【Spring Boot】一篇文章让你学会使用和查看Spring Boot日志

Ne0inhk

26 Feb 2026 — 12 min read

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⛺️待到苦尽甘来日

引言

日志对我们来说并不陌生，从 JavaSE 部分，我们就在使用 System.out.print 来打印日志了。通过打印日志来发现和定位问题，或者根据日志来分析程序的运行过程。在 Spring 的学习中，也经常根据控制台的日志来分析和定位问题。随着项目的复杂度提升，我们对日志的打印也有了更高的需求，而不仅仅是定位排查问题。比如需要记录一些用户的操作记录 (一些审计公司会要求)，也可能需要使用日志来记录用户的一些喜好，把日志持久化，后续进行数据分析等。但是 System.out.print 不能很好的满足我们的需求，我们就需要使用一些专门日志框架 (专业的事情交给专业的人去做)。

日志的用途

通过前面的学习，我们知道日志主要是为了发现问题，分析问题，定位问题的，但除此之外，日志还有很多用途
1.系统监控
监控现在几乎是一个成熟系统的标配，我们可以通过日志记录这个系统的运行状态，每一个方法的响应时间，响应状态等，对数据进行分析，设置不同的规则，超过阈值时进行报警。比如统计日志中关键字的数量，并在关键字数量达到一定条件时报警，这也是日志的常见需求之一

2.数据采集
数据采集是一个比较大的范围，采集的数据可以作用在很多方面，比如数据统计，推荐排序等.

・数据统计：统计页面的浏览量 (PV), 访客量 (UV), 点击量等，根据这些数据进行数据分析，优化公司运营策略
・推荐排序：目前推荐排序应用在各个领域，我们经常接触的各行各业很多也都涉及推荐排序，比如购物，广告，新闻等领域。数据采集是推荐排序工作中必须做的一环，系统通过日志记录用户的浏览历史，停留时长等，算法人员通过分析这些数据，训练模型，给用户做推荐.

3.日志审计
随着互联网的发展，众多企业的关键业务越来越多的运行于网络之上。网络安全越来越受到大家的关注，系统安全也成为了项目中的一个重要环节，安全审计也是系统中非常重要的部分。国家的政策法规、行业标准等都明确对日志审计提出了要求。通过系统日志分析，可以判断一些非法攻击，非法调用，以及系统处理过程中的安全隐患.

打印日志

简单使用

在程序中获取日志对象需要用到日志工厂，具体代码：

privateLogger logger =LoggerFactory.getLogger(LogController.class);

注意这里的logger需要导入的是org.slf4j包里面的。

packagecom.hbu.springlogdemo.Controller;importorg.slf4j.Logger;importorg.slf4j.LoggerFactory;importorg.springframework.stereotype.Controller;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RequestMapping("/log")@RestControllerpublicclassLogController{privateLogger logger =LoggerFactory.getLogger(LogController.class);@RequestMapping("/print")publicvoidprint(){System.out.println("print一个日志康康"); logger.info("logger打印日志");}}

感觉自己打印的日志跟logger打印的日志相比确实太low了。。。
所以接下来咱们开始学习Logger打印日志的方法吧！

日志框架

SLF4J 不同于其他日志框架，它不是一个真正的日志实现，而是一个抽象层，对日志框架制定的一种规范，标准，接口。所有 SLF4J 并不能独立使用，需要和具体的日志框架配合使用。

门面模式***

SLF4J 是门面模式的典型应用 (但不仅仅使用了门面模式)。

门面模式定义：
门面模式（Facade Pattern）又称为外观模式，提供了一个统一的接口，用来访问子系统中的一群接口。其主要特征是定义了一个高层接口，让子系统更容易使用。

门面模式主要包含 2 种角色:

外观角色 (Facade): 也称门面角色，系统对外的统一接口.

子系统角色 (SubSystem): 可以同时有一个或多个 SubSystem. 每个 SubSytem 都不是一个单独的类，而是一个类的集合. SubSystem 并不知道 Facade 的存在，对于 SubSystem 而言，Facade 只是另一个客户端而已 (即 Facade 对 SubSystem 透明)

比方说咱们肯定是客户端，这个外观角色其实是中间人，在子系统角色眼里呢他也是一个客户端，咱们以此只能访问一个子系统角色，但是可以请这个中间人帮忙，一次性访问很多人。

典型应用场景：房间灯光总开关
子系统：

packagecom.hbu.springlogdemo.Facade;publicclassSubStreams{staticinterfaceLight{voidon();voidoff();}staticclassLivingLightimplementsLight{@Overridepublicvoidon(){System.out.println("打开客厅灯");}@Overridepublicvoidoff(){System.out.println("关闭客厅灯");}}staticclassBedLightimplementsLight{@Overridepublicvoidon(){System.out.println("打开卧室灯");}@Overridepublicvoidoff(){System.out.println("关闭卧室灯");}}staticclass diningLight implementsLight{@Overridepublicvoidon(){System.out.println("打开厨房灯");}@Overridepublicvoidoff(){System.out.println("关闭厨房灯");}}staticclassHallLightimplementsLight{@Overridepublicvoidon(){System.out.println("打开走廊灯");}@Overridepublicvoidoff(){System.out.println("关闭走廊灯");}}}

总控：

packagecom.hbu.springlogdemo.Facade;publicclassFacade{privateSubStreams.LivingLight livingLight =newSubStreams.LivingLight();privateSubStreams.BedLight bedLight =newSubStreams.BedLight();privateSubStreams.diningLight diningLight =newSubStreams.diningLight();privateSubStreams.HallLight hallLight =newSubStreams.HallLight();voidon(){ livingLight.on(); bedLight.on(); diningLight.on(); hallLight.on();}voidoff(){ livingLight.off(); bedLight.off(); diningLight.off(); hallLight.off();}}

主程序：

packagecom.hbu.springlogdemo.Facade;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[] args){Facade facade =newFacade(); facade.on(); facade.off();}}

门面模式的优点
・减少了系统的相互依赖。实现了客户端与子系统的耦合关系，这使得子系统的变化不会影响到调用它的客户端；
・提高了灵活性，简化了客户端对子系统的使用难度，客户端无需关心子系统的具体实现方式，而只需要和门面对象交互即可.
・提高了安全性。可以灵活设定访问权限，不在门面对象中开通方法，就无法访问.

SLF4J框架介绍

SLF4J 就是其他日志框架的门面. SLF4J 可以理解为是提供日志服务的统一 API 接口，并不涉及到具体的日志逻辑实现.

不引入日志门面时

常见的日志框架有 log4J, logback 等。如果一个项目已经使用了 log4j，而你依赖的另一个类库，假如是 Apache Active MQ, 它依赖于另外一个日志框架 logback, 那么你就需要把 logback 也加载进去

存在问题:

1.不同日志框架的 API 接口和配置文件不同，如果多个日志框架共存，那么不得不维护多套配置文件 (这个配置文件是指用户自定义的配置文件).
2.如果要更换日志框架，应用程序将不得不修改代码，并且修改过程中可能会存在一些代码冲突.
3.如果引入的第三方框架，使用了多套，那就不得不维护多套配置

引入日志门面时

引入门面日志框架之后，应用程序和日志框架 (框架的具体实现) 之间有了统一的 API 接口 (门面日志框架实现), 此时应用程序只需要维护一套日志文件配置，且当底层实现框架改变时，也不需要更改应用程序代码。

SLF4J 就是这个日志门面。总的来说，SLF4J 使你的代码独立于任意一个特定的日志 API，这是一个对于开发 API 的开发者很好的思想。

日志格式

从上图可以看到，日志输出内容元素具体如下：
1.时间日期：精确到毫秒
2.日志级别：ERROR, WARN, INFO, DEBUG 或 TRACE
3.进程 ID
4.项目名称
5.线程名
6.Logger 名 (通常使用源代码的类名)
7.日志内容

日志级别

日志的级别从高到低依次为: FATAL、ERROR、WARN、INFO、DEBUG、TRACE

・FATAL: 致命信息，表示需要立即被处理的系统级错误。
・ERROR: 错误信息，级别较高的错误日志信息，但仍然不影响系统的继续运行。
・WARN: 警告信息，不影响使用，但需要注意的问题。
・INFO: 普通信息，用于记录应用程序正常运行时的一些信息，例如系统启动完成、请求处理完成等。
・DEBUG: 调试信息，需要调试时候的关键信息打印。
・TRACE: 追踪信息，比 DEBUG 更细粒度的信息事件 (除非有特殊用意，否则请使用 DEBUG 级别替代)。

packagecom.hbu.springlogdemo.Controller;importorg.slf4j.Logger;importorg.slf4j.LoggerFactory;importorg.springframework.stereotype.Controller;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RequestMapping("/log")@RestControllerpublicclassLogController{privateLogger logger =LoggerFactory.getLogger(LogController.class);@RequestMapping("/print")publicvoidprint(){System.out.println("sout打印日志"); logger.info("logger 打印日志"); logger.trace("logger trace..."); logger.debug("logger debug..."); logger.info("logger info..."); logger.warn("logger warn..."); logger.error("logger error...");}}

首先呢，Logger压根没提供打印fatal的方法。也能理解，这种级别的错误不需要日志，直接就能看出来，比如服务器直接挂了。

其次，我们发现最低两级的日志信息没有被打印，其实这与日志的配置信息有关。日志的输出级别默认是 info级别, 所以只会打印大于等于此级别的日志, 也就是info, warn和error。

日志配置

spring: application: name:Spring-log-demo logging: level: root: trace

在yml文件里面把默认配置设为trace：

好消息：都打印出来啦
坏消息：打印出来的东西太多了。。。（细节滑轮大小）

日志持久化

以上的日志都是输出在控制台上的，然而在线上环境中，我们需要把日志保存下来，以便出现问题之后追溯问题。把日志保存下来就叫持久化.日志持久化有两种方式

1.配置日志文件名
2.配置日志的存储目录

spring: application: name:Spring-log-demo logging: level: root: info file: name: logger/log.log

spring: application: name:Spring-log-demo logging: level: root: info file: path: logger/log.log

这两种方法都可以生成存储在本地磁盘的.log文件，设置路径时可以指定相对路径和绝对路径，效果是一样的。

使用路径的方式指定时，文件名默认是spring.log。

注意:
logging.file.name 和 logging.file.path 两个都配置的情况下, 只生效其⼀，以logging.file.name 为准

配置文件分割

如果我们的日志都放在一个文件中，随着项目的运行，日志文件会越来越大，需要对日志文件进行分割。当然，日志框架也帮我们考虑到了这一点，所以如果不进行配置，就走自动配置。默认日志文件超过 10M 就进行分割。

logging: level: root: info file: path: logger/log.log logback: rolling policy: max-file-size:1KB file-name-pattern: ${LOG_FILE}.%d{yyyy-MM-dd}.%i

可以自定义格式试一下。

更简单的日志输出

这个方法用到的依赖是lombok,咱们很久之前就接触了。

packagecom.hbu.springlogdemo.Controller;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.springframework.stereotype.Controller;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;@Slf4j@RequestMapping("/log2")@RestControllerpublicclassLogController2{@RequestMapping("/print")publicvoidprint(){ log.info("lombok简便输出");}}