空了的时候，我都会在群里偷偷摸摸地潜水，对小伙伴们的一举一动、一言一行筛查诊断。一副班主任的即时感，让我感到非常的快乐，略微夹带一丝丝的枯燥。
Java的日志输出是指在程序运行时，通过记录一系列信息来了解程序的执行情况和状态，并将这些信息输出到控制台或者文件中等目的地。
来源：https://juejin.im/post/6844903926777511943
我们使用的是Log4j框架，框架自身提供了类似的许多api，比如isErrorEnabled()，isInfoEnabled()等，每个Level对有对应的一个判断Level是否启用的api，实际上这些api都是调用的另一个api：isEnabled。
在业务一开始上线的时候，我们线上日志级别是 INFO，并且在日志内容中输出了代码位置，格式例如：
记录日志是任何应用程序中至关重要的一部分，它可以帮助开发人员了解应用程序的行为、调试问题以及监控系统的健康状态。
为什么要使用AOP打印日志,因为在方法中打印日志会大大增加方法的冗余,增加开发时间
前面我已经写过一篇这个标题的文章，因为当时的代码还存在一些bug，并没有把这个项目放到github上我总觉得有一丝遗憾，这次修复了bug加了一些新功能还折腾了半天把它上传到jcenter上，所以打算再写一篇。
由实施 / 用户 将别的系统的数据填入我们系统中的 Excel 模板，应用将文件内容读取、校对、转换之后产生欠费数据、票据、票据详情并存储到数据库中。
对于Log4j2大家应该都不是很陌生，听说最多的应该是2021年年底出现的安全漏洞了，不过最让大家头痛的应该不仅仅是这个安全漏洞的处理，安全漏洞通过升级最新的依赖版本即可快速解决，平时在使用过程中遇到过比较多的问题应该就是日志jar包不知道如何选择？日志jar冲突引起的日志不打印问题，日志配置太过复杂不知道如何配置只能百度CV粘贴一个配置。这些日志配置其实并不复杂，主要是因为日志组件的发展历史比较充满曲折，导致了很多地方不兼容。接下来就来通过日志组件的发展历史来入手，看看Log4j2是从什么背景下产生的。
第三方的日志框架除了提供具体的日志实现外，也有的会提供自身框架的接口。此外，有些日志框架仅仅提供了一套统一的接口，不包含具体的日志实现，可以通过一些桥接包来调用其他的日志框架。（即日志的门面模式）
对于Log4j2大家应该都不是很陌生，听说最多的应该是2021年年底出现的安全漏洞了，不过最让大家头痛的应该不仅仅是这个安全漏洞的处理，安全漏洞通过升级最新的依赖版本即可快速解决，平时在使用过程中遇到过比较多的问题应该就是日志jar包不知道如何选择？日志jar冲突引起的日志不打印问题，日志配置太过复杂不知道如何配置只能百度CV粘贴一个配置。
在 【Android 组件化】路由组件 ( 路由组件结构 ) 博客中介绍了组件化中的 " 路由组件 " , 分为 " 自定义注解模块 " , " 注解处理器模块 " , " 依赖库模块 " 3 个模块 ;
例如 scrapy setting.py设置内容 LOG_ENABLED = True LOG_ENCODING = ‘utf-8’ LOG_LEVEL = “WARNING” LOG_FORMAT = ‘%(message)s’ LOG_FILE = ‘./log.log’ 输出效果如下 没了日志级别和时间
因为我们的切点是自定义注解 @WebLog, 所以我们仅仅需要在 Controller 控制器的每个接口方法添加 @WebLog 注解即可，如果我们不想某个接口打印出入参日志，不加注解就可以了：
在前段时间对性能测试框架对比的文章中，我又重新学习了Java NIO知识的学习，又发掘了一项「FunTester」优化，说干就干，现在就行动起来。
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写软件的时候经常需要用到打印日志功能，可以帮助你调试和定位问题，项目上线后还可以帮助你分析数据。但是Java原生带有的System.out.println()方法却很少在真正的项目开发中使用，甚至像findbugs等代码检查工具还会认为使用System.out.println()是一个bug。 为什么作为Java新手神器的System.out.println()，到了真正项目开发当中会被唾弃呢？其实只要细细分析，你就会发现它的很多弊端。比如不可控制，所有的日志都会在项目上线后照常打印，从而降低运行效率；又或
日志是我们程序员的一个老生常谈的话题，你可能每天都会听到这个词。想起我刚刚大学毕业的时候刚进入公司，正逢做一些部门业务交接，也就是其他部门的服务交给我们维护。记得没交接多久，当时业务上微信公众号相关功能就出现了不可用，当时负责这部分业务的同学，排查问题及其艰难，整个链路一个日志都没打，就在入口处error日志，连续上了好几次线，加了好几轮日志，才把问题给定位住了。当时其他部门也出现了另外一个例子，日志打得太多了，由于业务访问的量级，导致大量日志打出，从而让磁盘IO打满，最后让整个服务瘫痪。
本文讲述了一个利用单例模式实现日志打印工具的设计与实现，通过控制日志级别来控制日志的输出，同时利用单例模式确保日志工具实例在整个程序运行期间只存在一个，从而避免了频繁创建和销毁日志工具实例所带来的性能开销。同时，该单例模式的实现采用了模块化的设计思路，通过引入Singleton模块来实现日志工具的单一实例，在程序运行期间通过调用Logger.instance方法来获取该单一实例。
python的logging.basicConfig函数 ,使用时粘贴到用例前,就可以打log了。
java 界里有许多实现日志功能的工具，最早得到广泛使用的是 log4j，许多应用程序的日志部分都交给了 log4j，不过作为组件开发者，他们希望自己的组件不要紧紧依赖某一个工具，毕竟在同一个时候还有很多其他很多日志工具，假如一个应用程序用到了两个组件，恰好两个组件使用不同的日志工具，那么应用程序就会有两份日志输出了。
一、日志简介 使用开发工具时,控制台打印的信息就是日志信息 项目最终发布后是没有开发工具的,而需要记录日志应该把信息输出到文件中,这个功能也是日志的功能 在Go语言标准的log包提供了对日志的支持 有三种级别日志输出 Print() 输出日志信息 Panic() 打印日志信息,并触发panic,日志信息为Panic信息 Fatal() 打印日志信息后调用os.Exit(1) 所有日志信息打印时都带有时间,且颜色为红色 每种级别日志打印都提供了三个函数 Println() Print() Printf() 日
执行语句如下:（可添加计划任务） 监控更新时间: /bin/bash check_modify.sh /data/log/policy-root-new-5/policy-root-new-5.$(date +%Y-%m-%d).log 10 policy-root-new-5 policy-root-new-5 '/data/www/apps/policy-root-new-5/bin/boxrun' restart 监控md5值: /bin/bash check_md5sum.sh
之前都是使用SparkStreaming开发，最近打算学习一下Flink，就从官网下载了Flink 1.11，打算搞一个客户端，将程序提交在yarn上。因为Flink从1.7之后就不再提供Hadoop的依赖，所以很多依赖就要自己下载，于是各种ClassNotFoundException，其中以log*.class为首的格外猖狂，可能是因为flink和Hadoop的日志实现有点区别，就一直哐哐哐报错，slf4j、log4j、logback各种jar包十几个，百度好久也没搞清各个jar有什么区别，用在何处，就打算自己总结一下。
Logback 是一个优秀的开源日志框架，我们很多项目都使用它来记录日志。实际使用时，通常仅需要一行语句即可记录相应的日志信息，如
CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET
前言 在自动化测试实践过程中，必不可少的就是进行日志管理，方便调试和生产问题追踪，python提供了logging模块来进行日志的管理。下面我们就logging模块的学习和使用进行一个层层推进演示学习。 Python的logging模块提供了通用的日志系统，可以方便第三方模块或应用使用。这个模块提供了不同的日志级别，并可以采用不同的方式进行日志记录，比如文件，HTTP GET/POST， SMTP， socket等等，甚至可以自定实现具体的日志记录方式。 logg
在前段时间对性能测试框架对比的文章中，我又重新学习了Java NIO知识的学习，又发掘了一项FunTester优化，说干就干，现在就行动起来。
Logging：日志记录是为了跟踪记录软件运行时，发生的事件，包括出错，提示信息等等。 log日志级别：日志级别大小关系为：CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET；模块默认级别为WARNING，即当且仅当等于或高于WARNING的事件会被记录下来，其余的忽略不计。 1、打印到屏幕： import logging logging.warn("this logging warn") logging.info("this is log
logging模块是Python内置的标准模块，主要用于输出运行日志，可以设置输出日志的等级、日志保存路径、日志文件回滚等。
引言： 某银行采用分布式架构对其核心产品系统进行重构，重构后该系统由多个技术模块和业务模块组成，存在联机交易、异步消息、自动任务、批量等交易形态。各模块之间交互较多，内部交易线复杂，本文结合该系统的性能测试实践分享一些在这种复杂的分布式金融系统中如何定位性能问题并通过调优提升系统性能的经验。 一、性能问题定位方法 1、响应时间分析 系统的性能指标主要体现在响应时间和TPS两点。互联网金融时代，客户的用户体验尤其重要。如果系统响应慢，应优先定位响应时间问题，优化联机交易响应时间。做性能测试时，记录下被测系
window环境下，通过DOS命令模式，调用bat脚本，执行jar包。可以正常打印jar包中的日志都指定日志文件。
#开发代码时要有意识的设想代码出现问题时的场景，针对场景记录关键程序的运行信息，容易定位问题
在开发过程中，打印日志是必不可少的，因为日志关乎于应用的问题排查、应用监控等。现在打印日志一般都是使用 slf4j，因为使用日志门面，有助于打印方式统一，即使后面更换日志框架，也非常方便。在 《Java 开发手册》中也有相关的规约。
对写好的代码进行测试和调试，定位问题，是程序开发必须掌握的技能，在java中，我们可以使用junit进行测试，然后在golang里怎么进行单位测试？golang有轻量级的测试框架testing，也有命令go test sample_test.go这些命令，具体怎么使用，可以看一下本文简单介绍
https://github.com/MindorksOpenSource/from-java-to-kotlin
大家好，我是 JavaPub。日志是我们定位问题的得力助手，也是我们团队间协作沟通（甩锅）、明确责任归属（撕B）的利器。没有日志的程序运行起来就如同脱缰的野🐎。打印日志非常重要。今天我们来聊聊日志打印的 N 个好建议～
2.开启打印日志 必须以管理员身份登录才能在事件查看器中启用或禁用打印日志记录。 如果您一段时间未看到"应用程序和服务日志"，请不要打扰，因为刷新和填充日志可能会花费一些时间。 展开"应用程序和服务日志"文件夹-" Microsoft"文件夹-" Windows"文件夹-"PrintService"文件夹 在"事件查看器"的" PrintService"窗格下，右键单击" Operational"条目，然后选择" 属性"，启用日志记录。
如果你的答案为“有问题”，并且你有充足的理由，那么这篇文章已经没有往下看的必要了，因为你已经掌握了笔者此文要传达的知识点。如果你的答案为“没有问题”或者“无法分辨”，那么，请继续往下看。
在我们正常的开发中，总能想要打印一些信息，或者打印日志，我们都是用的print，但是在小规模的程序开发中是可以来用的，也便于调试，但是对于大点的项目，我们想要保存执行过程中的日志，用print来打印来说就不能满足了。我们用loggin模块可以来记录，以排查程序在某一个时候崩溃的具体原因，以便及时定位Bug进行抢救。
有些BUG就像薛定谔的猫，具有波粒二象性，当你试图去观察它时它就消失了，当你不去观察它时，它又会出现。当你在测试人员面前赌咒发誓，亲自路演把程序跑一遍的时候，这些bug就会神奇的消失；一旦离开你的骚操作重新回到测试人员手中，这些bug又会突然的出现。这就是开发人员和测试人员互相对天发誓自证清白的尬聊场面。 因为这些幽灵Bug破坏了团队的氛围，伤害了开发和测试人员的感情，从而导致了产品质量下降。 因此非常有必要找到这些bug发生的原因。
个人认为，如果在公司的野蛮生长阶段，一些基础类库不做约束，很可能“埋坑”，形成技术债务，最终为此付出代价。本文讲解一个最简的日志打印规范。 事实上，日志打印规范互联网上已有很多，但大多比较冗长（记不住），也不太契合我们团队（关注点不契合）。 所以，我又造了个轮子，写了个简单易懂、容易记的“最简日志打印规范”，后续随着团队实力的增长，和项目的演进，会逐步增加新的条例。 1. 日志打印组件 日志组件有很多，日志门面的选择有：Slf4j、Apache Commons Logging等。 日志的实现更多，有：log
在开发系统的过程中，通常会考虑到系统的性能问题，提升系统性能的一个重要思想就是“串行”改“并行”。说起“并行”自然离不开“异步”，今天我们就来聊聊如何使用Spring的@Async的异步注解。
Retrofit是适用于Android和Java且类型安全的HTTP客户端工具，在Github上已经有39k+Star。其最大的特性的是支持通过接口的方式发起HTTP请求，类似于我们用Feign调用微服务接口的那种方式。
开发中日志这个问题，每个公司都强调，也制定了一大堆规范，但根据实际情况看，效果不是很明显，主要是这个东西不好测试和考核，没有日志功能一样跑啊。
logging模块提供了通用的日志系统，可以采用不同的方式记录日志，比如文件，HTTP、GET/POST，SMTP，Socket等，甚至可以自己实现具体的日志记录方式； 日志分不同提醒级别，级别顺序为：CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET，可以自己定义日志级别。 级别越高打印的日志等级越少，反之亦然。 debug： 打印全部的日志(notset等同于debug) info：打印info、warning、error、critical级别的日志 w
从启动输出日志观察，全局延迟初始化会省略很多的 Bean 初始化日志。也就意味着 Spring Boot 已经支持延迟初始化（默认是关闭状态），当全局延迟初始化配置开启后。会大幅缩短应用启动时间、与占用的内存大小。
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