前言

​ 關於logback這塊，相關的文章比較多，而本人研究也不是比較深入，因此這篇文章只是本人的配置過程以及其他幾篇深入介紹的文章，當作記錄使用，希望能幫到自己和讀者。

正文

對比log4j的優勢：

更快的實現
Logback的核心重寫了，在一些關鍵執行路徑上效能提升10倍以上。而且logback不僅效能提升了，初始化記憶體載入也更小了。

非常充分的測試
Logback經過了幾年，數不清小時的測試。Logback的測試完全不同級別的。在作者的觀點，這是簡單重要的原因選擇logback而不是log4j。

Logback-classic非常自然實現了SLF4j

非常充分的文件
官方網站有兩百多頁的文件。

自動重新載入配置檔案
當配置檔案修改了，Logback-classic能自動重新載入配置檔案。掃描過程快且安全，它並不需要另外建立一個掃描執行緒。這個技術充分保證了應用程式能跑得很歡在JEE環境裡面。

Lilith
Lilith是log事件的觀察者，和log4j的chainsaw類似。而lilith還能處理大數量的log資料

謹慎的模式和非常友好的恢復
在謹慎模式下，多個FileAppender例項跑在多個JVM下，能夠安全地寫道同一個日誌檔案。RollingFileAppender會有些限制。Logback的FileAppender和它的子類包括RollingFileAppender能夠非常友好地從I/O異常中恢復。

配置檔案可以處理不同的情況
開發人員經常需要判斷不同的Logback配置檔案在不同的環境下（開發，測試，生產）。而這些配置檔案僅僅只有一些很小的不同，可以通過,和來實現，這樣一個配置檔案就可以適應多個環境。

Filters（過濾器）
有些時候，需要診斷一個問題，需要打出日誌。在log4j，只有降低日誌級別，不過這樣會打出大量的日誌，會影響應用效能。在Logback，你可以繼續保持那個日誌級別而除掉某種特殊情況，如alice這個使用者登入，她的日誌將打在DEBUG級別而其他使用者可以繼續打在WARN級別。要實現這個功能只需加4行XML配置。可以參考MDCFIlter

SiftingAppender（一個非常多功能的Appender）
它可以用來分割日誌檔案根據任何一個給定的執行引數。如，SiftingAppender能夠區別日誌事件跟進使用者的Session，然後每個使用者會有一個日誌檔案。

自動壓縮已經打出來的log
RollingFileAppender在產生新檔案的時候，會自動壓縮已經打出來的日誌檔案。壓縮是個非同步過程，所以甚至對於大的日誌檔案，在壓縮過程中應用不會受任何影響。

堆疊樹帶有包版本
Logback在打出堆疊樹日誌時，會帶上包的資料。

自動去除舊的日誌檔案
通過設定TimeBasedRollingPolicy或者SizeAndTimeBasedFNATP的maxHistory屬性，你可以控制已經產生日誌檔案的最大數量。如果設定maxHistory為12，那那些log檔案超過12個月的都會被自動移除。

簡易配置:

1. 在classpath中新增logback.xml檔案

2. 配置檔案

   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
   <!-- scan:更改後重載 period：檢測時間 debug：列印內部訊息 -->
   <configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds" debug="false">
   <contextName>logback</contextName>
   <property name="log.path" value="${TEST_LOG}/queue" />
   <!-- 輸出到控制檯 -->
   <appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
       <!-- 過濾器，過濾error以下所有日誌 -->
       <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
           <level>INFO</level>
       </filter>
       <!-- 列印格式 -->
       <encoder>
           <pattern>[%thread] %-5level %logger{36}- %msg%n</pattern>
       </encoder>
   </appender>
   
   <appender name="file"
       class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
       <!-- 今日日誌名稱，當今日過後自動改為fileNamePattern的名稱 -->
       <file>${log.path}/queue.log</file>
       <filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
           <level>INFO</level>
       </filter>
       <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
           <!--檔案路徑,定義了日誌的切分方式——把每一天的日誌歸檔到一個檔案中,以防止日誌填滿整個磁碟空間 -->
           <FileNamePattern>${log.path}/queue.%d{yyyy-MM-dd}.log</FileNamePattern>
           <!--只保留最近90天的日誌 -->
           <maxHistory>90</maxHistory>
           <!--用來指定日誌檔案的上限大小，那麼到了這個值，就會刪除舊的日誌 -->
           <!--<totalSizeCap>1GB</totalSizeCap> -->
       </rollingPolicy>
       <!--日誌輸出編碼格式化 -->
       <encoder>
           <charset>UTF-8</charset>
           <pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} %contextName [%thread] %-5level %logger{36}
               - %msg%n</pattern>
       </encoder>
   </appender>
   
   <root level="debug">
       <appender-ref ref="console" />
       <appender-ref ref="file" />
   </root>
   </configuration>

3. 測試程式碼

   import org.slf4j.Logger;
   import org.slf4j.LoggerFactory;
   
   public class LogbackDemo {
   
   private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(LogbackDemo.class);
   
   public static void main(String[] args){
       log.debug("debug msg");
       log.info("info msg");
       log.warn("warn msg");
       log.error("error msg");
   }
   }

   // 測試結果
   [main] INFO  com.paditang.demo.LogbackDemo- info msg
   [main] WARN  com.paditang.demo.LogbackDemo- warn msg
   [main] ERROR com.paditang.demo.LogbackDemo- error msg
   
   // 檔案輸出
   13:32:56.888 logback [main] INFO  com.paditang.demo.LogbackDemo
               - info msg
   13:32:56.888 logback [main] WARN  com.paditang.demo.LogbackDemo
               - warn msg
   13:32:56.888 logback [main] ERROR com.paditang.demo.LogbackDemo
               - error msg
   

詳細配置

參考文章：

總結

​ 可以看到logback作為java日誌框架，不僅效能上領先於log4j，而且在細緻化配置的方面同樣更具優勢。因此我們應該擁抱變化，採用更先進的日誌配置框架–logback。