springboot实战（五）之sql&业务日志输出，重要

目录

环境：

一、mybatis-plus之sql分析日志输出

1.配置

 2.验证

3.高级输出方式

二、业务日志输出到文件

1.添加log4j2依赖

2.排除logback依赖

3.新增log4j2的配置文件

4.添加配置

5.启动测试

6.给日志请求加个id

6.1、过滤器filter实现

6.2、测试

6.3、request_id检索方式

7.结束

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环境：

jdk:1.8

springboot版本：2.7.15

mybatis-plus版本：3.5.3.2

一、mybatis-plus之sql分析日志输出

为了生产中更快的分析问题以及解决问题，sql输出是非常有必要的，这里第一步是将sql输出到控制台便于调试时分析问题，优化sql

1.配置

日志输出操作很简单，在application.yml中配置：

mybatis-plus:
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl

 2.验证

使用测试类进行测试，注意，本地调试可以使用这种方式打开日志，如果线上日志输出到文件，要用下面的高级输出方式

3.高级输出方式

使用数据库操作分析框架p6spy组件，进行sql分析，但是该组件比较消耗性能，生产环境中不建议使用，但是如果想玩玩的话，大家可以试试。

p6spy快速配置：p6spy快速配置

二、业务日志输出到文件

为什么要进行日志输出呢？

因为生产环境想要知道程序是否是按照我们的意愿正常运行的，通过日志输出是最直观最有效的方式。

日志文件输出我们一般常用日志输出框架有两种：一种是log4j2、另一种是logback。而springboot中默认使用的是logback框架，考虑到性能原因大多数生产环境使用日志框架为log4j2，所以这里也以log4j2框架进行整合和练习。

1.添加log4j2依赖

        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-log4j2
        
        
        
            com.fasterxml.jackson.dataformat
            jackson-dataformat-yaml
        

为何用jackson-dataformat-yaml包？问就是可读性好～，log4j2官方采用的是.xml，.json或者.jsn这种方式来做配置，我们既然使用了springboot那当然要用yml文件来配置了，而这个包就是为了程序启动时辨认log4j2-*.yml文件的。

2.排除logback依赖

        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-logging
            
                
                    *
                    *
                
            
        

3.新增log4j2的配置文件

Configuration:
  #Configuration后面的status，这个用于设置log4j2自身内部的信息输出，可以不设置，当设置成trace时，你会看到log4j2内部各种详细输出
  #日志级别以及优先级排序: ALL < TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR < FATAL < OFF
  status: info
  # 定义全局变量
  Properties:
    Property:
      #日志存放路径
      - name: log.path
        value: /Users/liuph/dev/space/log/iterge_pre
  #定义日志输出目的地，内容和格式等
  Appenders:
    # 控制台日志
    Console:
      name: console
      target: SYSTEM_OUT
      #输出日志的格式
      PatternLayout:
        Pattern: "[%X{request_id}] %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} - [%p] [%C{1}:%L %M] %m%n"
      ThresholdFilter:
        level: info
        onMatch: ACCEPT
        onMismatch: DENY
    # 文件日志
    RollingFile:
      - name: iterge_pre
        #日志存储路径
        fileName: "${log.path}/info.log"
        #历史日志封存路径 其中%d{yyyy-MM-dd}表示了日志的时间单位是天
        filePattern: "${log.path}/iterge_pre_%d{yyyy-MM-dd}.log"
        PatternLayout:
          Pattern: "[%X{request_id}] %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} - [%p] [%C{1}:%L %M] %m%n"
        #归档设置
        Policies:
          #按时间间隔归档
          TimeBasedTriggeringPolicy:
            #时间间隔 单位由filePattern的%d日期格式指定, 此处配置代表每一天归档一次
            interval: 1
            #是否对interval取模，决定了下一次触发的时间点
            modulate: true
          #按照日志文件的大小: size表示当前日志文件的最大size，支持单位：KB/MB/GB
          #SizeBasedTriggeringPolicy:
            #size: 50MB
        ThresholdFilter:
          level: info
          onMatch: ACCEPT
          onMismatch: DENY
  Loggers:
    Root:
      level: info
      #关联的Appender, 只有定义了logger并引入的appender，appender才会生效
      AppenderRef:
        - ref: console
        - ref: iterge_pre

4.添加配置

在配置文件中添加需要生效的log4j2的配置信息，我这里生效的配置文件是application-dev.yml，所以我在application-dev.yml中加入以下配置代码：

#这里配置日志生效文件，用于多环境部署时切换（通常部署会有三个环境：线上、测试、开发）
logging:
  config: classpath:log4j2/log4j2-dev.yml

项目配置文件目录：

5.启动测试

如上图：日志打印格式已经按照我们配置的打印了，这里大家可能问这个“[]”是什么含义？接着往下看。

6.给日志请求加个id

为什么给日志请求加个id？这里当然是为了方便了，举个例子：当你在线上查询问题时，一段代码你你可能加了10个日志输出点，而线上业务日志又有很多的情况下，你难道要一行一行的检索日志来看吗？这时候当然请求id检索更香啊！

6.1、过滤器filter实现

新建过滤器LogTraceFilter，代码中的“request_id”要和log4j2的配置文件中设置的一致！！！

（这里通过拦截器实现也是可以的）

@WebFilter(filterName = "LogTraceFilter", urlPatterns = "/*")
@Component
public class LogTraceFilter implements Filter {
 
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {
        MDC.put("request_id", UUID.randomUUID().toString().replace("-", ""));
        filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse);
        MDC.remove("request_id");
    }
 
}

6.2、测试

controller代码：

    @GetMapping("/test/get")
    public User getUser(Integer id){
        log.info("请求入参：{}",id);
        User user = userMapper.selectById(id);
        log.info("请求结果：{}",user.getName());
        log.info("你看，这样很明显知道我们是一次请求的log吧！");
        return user;
    }

运行结果： 

由此可以看出同一个请求的日志id都是相同的。

6.3、request_id检索方式

7.结束