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目录

Spring Boot 日志详解：从入门到精通（新手版）

1. 日志概述：为什么要学？

1.1 从System.out.println到专业日志框架

2. 日志使用：手把手教你写代码

2.1 打印日志：第一个日志程序

知识点：如何获取日志对象

知识点：日志占位符避免字符串拼接

2.2 日志框架介绍：门面模式详解

知识点：什么是门面模式？

知识点：SLF4J就是日志框架的门面

2.3 日志格式说明

2.4 日志级别：代码演示与配置效果

知识点：六级别详解

知识点：配置日志级别如何影响代码行为

2.5 日志配置详解

知识点：日志持久化（存文件）

知识点：日志分割配置

3. Lombok简化日志：更优雅的写法

3.1 添加依赖

3.2 使用@Slf4j注解

4. 日志最佳实践与扩展知识

4.1 日志安全：避免记录敏感信息

4.2 高性能日志记录：性能优化技巧

技巧1：始终使用占位符

技巧2：复杂日志使用条件判断

4.3 集中式日志管理：微服务场景

4.4 日志标准化：JSON结构化日志

4.5 日志与追踪结合：分布式TraceID

5. 总结：知识体系回顾

5.1 核心知识点速查表

5.2 新手学习路径建议

5.3 代码 vs 结论：如何建立联系？

附录：完整项目结构示例

Spring Boot 日志详解：从入门到精通（新手版）

1. 日志概述：为什么要学？

1.1 从System.out.println到专业日志框架

新手理解：想象一下，你做的程序就像一个黑盒子。当它出问题时，你需要透过"窗户"看里面发生了什么。System.out.println就像在小盒子上戳个小洞，只能看到一点点；而专业日志框架就像安装了监控摄像头，能全方位、分级别、可配置地观察系统状态。

核心痛点：

• System.out.println打印的信息只能看到控制台，程序重启就消失

• 无法区分信息的重要性（是致命错误还是普通提示？）

• 不能控制输出位置（只能控制台，不能存文件）

• 影响性能（每次都要打印，无法动态关闭）

2. 日志使用：手把手教你写代码

2.1 打印日志：第一个日志程序

知识点：如何获取日志对象

/* * 【完整代码示例1：基础日志打印】 * 这段代码演示了如何在Spring Boot中获取并使用日志对象 * 对应结论：Spring Boot内置SLF4J框架，通过LoggerFactory获取日志对象 */ // ========== import区域：导入必要的类 ========== import org.slf4j.Logger; // 【第1行】导入SLF4J的Logger接口，这是所有日志操作的入口 import org.slf4j.LoggerFactory; // 【第2行】导入LoggerFactory工厂类，用于创建Logger实例 import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; // 【第3行】导入Spring MVC的请求映射注解，用于定义URL路径 import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; // 【第4行】导入REST控制器注解，表示这个类处理HTTP请求 // ========== 类定义区域 ========== @RestController // 【第6行】标记这个类是一个RESTful控制器，能处理HTTP请求并返回JSON或纯文本 public class LoggerController { // 【第7行】定义控制器类，类名自定义 // ========== 核心：获取日志对象 ========== // 【第9行】声明一个静态(final不可变)、线程安全的日志对象 // static：所有实例共享同一个logger对象，节省内存 // final：确保logger引用不会被修改，保证线程安全 // LoggerFactory.getLogger(LoggerController.class)：创建与当前类绑定的logger // 参数作用：LoggerController.class告诉框架"这个日志来自哪个类"，日志中会显示类名 private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LoggerController.class); // ========== 请求处理方法 ========== @RequestMapping("/logger") // 【第13行】定义URL路径，访问 http://localhost:8080/logger 会触发此方法 public String logger() { // 【第14行】定义处理请求的方法，返回字符串 // 【第16行】使用logger对象打印INFO级别的日志，日志内容自定义 // 这行代码执行后，日志会显示在控制台（默认配置） logger.info("--------------要输出日志的内容----------------"); return "打印日志"; // 【第18行】返回给浏览器的响应内容 } }

代码与结论的联系：

• 结论："通过LoggerFactory获取当前类的Logger实例"

• 代码体现：第9行LoggerFactory.getLogger(LoggerController.class)就是具体的获取方式，参数LoggerController.class保证了日志中能显示完整的类名路径，方便定位问题

知识点：日志占位符避免字符串拼接

// 演示代码片段 String userId = "user123"; String action = "login"; /* * 【重点】为什么用占位符{}而不是字符串拼接？ * * 字符串拼接的问题： * logger.debug("用户 " + userId + " 执行了 " + action + " 操作"); * 即使日志级别设置为WARN（不输出DEBUG），JVM仍会先执行字符串拼接，浪费性能 * * 占位符的优势： * 下面这行代码，当日志级别为WARN时，不会执行字符串拼接，直接跳过，性能更好 */ logger.debug("用户 {} 执行了 {} 操作", userId, action);

2.2 日志框架介绍：门面模式详解

知识点：什么是门面模式？

现实生活中的例子：你去餐厅吃饭，不需要直接去后厨告诉厨师怎么炒菜、告诉服务员怎么摆盘。你只需要对服务员（门面）说"我要一份宫保鸡丁"，服务员会协调后厨、配菜、上菜等所有子系统。

代码层面的体现：

/* * 【完整代码示例2：门面模式演示】 * 这段代码展示了如何通过门面模式统一控制多个灯 * 对应结论：门面模式简化客户端与复杂子系统的交互 */ // ========== 客户端代码：使用门面 ========== public class FacadePatternDemo { // 【第1行】演示类 public static void main(String[] args) { // 【第2行】主方法，程序入口 // 【第4行】创建门面对象：客户端只与门面交互，不直接操作具体灯 LightFacade lightFacade = new LightFacade(); // 【第5行】调用门面的统一方法：一句代码开启所有灯 // 结论体现：客户端无需知道有几个灯、灯怎么开，只需调用门面方法 lightFacade.lightOn(); } } // ========== 门面类：统一接口 ========== /* * 灯的门面，提供统一的开关控制 * 门面角色：隐藏了子系统的复杂性 */ class LightFacade { // 【第12行】门面对象 // 【第14-16行】子系统：包含多个具体灯对象（类的集合） // 这些是门面管理的子系统，客户端不需要直接访问 private Light livingRoomLight = new LivingRoomLight(); // 客厅灯 private Light hallLight = new HallLight(); // 走廊灯 private Light diningLight = new DiningLight(); // 餐厅灯 // ========== 门面方法：封装子系统操作 ========== // 【第19行】统一开启所有灯：遍历调用每个子系统的on方法 public void lightOn() { livingRoomLight.on(); // 调用客厅灯on hallLight.on(); // 调用走廊灯on diningLight.on(); // 调用餐厅灯on } // 【第24行】统一关闭所有灯 public void lightOff() { livingRoomLight.off(); hallLight.off(); diningLight.off(); } } // ========== 子系统接口：定义规范 ========== interface Light { // 【第30行】灯的接口，定义子系统必须实现的方法 void on(); // 开灯方法 void off(); // 关灯方法 } // ========== 子系统实现：具体灯类 ========== // 【第35-47行】客厅灯实现：实现Light接口的具体行为 class LivingRoomLight implements Light { @Override public void on() { System.out.println("打开客厅灯"); // 具体开灯逻辑 } @Override public void off() { System.out.println("关闭客厅灯"); } } // 【第49-61行】走廊灯实现 class HallLight implements Light { @Override public void on() { System.out.println("打开走廊灯"); } @Override public void off() { System.out.println("关闭走廊灯"); } } // 【第63-75行】餐厅灯实现 class DiningLight implements Light { @Override public void on() { System.out.println("打开餐厅灯"); } @Override public void off() { System.out.println("关闭餐厅灯"); } }

代码与结论的联系：

• 结论："减少系统相互依赖，客户端只与门面对象交互"

• 代码体现：FacadePatternDemo的main方法中，客户端只创建了LightFacade对象，调用了lightOn()方法，完全没有直接引用LivingRoomLight、HallLight等子系统类，实现了隔离

知识点：SLF4J就是日志框架的门面

示意图解读：

【你的应用代码】 --> 【SLF4J API（门面接口）】 --> 【SLF4J绑定（适配器）】 --> 【具体实现（Logback）】

为什么需要这个门面？

// 假设你直接依赖Log4j import org.apache.log4j.Logger; // 硬编码依赖Log4j Logger logger = Logger.getLogger(MyClass.class); // 问题来了：如果项目要换成Logback，你需要修改所有类的import和代码 // 工作量巨大，风险极高 // 使用SLF4J门面： import org.slf4j.Logger; // 接口不变 import org.slf4j.LoggerFactory; Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyClass.class); // 好处：切换实现只需改依赖和配置，代码完全不用动 // 比如从Log4j换成Logback，只需在pom.xml中替换依赖，代码零改动

2.3 日志格式说明

默认日志格式：

2023-05-15 10:30:45.123 INFO 12345 --- [nio-8080-exec-1] com.example.demo.LoggerController : --------------要输出日志的内容----------------

逐段解析：

• 2023-05-15 10:30:45.123：时间戳，精确到毫秒，用于追踪事件发生顺序

• INFO：日志级别，告诉你这条信息的重要性

• 12345：进程ID，多实例部署时区分是哪个进程打印的

• ---：分隔符，视觉分隔，提高可读性

• [nio-8080-exec-1]：线程名，并发场景下定位哪个线程执行的

• com.example.demo.LoggerController：Logger名（通常用类名），精确定位代码位置

• :：分隔符

• --------------要输出日志的内容----------------：日志消息，你自定义的内容

结论与代码的联系：

• 结论："这种格式设计使得日志信息丰富且结构化"

• 代码体现：当你执行logger.info("要输出日志的内容")时，Logback框架会自动在前面拼接时间、级别、线程等信息，无需你手动添加

2.4 日志级别：代码演示与配置效果

知识点：六级别详解

/* * 【完整代码示例3：日志级别演示】 * 这段代码演示如何打印不同级别的日志 * 对应结论：日志级别从低到高为 TRACE < DEBUG < INFO < WARN < ERROR * 对应结论：Spring Boot默认只显示INFO及以上级别 */ import org.slf4j.Logger; // 导入日志接口 import org.slf4j.LoggerFactory; // 导入工厂类 import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; // 导入请求映射 import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; // 导入REST控制器 @RestController // 【第6行】标记为REST控制器 public class LoggerController { // 【第9行】获取与当前类绑定的logger对象 private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LoggerController.class); /** * 打印不同级别的日志 * @return 响应字符串 */ @RequestMapping("/printLog") // 【第15行】定义URL路径 public String printLog() { // 【第16行】处理方法 // 【第18行】TRACE级别：最详细，用于追踪代码执行路径（默认不显示） logger.trace("================= trace==============="); // 【第20行】DEBUG级别：调试信息，开发环境使用（默认不显示） logger.debug("================= debug==============="); // 【第22行】INFO级别：普通信息，记录业务流程（默认显示） logger.info("================= info==============="); // 【第24行】WARN级别：警告信息，可能有问题（默认显示） logger.warn("================= warn==============="); // 【第26行】ERROR级别：错误信息，需要处理（默认显示） logger.error("================= error==============="); return "打印不同级别的日志"; // 【第29行】返回响应 } }

代码与结论的联系：

• 结论："Spring Boot默认配置只输出INFO级别及以上的日志"

• 代码体现：执行printLog()方法后，控制台只会看到info、warn、error三行，trace和debug不会显示。这是因为默认配置相当于logging.level.root=INFO，低于INFO级别的被过滤掉了

知识点：配置日志级别如何影响代码行为

配置文件：

# application.properties logging.level.root=debug # 设置根日志级别为DEBUG # 也可以针对特定包设置 logging.level.com.example.demo=trace # 这个包下所有类都输出TRACE级别

配置效果示意图：

配置前（默认INFO）： 代码中的5条日志 → [过滤器] → 只显示≥INFO的3条 配置后（root=DEBUG）： 代码中的5条日志 → [过滤器] → 显示≥DEBUG的4条（TRACE仍被过滤） 配置后（com.example.demo=TRACE）： 代码中的5条日志 → [过滤器] → 全部5条都显示

代码与配置的联系：

• 配置结论："logging.level可以针对不同包设置级别"

• 代码体现：如果你的项目结构是com.example.demo.controller.LoggerController，那么logging.level.com.example.demo.controller=trace这个配置就会让LoggerController类中的logger.trace()生效

2.5 日志配置详解

知识点：日志持久化（存文件）

方式一：指定文件名

# application.yml logging: file: name: logger/springboot.log # 相对路径，会在项目根目录下创建logger文件夹

方式二：指定目录

# application.yml logging: file: path: D:/temp # 只指定目录，文件名默认为spring.log

代码与配置的联系：

• 结论："如果同时配置name和path，只有name生效"

• 实际操作：

  yaml logging: file: name: myapp.log # 这个生效 path: D:/logs # 这个被忽略

  日志会保存在./myapp.log，而不是D:/logs/spring.log

知识点：日志分割配置

# application.yml logging: logback: rollingpolicy: max-file-size: 1KB # 单个文件超过1KB就分割 file-name-pattern: ${LOG_FILE}.%d{yyyy-MM-dd}.%i # 分割后命名规则

效果演示：

初始文件：springboot.log 当大小>1KB后： - springboot.log（新文件） - springboot.log.2023-05-15.0（旧文件） - springboot.log.2023-05-15.1（更旧的文件）

时间格式占位符说明：

• %d{yyyy-MM-dd}：按天分割

• %d{yyyy-MM-dd_HH}：按小时分割

• %i：序号，从0开始递增

3. Lombok简化日志：更优雅的写法

3.1 添加依赖

<!-- pom.xml中添加Lombok依赖 --> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> <!-- 可选依赖，不传递给其他项目 --> </dependency>

3.2 使用@Slf4j注解

/* * 【完整代码示例4：Lombok简化日志】 * 这段代码演示如何使用Lombok的@Slf4j注解自动生成logger * 对应结论：Lombok减少样板代码，直接使用log变量 */ // ========== import区域 ========== import lombok.extern.slf4j.Slf4j; // 【第1行】导入Lombok的日志注解 import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; // 【第2行】导入REST控制器 // ========== 使用@Slf4j注解 ========== @Slf4j // 【第4行】**核心注解**：在编译期自动生成以下代码： // private static final org.slf4j.Logger log = org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(LogController.class); @RestController // 【第5行】标记为REST控制器 public class LogController { // 【第6行】类定义 /** * 演示日志输出方法 */ public void log() { // 【第9行】普通方法 // 【第11行】直接使用自动生成的log对象，无需手动创建 // 效果与logger.info完全相同 log.info("--------------要输出日志的内容----------------"); // ========== 高级用法1：占位符避免字符串拼接 ========== String userName = "张三"; int userId = 123; // 【第16行】使用{}占位符，效果与2.1.2节相同 // Lombok生成的log对象支持所有SLF4J方法 log.debug("用户 {} (ID: {}) 访问了系统", userName, userId); // ========== 高级用法2：条件日志提升性能 ========== // 【第20行】判断是否开启DEBUG级别，避免执行耗时操作 // 这是一个性能优化技巧，对复杂日志尤其重要 if (log.isDebugEnabled()) { // 【第22行】只有在DEBUG开启时才执行复杂计算 // 如果DEBUG关闭，generateExpensiveLogData()方法根本不会被执行 String expensiveData = generateExpensiveLogData(); log.debug("详细信息: {}", expensiveData); } } /** * 模拟生成复杂日志数据的耗时操作 * @return 复杂数据字符串 */ private String generateExpensiveLogData() { // 【第32行】模拟耗时操作，睡眠100毫秒 try { Thread.sleep(100); // 模拟耗时100ms } catch (InterruptedException e) { // 【第34行】处理中断异常 // 【第35行】恢复线程中断状态，这是最佳实践 Thread.currentThread().interrupt(); } return "复杂日志数据"; // 【第37行】返回结果 } }

代码与结论的联系：

• 结论："Lombok减少样板代码，无需手动创建Logger"

• 代码体现：比较示例1和示例4，示例1需要写第9行的LoggerFactory.getLogger(...)，而示例4只需在类上加@Slf4j注解，直接使用log变量

• 结论："使用log.isDebugEnabled()避免不必要的计算"

• 代码体现：第20行判断，如果DEBUG级别未开启，第22行的generateExpensiveLogData()方法（耗时100ms）根本不会执行，节省性能

4. 日志最佳实践与扩展知识

4.1 日志安全：避免记录敏感信息

/* * 【完整代码示例5：日志安全脱敏】 * 这段代码演示如何安全地记录日志 * 对应结论：避免记录密码等敏感信息，必要时脱敏处理 */ public class SecurityLogDemo { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SecurityLogDemo.class); public void login(String username, String password) { // ========== 错误示范：直接记录密码 ========== // 【第9行】**极度危险**：日志文件可能被多人访问，密码明文存储违反安全规范 // 如果日志被黑客获取，直接得到用户密码 logger.info("用户 {} 使用密码 {} 登录", username, password); // ❌ 不要这样做 // ========== 正确示范：只记录业务行为 ========== // 【第13行】**安全做法**：只记录谁尝试登录，不记录密码 logger.info("用户 {} 尝试登录", username); // ✅ 推荐 // ========== 正确示范：调试时脱敏显示 ========== // 【第17行】脱敏处理：将密码替换为掩码 // 这样即使开了DEBUG级别，也看不到真实密码 String maskedPassword = password != null ? "***" : "null"; // 脱敏逻辑 logger.debug("用户 {} 使用密码 {} 登录", username, maskedPassword); // ✅ 安全 // 实际业务逻辑... boolean success = validatePassword(password); if (success) { logger.info("用户 {} 登录成功", username); } else { logger.warn("用户 {} 登录失败", username); // 记录失败，但不记录密码 } } private boolean validatePassword(String password) { // 模拟密码验证 return true; } }

代码与结论的联系：

• 结论："避免记录敏感信息，必要时脱敏"

• 代码体现：第9行错误示范直接记录password，第17行正确示范使用"***"替代真实密码

• 为什么这样做：日志通常会被收集到集中系统，可能被运维、开发人员查看，明文密码是重大安全隐患

4.2 高性能日志记录：性能优化技巧

技巧1：始终使用占位符

// ❌ 低效做法：先拼接字符串，再判断日志级别 // 即使DEBUG未开启，也会执行getName()和getAction()方法，并拼接字符串 logger.debug("当前用户: " + user.getName() + ", 操作: " + user.getAction()); // ✅ 高效做法：使用占位符 // 如果DEBUG未开启，getName()和getAction()都不会执行，直接跳过 logger.debug("当前用户: {}, 操作: {}", user::getName, user::getAction); // Java 8方法引用，更优

技巧2：复杂日志使用条件判断

// 当需要构造复杂日志消息时 public void processLargeData(List<Data> dataList) { // 假设dataList有10000条数据 // ❌ 低效：即使DEBUG关闭，也会先格式化整个列表为字符串 logger.debug("处理数据: {}", dataList.toString()); // toString()耗时很长 // ✅ 高效：先判断，再执行耗时操作 if (logger.isDebugEnabled()) { // 【第7行】轻量级判断 // 只有DEBUG开启才执行toString() String dataSummary = dataList.subList(0, 10).toString() + "...共" + dataList.size() + "条"; logger.debug("处理数据: {}", dataSummary); // 【第10行】实际记录 } // 处理数据... }

代码与结论的联系：

• 结论："使用占位符避免不必要的字符串拼接"

• 代码体现：低效做法中+操作符会立即执行拼接；高效做法中{}占位符在日志级别判断后才处理

• 性能差异：在高并发场景下，这种优化可减少大量CPU和内存开销

4.3 集中式日志管理：微服务场景

问题场景：你有10个微服务，每个服务有3个实例，日志分散在30台机器上。用户投诉下单失败，你如何快速定位问题？

解决方案：ELK Stack架构

【各个服务】 → 【Filebeat（收集）】 → 【Logstash（处理）】 → 【Elasticsearch（存储）】 → 【Kibana（展示）】

Spring Boot集成Filebeat：

# 在每个服务的application.yml中配置 logging: file: name: /opt/logs/${spring.application.name}.log # 统一日志路径 # Filebeat配置（filebeat.yml） filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /opt/logs/*.log # 收集所有服务日志 output.logstash: hosts: ["logstash:5044"]

代码与结论的联系：

• 结论："单机日志管理已不足够，需要集中式解决方案"

• 代码体现：通过配置logging.file.name将日志落盘到统一路径，再由Filebeat收集。没有这些配置，日志只在控制台，无法集中管理

4.4 日志标准化：JSON结构化日志

/* * 【完整代码示例6：JSON结构化日志】 * 需要添加依赖：net.logstash.logback:logstash-logback-encoder */ import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import net.logstash.logback.marker.Markers; // 导入JSON标记类 public class StructuredLogDemo { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(StructuredLogDemo.class); public void userLogin(Long userId, String action, String status) { // ========== 传统日志：非结构化 ========== // 缺点：只能通过正则表达式解析，效率低，容易出错 logger.info("用户 {} 执行 {} 操作，状态: {}", userId, action, status); // 输出：2023-05-15...用户 123 执行 login 操作，状态: success // ========== 结构化日志：JSON格式 ========== // 优点：可直接作为JSON解析，每个字段独立可查询 logger.info( Markers.append("userId", userId) // 【第17行】添加userId字段 .and(Markers.append("action", action)) // 【第18行】添加action字段 .and(Markers.append("status", status)), // 【第19行】添加status字段 "用户登录" // 【第20行】简洁的消息 ); // 输出示例： // { // "timestamp": "2023-05-15T10:30:45.123+08:00", // "level": "INFO", // "logger": "com.example.demo.StructuredLogDemo", // "message": "用户登录", // "userId": 123, // "action": "login", // "status": "success" // } } }

代码与结论的联系：

• 结论："结构化日志便于机器解析，可直接作为字段查询"

• 代码体现：第17-19行的Markers.append()将额外数据作为独立字段添加到JSON中

• 查询优势：在Kibana中可以直接用userId:123查询，而传统日志需要用正则匹配用户 123

4.5 日志与追踪结合：分布式TraceID

/* * 【完整代码示例7：分布式追踪】 * 需要添加依赖：spring-cloud-starter-sleuth */ import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class OrderController { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OrderController.class); @GetMapping("/createOrder") public String createOrder() { // Spring Cloud Sleuth自动注入TraceID和SpanID到MDC // MDC（Mapped Diagnostic Context）是SLF4J的线程本地变量映射 // 在日志配置中配置：logging.pattern.level=%5p [${spring.application.name},%X{traceId},%X{spanId}] // 输出示例：2023-05-15... INFO [order-service,5af7801cc2ab4ad4,5af7801cc2ab4ad4] ... 创建订单 logger.info("创建订单开始"); // 【第18行】这行日志会自动带上TraceID // 调用其他服务（RestTemplate或Feign） // 这些调用会自动传递TraceID，形成完整的调用链 logger.info("创建订单完成"); // 【第22行】同一请求的TraceID相同 return "订单创建成功"; } }

跨服务调用示例：

用户请求 → [API Gateway] → [Order Service] → [Inventory Service] → [Payment Service] ↓ ↓ ↓ TraceID:5af78... TraceID:5af78... TraceID:5af78... SpanID:1 SpanID:2 SpanID:3 所有服务的日志都包含相同的TraceID: 5af7801cc2ab4ad4

代码与结论的联系：

• 结论："通过TraceID关联同一请求在不同服务的日志"

• 代码体现：无侵入式，只需添加依赖和配置，第18行和第22行的日志会自动包含相同的TraceID

• 排查流程：用户反馈订单失败 → 从网关日志获取TraceID → 在ELK中查询该TraceID → 看到所有相关服务的完整调用链日志

5. 总结：知识体系回顾

5.1 核心知识点速查表

5.2 新手学习路径建议

1. 第一步：掌握基础（2.1节代码），能打印不同级别日志

2. 第二步：理解配置（2.5节），能控制日志输出和文件存储

3. 第三步：使用Lombok（3.2节），简化代码，提升效率

4. 第四步：应用最佳实践（4.1-4.2节），写出安全、高性能的日志代码

5. 第五步：了解分布式日志（4.3-4.5节），为微服务架构做准备

5.3 代码 vs 结论：如何建立联系？

方法论：

• 看到结论问"代码在哪？"：例如结论"占位符避免字符串拼接"，立即想到logger.debug("msg {}", var)这行代码

• 看到代码问"结论是什么？"：例如看到logging.file.name配置，思考结论"日志持久化"和这个配置的关系

• 实践验证：修改配置logging.level.root=TRACE，运行示例3，观察TRACE日志是否出现，直观感受配置对代码行为的影响

附录：完整项目结构示例

spring-boot-logging-demo/ ├── src/ │ ├── main/ │ │ ├── java/ │ │ │ └── com/example/demo/ │ │ │ ├── LoggerController.java # 示例1、3代码 │ │ │ ├── LogController.java # 示例4代码 │ │ │ ├── SecurityLogDemo.java # 示例5代码 │ │ │ └── StructuredLogDemo.java # 示例6代码 │ │ └── resources/ │ │ ├── application.yml # 核心配置文件 │ │ └── logback-spring.xml # 高级日志配置（可选） │ └── test/ │ └── java/ └── pom.xml # Maven依赖管理

application.yml完整配置示例：

# 应用基本信息 spring: application: name: logging-demo # 日志配置 logging: # 级别配置 level: root: INFO com.example.demo: DEBUG # 本项目的包设为DEBUG # 文件配置 file: name: logs/${spring.application.name}.log # 日志文件名 # Logback滚动策略 logback: rollingpolicy: max-file-size: 10MB file-name-pattern: ${LOG_FILE}.%d{yyyy-MM-dd}.%i.gz # 压缩旧日志 # 控制台格式（开发环境） pattern: console: '%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-5level [%thread] %logger{36} - %msg%n' # 文件格式（生产环境） pattern: file: '%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n'

新手建议：从最简单的LoggerController开始，逐步添加配置，观察日志输出变化，再学习Lombok简化，最后研究高级特性。每个知识点都动手写代码验证，理解会更深刻！