表;固定格式部分,通常是message的头部,统一包含时间、IP、项目名等等。

    2)基于logback提供的MessageConverter特性,在message打印之前允许对“参数格式化之后的message”(formattedMessage)进行转换,最终logger打印的实际内容是converter返回的整形后的结果。

    那么,我们就可以基于此特性,在convert方法中执行“超长message截取”、“内容脱敏”两个主要操作。

 

    主要类列表(新增类):

    1)CommonPatternLayoutEncoder:父类为PatternLayoutEncoder,用于定义日志格式,包括固定字段部分、自定义字段部分,将系统属性、MDC属性等,进行拼接,同时基于logback的option特性,将动态参数传递给MessageConverter;最终拼接成一个字符串,作为pattern属性。同时converter所需要的配置参数,比如消息最大长度、正则表达式、替换策略,都需要通过Encoder声明。

    2)ComplexMessageConverter:message转换,只会操作logger.info(String message,Throwable ex)传递的message部分,其中throwable栈信息不会被操作(其实也无法修改)。

    Converter可以获取Encoder传递的option参数列表,并初始化相关的处理类;内部实现基于正则表达式来匹配敏感信息。

    3)DataSetPatternLayoutEncoder(可选):主要用于限定数据集类的日志格式,它本身不能对敏感信息进行过滤;数据格式主要为了便于数据分析。



  

    1、CommonPatternLayoutEncoder.java

package ch.qos.logback.classic.encoder;

import ch.qos.logback.classic.PolicyEnum;
import ch.qos.logback.classic.Utils;

import java.text.MessageFormat;

import static ch.qos.logback.classic.Utils.DOMAIN_DELIMITER;
import static ch.qos.logback.classic.Utils.FIELD_DELIMITER;

/**
 * @author liuguanqing
 * created 2018/6/22 下午8:01
 * 适用于基于File的Appender
 * <p>
 * 限定我司日志规范,增加有关敏感信息的过滤。
 * 可以通过regex指定需要匹配和过滤的表达式,对于符合表达式的字符串,则采用policy进行处理。
 * 1)replace:替换,将字符串替换为facade,比如:18611001100 > 186****1100
 * 2) drop:抛弃整条日志
 * 3)erase:擦除字符串,全部替换成等长度的"****",18611001100 > ***********
 * <p>
 * depth:正则匹配深度,默认为12,即匹配成功次数达到此值以后终止匹配,主要考虑是性能。如果一个超长的日志,我们不应该全部替换,否则可能引入性能问题。
 * maxLength:单条message的最大长度(不计算throwable),超长则截取,并在message尾部追加终止符。
 * <p>
 * 考虑到扩展性,用户仍然可以直接配置pattern,此时regex、policy、depth等option则不生效。但是maxLength会一致生效。
 * 格式样例:
 * %d{yyyy-MM-dd/HH:mm:ss.SSS}|IP_OR_HOSTNAME|REQUEST_ID|REQUEST_SEQ|^_^|
 * SYS_K1:%property{SYS_K1}|SYS_K2:%property{SYS_K2}|MDC_K1:%X{MDC_K1:--}|MDC_K2:%X{MDC_K2:--}|^_^|
 * [%t] %-5level %logger{50} %line - %m{o1,o2,o3,o4}%n
 * 格式中domain1是必选,而且限定无法扩展
 * domain2根据配置文件指定的system properties和mdcKeys动态拼接,K-V结构,便于解析;可以为空。
 * domain3是常规message部分,其中%m携带options,此后Converter可以获取这些参数。
 **/
public class CommonPatternLayoutEncoder extends PatternLayoutEncoder {


    protected static final String PATTERN_D1 = "%d'{'yyyy-MM-dd/HH:mm:ss.SSS'}'|{0}|%X'{'requestId:--'}'|%X'{'requestSeq:--'}'";
    protected static final String PATTERN_D2_S1 = "{0}:%property'{'{1}'}'";
    protected static final String PATTERN_D2_S2 = "{0}:%X'{'{1}:--'}'";
    protected static final String PATTERN_D3_S1 = "[%t] %-5level %logger{50} %line - ";
    //0:message最大长度(超出则截取),1:正则表达式,2:policy,3:查找深度(超过深度后停止正则匹配)
    protected static final String PATTERN_D3_S2 = "%m'{'{0},{1},{2},{3}'}'%n";

    protected String mdcKeys;//来自MDC的key,多个key用逗号分隔。

    protected String regex = "-";//匹配的正则表达式,如果此值为null或者"-",那么policy、deep参数都将无效

    protected int maxLength = 2048;//单条消息的最大长度,主要是message

    protected String policy = "replace";//如果匹配成功,字符串的策略。

    protected int depth = 128;

    protected boolean useDefaultRegex = true;

    protected static final String DEFAULT_REGEX = "'((?<\\d)1[3-9]\\d{9}(?!\\d))'";//手机号,11位数字,并且前后位不再是数字。
    //系统参数,如果未指定,则使用default;
    protected String systemProperties;

    protected static final String DEFAULT_SYSTEM_PROPERTIES = "project,profiles,cloudPlatform,clusterName";

    @Override
    public void start() {
        if (getPattern() == null) {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            String d1 = MessageFormat.format(PATTERN_D1, Utils.getHostName());
            sb.append(d1);
            sb.append(FIELD_DELIMITER)
                    .append(DOMAIN_DELIMITER)
                    .append(FIELD_DELIMITER);
            //拼装系统参数,如果当前数据视图不存在,则先set一个默认值
            if (systemProperties == null || systemProperties.isEmpty()) {
                systemProperties = DEFAULT_SYSTEM_PROPERTIES;
            }
            //系统参数
            String[] properties = systemProperties.split(",");
            for (String property : properties) {
                String value = Utils.getSystemProperty(property);
                if (value == null) {
                    System.setProperty(property, "-");//初始化
                }
                sb.append(MessageFormat.format(PATTERN_D2_S1, property, property))
                        .append(FIELD_DELIMITER);
            }

            //拼接MDC参数
            if (mdcKeys != null) {
                String[] keys = mdcKeys.split(",");
                for (String key : keys) {
                    sb.append(MessageFormat.format(PATTERN_D2_S2, key, key));
                    sb.append(FIELD_DELIMITER);
                }
                sb.append(DOMAIN_DELIMITER)
                        .append(FIELD_DELIMITER);
            }
            sb.append(PATTERN_D3_S1);

            if (PolicyEnum.codeOf(policy) == null) {
                policy = "-";
            }

            if (maxLength < 0 || maxLength > 10240) {
                maxLength = 2048;
            }

            //如果设定了自定义regex,则优先生效;否则使用默认
            if (!regex.equalsIgnoreCase("-")) {
                useDefaultRegex = false;
            }
            if (useDefaultRegex) {
                regex = DEFAULT_REGEX;
            }

            sb.append(MessageFormat.format(PATTERN_D3_S2, String.valueOf(maxLength), regex, policy, String.valueOf(depth)));
            setPattern(sb.toString());
        }
        super.start();
    }

    public String getMdcKeys() {
        return mdcKeys;
    }

    public void setMdcKeys(String mdcKeys) {
        this.mdcKeys = mdcKeys;
    }

    public String getRegex() {
        return regex;
    }

    public void setRegex(String regex) {
        this.regex = regex;
    }

    public int getMaxLength() {
        return maxLength;
    }

    public void setMaxLength(int maxLength) {
        this.maxLength = maxLength;
    }

    public String getPolicy() {
        return policy;
    }

    public void setPolicy(String policy) {
        this.policy = policy;
    }

    public int getDepth() {
        return depth;
    }

    public void setDepth(int depth) {
        this.depth = depth;
    }

    public Boolean getUseDefaultRegex() {
        return useDefaultRegex;
    }

    public boolean isUseDefaultRegex() {
        return useDefaultRegex;
    }

    public void setUseDefaultRegex(boolean useDefaultRegex) {
        this.useDefaultRegex = useDefaultRegex;
    }

    @Override
    public String getPattern() {
        return super.getPattern();
    }

    @Override
    public void setPattern(String pattern) {
        super.setPattern(pattern);
    }

    public String getSystemProperties() {
        return systemProperties;
    }

    public void setSystemProperties(String systemProperties) {
        this.systemProperties = systemProperties;
    }


}

 

    1)日志格式部分,仅供参考。

 

    2)MDC参数声明格式为:%X{key},如果上下文中key不存在,则打印"";我们通过使用“:-”来声明其默认值,比如%X{key:--}表示如果key不存在则将打印“-”

 

    3)根据logback的规定,option参数列表需要声明在某个字段中,并配合<conversionRule>才能生效,以本文为例,我们主要对message进行整形,所以option参数声明在%m上,其格式为:

    “%m{o1,o2...}”,多个option之间以“,”分割。然后o1,o2的字面值,将可以在Converter中获取。简单来说,你需要将参数传递给Converter时,这些参数必须以option方式声明在某个字段上,否则没法做。

    特别注意,如果option参数中如果包含“{”、“}”时,必须将option参数使用''包括。比如%m{2048,'\\d{11}','replace','128'},为了便于理解,建议所有的option参数都使用''逐个包含。

 

    此外,如果你对日志格式中,还需要使用系统参数(System Property),可以使用“%property{key}”来声明,有个问题,就是如果这些系统参数不是通过“java -jar -Dkey=value”设置的,而是在运行时通过System.setProperty(key,value)设置的,这些系统参数在logback初始化时是无法获得的,因为logback初始化结束后才会执行application程序;你可以在Encoder的start方法中先设定为这些系统参数设定一个默认值,以免日志打印是出现大量null。

 

    4)MessageFormat格式化字符串时,字符串中如果包含“{”、“}”特殊字符,也需要将这两个字符使用''包含,比如:

     MessageFormat.format("展示一下'{'{0}'}'格式化的效果。","hello") 

        输出>>

    "展示一下{hello}格式化效果。"

 

    5)useDefaultRegex:是否使用默认表达式,即手机号数字(连续11位数字,且后位不再跟进数字)。

 

    6)regex:我们也允许用户自定义表达式。此时需要将useDefaultRegex设定为false才能生效。

    7)maxLength:默认值为2048,即message的最大长度超过此值后将会被截取,可配置。

    8)policy:对于regex匹配成功的字符串,如何处理。(处理规则,参见下文ComplexMessageConverter)

        A)drop:直接抛弃,将message重置为一个“终止符号”。比如:

        “我的手机号为18611001100”

            将会被整形为:

        “><”

        B)replace:替换,将敏感信息除去前三、后四位字符之外的其他字符用“*”替换,也是默认策略。比如:

        “我的手机号为18611001100”

            将会被整形为:

        “我的手机号为186****1100”

        C)erase:参数,将匹配成功的字符串,全部替换为等长度的“*”,比如:

        “我的手机号为18611001100”

            将会被整形为:

        “我的手机号为***********”

 

    9)depth:匹配深度,即message中,最多匹配成功的次数,超过之后将会终止匹配,主要考虑性能,默认值为128。假如message中有200个手机号,那么匹配和替换到128个之后,将会终止操作,剩余的手机号将不会再替换。

 

    10)mdcKeys:指定pattern拼接时,需要植入的mdc参数列表,比如mdcKeys="name,address",那么在pattern中将会包含:

    “name:%X{name:--}|address:%X{address:--}”

 

    其实大家主要关注的是option部分,Encoder的主要作用就是拼接一个pattern大概样例:

格式样例:
%d{yyyy-MM-dd/HH:mm:ss.SSS}|IP_OR_HOSTNAME|REQUEST_ID|REQUEST_SEQ|^_^|
    SYS_K1:%property{SYS_K1}|SYS_K2:%property{SYS_K2}|MDC_K1:%X{MDC_K1:--}|MDC_K2:%X{MDC_K2:--}|^_^|
    [%t] %-5level %logger{50} %line - %m{2048,'(\\d{11})','replace',128}

格式中domain1是必选,而且限定无法扩展
domain2根据配置文件指定的system properties和mdcKeys动态拼接,K-V结构,便于解析;可以为空。
domain3是常规message部分,其中%m携带options,此后Converter可以获取这些参数。

   

 

    2、ComplexMessageConverter.java

package ch.qos.logback.classic.pattern;

import ch.qos.logback.classic.PolicyEnum;
import ch.qos.logback.classic.spi.ILoggingEvent;

import java.util.List;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

/**
 * @author liuguanqing
 * created 2018/6/22 下午8:01
 * <p>
 * 日志格式转换器,会为每个appender创建一个实例,所以在配置层面需要考虑兼容。
 * 主要目的是,根据配置的regex来匹配message,对于匹配成功的字符串进行替换操作,并返回修正后的message。
 **/
public class ComplexMessageConverter extends MessageConverter {

    protected String regex = "-";
    protected int depth = 0;
    protected String policy = "-";
    protected int maxLength = 2048;
    private ReplaceMatcher replaceMatcher = null;

    @Override
    public void start() {
        List<String> options = getOptionList();
        //如果存在参数选项,则提取
        if (options != null && options.size() == 4) {
            maxLength = Integer.valueOf(options.get(0));
            regex = options.get(1);
            policy = options.get(2);
            depth = Integer.valueOf(options.get(3));

            if ((regex != null && !regex.equals("-"))
                    && (PolicyEnum.codeOf(policy) != null)
                    && depth > 0) {
                replaceMatcher = new ReplaceMatcher();
            }
        }
        super.start();
    }

    @Override
    public String convert(ILoggingEvent event) {
        String source = event.getFormattedMessage();
        if (source == null || source.isEmpty()) {
            return source;
        }
        //复杂处理的原因:尽量少的字符串转换、空间重建、字符移动。共享一个builder
        if (source.length() > maxLength || replaceMatcher != null) {
            StringBuilder sb = null;
            //如果超长截取
            if (source.length() > maxLength) {
                sb = new StringBuilder(maxLength + 6);
                sb.append(source.substring(0, maxLength))
                        .append("❮❮❮");//后面增加三个终止符
            }
            //如果启动了matcher
            if (replaceMatcher != null) {
                //如果没有超过maxLength
                if (sb == null) {
                    sb = new StringBuilder(source);
                }
                return replaceMatcher.execute(sb, policy);
            }

            return sb.toString();
        }

        return source;
    }

    class ReplaceMatcher {
        Pattern pattern;

        ReplaceMatcher() {
            pattern = Pattern.compile(regex);
        }

        String execute(StringBuilder source, String policy) {

            Matcher matcher = pattern.matcher(source);

            int i = 0;
            while (matcher.find() && (i < depth)) {
                i++;
                int start = matcher.start();
                int end = matcher.end();
                if (start < 0 || end < 0) {
                    break;
                }
                String group = matcher.group();
                switch (policy) {
                    case "drop":
                        return "❯❮";//只要匹配,立即返回
                    case "replace":
                        source.replace(start, end, facade(group, true));
                        break;
                    case "erase":
                    default:
                        source.replace(start, end, facade(group, false));
                        break;

                }
            }
            return source.toString();
        }

    }

    /**
     * 混淆,但是不能改变字符串的长度
     *
     * @param source
     * @param included
     * @return
     */
    public static String facade(String source, boolean included) {
        int length = source.length();
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        //长度超过11的,保留前三、后四,中间全部*替换
        //低于11位或者included=false,全部*替换
        if (length >= 11) {
            if (included) {
                sb.append(source.substring(0, 3));
            } else {
                sb.append("***");
            }
            sb.append(repeat('*', length - 7));
            if (included) {
                sb.append(source.substring(length - 4));
            } else {
                sb.append(repeat('*', 4));
            }
        } else {
            sb.append(repeat('*', length));
        }

        return sb.toString();
    }

    private static String repeat(char t, int times) {
        char[] r = new char[times];
        for (int i = 0; i < times; i++) {
            r[i] = t;
        }
        return new String(r);
    }
}

 

   此类主要是从CommonPatternLayoutEncoder声明的options(即regix、maxLength、policy、depth)并初始化一个Matcher,针对message进行匹配和替换。正则比较消耗CPU,此外还要认真设计,避免在message处理过程中,新建太多的字符串,否则会大量消耗内存;我们在处理时,尽可能确保主message只有一个,replace时不改变message的长度,可以避免因为重建String导致一些空间浪费

 

    自所以Converter能够发挥作用,离不开<conversionRule>,参看下文的配置样例。不过还需要注意,每个Appender都会根据<conversionRule>创建一个Converter实例,所以Converter设计时注意代码兼容。

 

    3、logback.xml配置样例

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>

	...

    <conversionRule conversionWord="m" converterClass="ch.qos.logback.classic.pattern.ComplexMessageConverter"/>

    <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
            <level>INFO</level>
        </filter>
        <file>你的日志文件名</file>
        <Append>true</Append>
        <prudent>false</prudent>
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.CommonPatternLayoutEncoder">
            <useDefaultRegex>true</useDefaultRegex>
            <policy>replace</policy>
            <maxLength>2048</maxLength>
        </encoder>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
            <FileNamePattern>你的日志名.%d{yyyy-MM-dd}.%i</FileNamePattern>
            <maxFileSize>64MB</maxFileSize>
            <maxHistory>7</maxHistory>
            <totalSizeCap>6GB</totalSizeCap>
        </rollingPolicy>
    </appender>

    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.ConsolePatternLayoutEncoder"/>
    </appender>

	...
</configuration>

    

    <conversionRule>节点中的“conversionWord='m'”,其中m就是对应pattern中的“%m”,可以从“%m”获取options列表。

    因为CommonPatternLayoutEncoder中已经限定了pattern的格式,所以我们再logback.xml中也不需要再显示的声明pattern参数,基于此可以限定业务日志的格式保持统一。当然如果有特殊情况需要自定义,仍然可以使用<pattern>来声明以覆盖默认格式。

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    本文将深入探讨如何利用Logback和Slf4j在SpringBoot项目中实现日志的敏感信息脱敏,以保护用户隐私,满足合规性需求。 首先,我们需要理解什么是日志脱敏。日志脱敏是指在记录日志时,对敏感信息如身份证号、手机号...

    SpringBoot+Logback实现一个简单的链路追踪功能

    总结来说,通过结合Spring Boot、Logback和MDC,我们可以轻松地在日志中添加自定义信息,实现链路追踪功能。这不仅有助于在生产环境中快速定位问题,还可以为性能优化和用户体验改进提供有价值的数据。不过,要注意...

    扩展logback将日志输出到Kafka实例源码

    通过将日志输出到Kafka,可以方便地将这些日志与其他系统集成,如ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)堆栈,实现日志的集中收集、分析和检索。 总之,扩展Logback将日志输出到Kafka是一种常见的日志管理实践,...

    将Logback日志输出到websocket

    总的来说,利用Logback和WebSocket实现日志实时传输,可以极大地提升日志管理和监控的效率,同时保持代码的简洁性。对于开发者而言,这是一项非常实用的技术,特别是在需要实时查看和分析日志的项目中。

    springboot+logback输出日志文件1

    日志格式 我们可以通过配置 logging.pattern.console 属性或 logging.pattern.file 属性来控制日志的格式。 例如,我们可以将控制台日志的格式设置为: logging.pattern.console= %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%...

    java 日志的数据脱敏的实现方法

    Java日志数据脱敏是为了确保在记录日志时,敏感信息不会被泄露,从而保护用户隐私和企业数据安全。在本文中,我们将探讨如何在Java应用程序中实现这一目标。 首先,理解数据脱敏的重要性至关重要。在处理包含敏感...

    shiro简单登录+logback日志记录

    Shiro支持基于角色的权限控制和基于资源的权限控制。通过注解或拦截器,我们可以限制只有具有特定角色或权限的用户才能访问某些资源。例如,使用`@RequiresRoles`和`@RequiresPermissions`注解。 接下来,我们关注...

    Logback 异常日志减少打印内容

    它提供了高效、灵活的日志记录机制,允许开发者根据需要调整日志级别、格式和输出目的地。在某些情况下,尤其是处理异常时,Logback可能会生成大量的日志输出,这可能会导致性能问题,甚至淹没真正重要的信息。因此...

    Java开发-日志管理-logback框架日志系统基础

    在日常工程开发中,日志是非常重要的一部分,通过日志可以迅速定位线上问题,日志框架也有很多选择,日志框架Logback和Log4j是同一个作者,Logback相比于Log4j,性能提高了10倍以上的性能,占用的内存也变小了,并且...

    logback做日志(代码演示和文档)

    Logback 是一个在Java开发中广泛使用的日志框架,它由Ceki Gülcü创造,作为log4j的后续项目,旨在提供更高的性能、...通过合理的配置和代码实践,可以充分利用Logback实现日志记录的最佳实践,提高问题排查的效率。

    logback下载 日志文件jar包

    它提供事件处理、日志级别的管理、Appender(日志输出目的地)和 Layout(日志格式化)的抽象类和接口。例如,`ch.qos.logback.core.CoreConstants` 包含了常量,`ch.qos.logback.core.AppenderBase` 是所有 ...

    采用slf4j+logback输出日志

    这个配置将日志输出到控制台,日志格式包括时间戳、线程名、日志级别、类名和日志消息。 5. **使用SLF4J进行日志记录** 在Java代码中,可以通过SLF4J接口进行日志记录,例如: ```java import org.slf4j.Logger...

    LogBack日志的使用

    对于日志格式化,LogBack提供了`PatternLayout`,允许使用特定的模式字符串来控制日志输出的格式。例如,`%d{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n`会打印出时间戳、线程名、日志级别、 logger ...

    Logback日志系统文件

    Logback是由log4j创始人设计的另一个开源日志组件,基于slf4j的日志规范实现的框架,性能比log4j要好。 Logback主要分为三个技术模块: logback-core:该模块为其他两个模块奠定了基础。 logback-classic:是log4j...

    基于Logback的LoggingAppender日志收集插件设计源码

    该项目是一款基于Logback的LoggingAppender日志收集插件,源码文件共计27个,其中包含21个Java源文件、3个XML配置文件、1个Git忽略文件、1个LICENSE文件和1个Markdown文件。此插件旨在将Java日志收集至Redis或Kafka...

    扩展logback将日志输出到Kafka实例扩展源码

    Logback是SLF4J(Simple Logging Facade for Java)的一个实现,它提供了灵活的日志记录解决方案。Kafka则是一个高吞吐量的分布式消息系统,常用于实时数据流处理和大数据分析。 这个过程涉及的主要知识点包括: 1...

    Grails3配置logback日志.pdf

    本文主要介绍如何在Grails3项目中配置logback,实现日志的详细配置,包括按天生成独立的日志文件、日志格式设置以及对日志文件大小的控制。 首先,logback的配置文件是logback.groovy,需要放在项目的grails-app/...

    logback日志写logstash配置appender参考

    logback日志写logstash配置appender参考

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