http://blog.csdn.net/rogger_chen/article/details/50587920 ************************************************************ http://jakarta.apache.org/log4j/docs/api/index.html): WARN level表明会出现潜在错误的情形. ERROR level指出虽然发生错误事件,但仍然不影响系统的继续运行. FATAL level指出每个严…

日志记录器(Logger)是日志处理的核心组件.log4j具有5种正常级别(Level).日志记录器(Logger)的可用级别Level (不包括自定义级别 Level), 以下内容就是摘自log4j API (http://jakarta.apache.org/log4j/docs/api/index.html): static Level WARN WARN level表明会出现潜在错误的情形. static Level ERROR ERROR level指出虽然发生错误事件,但仍然不影响系…

前言 大多数情况下,我们会在打印日志时定义日志的LOGGER级别,用来控制输出的信息范围. 一方面,过多的输出会影响查看日志的效率,另一方面,过少的日志让问题定位变得困难. 但当线上出现问题时,线上容器通常定义在info级别,发生一些疑难问题时,光靠info级别的日志很难定位问题. 一个典型的场景:在一些需要打印MySQL语句的场景,如果你正在使用MyBatis框架,由于MyBaits中SQL语句是DEBUG级别的信息,通常在线上容器就没法看到. 一个丑陋的解决办法就是在沙箱/预发环境,将log…

日志记录器(Logger)是日志处理的核心组件.log4j具有5种正常级别(Level).日志记录器(Logger)的可用级别Level (不包括自定义级别 Level), 以下内容就是摘自log4j API (http://jakarta.apache.org/log4j/docs/api/index.html): static Level WARN WARN level表明会出现潜在错误的情形. static Level ERROR ERROR level指出虽然发生错误事件,但仍然不影响系…

Level 描述 ALL 各级包括自定义级别 DEBUG 指定细粒度信息事件是最有用的应用程序调试 ERROR 错误事件可能仍然允许应用程序继续运行 FATAL 指定非常严重的错误事件,这可能导致应用程序中止 INFO 指定能够突出在粗粒度级别的应用程序运行情况的信息的消息 OFF 这是最高等级,为了关闭日志记录 TRACE 指定细粒度比DEBUG更低的信息事件 WARN 指定具有潜在危害的情况 日志级别是如何工作? 级别p的级别使用q,在记录日志请求时,如果p>=q启用.这条规则是log4j的…

首先来看一下比较常用的Logger日志级别(部分未列出): error - 运行期错误日志记录,应该有专门的error日志文件.: warn - 警告信息,如程序调用了一个即将作废的接口,接口的不当使用,运行状态不是期望的但仍可继续处理等: info - 有必要的事件信息记录. debug - 调试信息,业务处理进行状态,当前的变量值等: trace - 一些更详细的跟踪信息: 鉴于我们是一个金融系统,流量还是不算很大,我个人认为debug级别和info级别可以统一归为info级别下打印,这是考…

引言 上篇文章 性能调优--小小的 log 大大的坑 已将详细的介绍了高并发下,不正确的使用日志姿势,可能会导致服务性能急剧下降问题.文末也给各位留下了解决方案--日志级别动态调整. 本文将详细介绍"动态日志"的实现原理及源码,希望各位能在今后的生产环境中应对日志问题能"得心应手"! 背景 日志的重要性不言而喻,是我们排查问题,解决 BUG 的重要手段之一,但是在高并发环境下,又会存在悖论: 大量打印日志,消耗 I/O,导致 CPU 占用率高:减少日志,性能是下来了…

日志信息分类 1.等级由低到高:debug<info<warn<Error<Fatal; 2.区别: debug 级别最低,可以随意的使用于任何觉得有利于在调试时更详细的了解系统运行状态的东东: info  重要,输出信息:用来反馈系统的当前状态给最终用户的: 后三个,警告.错误.严重错误,这三者应该都在系统运行时检测到了一个不正常的状态. warn, 可修复,系统可继续运行下去: Error, 可修复性,但无法确定系统会正常的工作下去; Fatal, 相当严重,可以肯定这种错误已…

一. 日志效率原因 开发时,控制台输出一大堆日志信息,严重影响查看日志效率.   从控制台输出日志我们可以看出,应用程序是默认加载Spark-core包下面的log4j-defaults.properties日志文件.查看log4j-defaults.properties文件   由上图可知,Spark-core包设置默认的日志级别为info,所以我们才看到一大堆日志信息. 那针对以上问题,在开发过程中我们如何解决? 二. 日志级别解决方法 方式一.局部应用设置 针对SparkContext应用…

1.jenkins日志有时候也会消耗掉很大内存,在传输时也会消耗掉大量带宽,如图,300+M的日志大小,太夸张了吧 2.修改日志级别的方法: 在配置文件里修改,重启后永久生效,配置路径:/etc/sysconfig/jenkins 如下图所示,默认级别为5--Info 方法二:系统管理-->系统日志-->日志级别,修改默认日志级别,但据说这样设置,重启后失效,未验证 另外,由参考1可知,jenkins的日志有继承关系,类x.x.x继承类x.x,x.x集成x. 参考: 1.https://wik…