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logback详解及入门案例
1. logback 日志的作用 记录系统和接口的使用情况，比如请求日志 记录和分析用户的行为，比如网站访问日志 调试程序，和控制台的作用类似，但是控制台中的内容并不会保存到文件中，而日志可以长期保存。 帮助我们排查和定位错误。比如在系统抛出异常时，将异常信息记录到日志，可以事后复盘。 通过分析日志还能够优化代码逻辑、提升系统性能、稳定性等。 1.1. logback介绍 Logback继承自log4j。Logback的架构非常的通用，适用于不同的使用场景。 通过上图可以看到logback和Log4j都是slf4j规范的具体实现，我们在程序中直接调用的API其实都是slf4j的api，底层则是真正的日志实现组件—logback或者log4j。 Logback 构建在三个主要的类上：Logger，Appender 和 Layout。这三个不同类型的组件一起作用能够让开发者根据消息的类型以及日志的级别来打印日志。 Logger作为日志的记录器，把它关联到应用的对应的context后，主要用于存放日志对象，也可以定义日志类型、级别。各个logger 都被关联到一个 LoggerContext，LoggerContext负责制造logger，也负责以树结构排列各 logger。 Appender主要用于指定日志输出的目的地，目的地可以是控制台、文件、 数据库等。 Layout 负责把事件转换成字符串，输出格式化的日志信息。 logback的maven坐标： <dependency> <groupId>ch.qos.logback</groupId> <artifactId>logback-classic</artifactId> <version>1.2.12</version> </dependency> 1.2. logback层级 在 logback中每一个 logger 都依附在 LoggerContext 上，它负责产生 logger，并且通过一个树状的层级结构来进行管理。 一个 Logger 被当作为一个实体，它们的命名是大小写敏感的，并且遵循以下规则： 如果一个logger的名字加上一个**.**作为另一个logger名字的前缀，那么该logger就是另一个logger的祖先。如果一个logger与另一个logger之间没有其它的logger，则该logger就是另一个logger的父级。 举例： 名为com.zbbmeta的logger是名为com.zbbmeta.service的logger的父级 名为com的logger是名为com.zbbmeta的logger的父级，是名为com.zbbmetat.service的logger的祖先 在logback中有一个root logger，它是logger层次结构的最高层，它是一个特殊的logger，因为它是每一个层次结构的一部分。 1.3. logback日志输出等级 logback的日志输出等级分为：TRACE, DEBUG, INFO, WARN, ERROR。 如果一个给定的logger没有指定一个日志输出等级，那么它就会继承离它最近的一个祖先的层级。 为了确保所有的logger都有一个日志输出等级，root logger会有一个默认输出等级 — DEBUG。 1.4 logback初始化步骤 logback会在类路径下寻找名为logback-test.xml的文件 如果没有找到，logback会继续寻找名为logback.groovy的文件 如果没有找到，logback会继续寻找名为logback.xml的文件 如果没有找到，将会在类路径下寻找文件META-INFO/services/ch.qos.logback.classic.spi.Configurator，该文件的内容为实现了Configurator接口的实现类的全限定类名 如果以上都没有成功，logback会通过BasicConfigurator为自己进行配置，并且日志将会全部在控制台打印出来 最后一步的目的是为了保证在所有的配置文件都没有被找到的情况下，提供一个默认的配置。 2. logback入门案例 2.1. 案例一 本案例是一个logback简单应用，并且不提供配置文件而使用其提供的默认配置。 第一步：创建maven工程logback-demo并配置pom.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.zbbmeta</groupId> <artifactId>logback-demo</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <properties> <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>ch.qos.logback</groupId> <artifactId>logback-classic</artifactId> <version>1.2.12</version> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>4.12</version> </dependency> </dependencies> </project> 第二步：编写单元测试 package com.zbbmeta.logback; import ch.qos.logback.classic.Level; import ch.qos.logback.classic.LoggerContext; import ch.qos.logback.core.util.StatusPrinter; import org.junit.Test; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; /** * 测试logback日志组件的使用 */ public class LogbackTest { //简单使用 @Test public void test1(){ //通过工厂对象获得一个logger日志记录器对象 Logger logger = LoggerFactory.getLogger("com.zbbmeta.test"); //当前logger对象的日志输出级别为debug，从root logger继承来的 //使用trace级别记录日志 logger.trace("trace..."); logger.debug("debug..."); logger.info("info..."); logger.warn("warn..."); logger.error("error..."); } //打印日志内部状态 @Test public void test2(){ //通过工厂对象获得一个logger日志记录器对象 Logger logger = LoggerFactory.getLogger("com.zbbmeta.test"); //当前logger对象的日志输出级别为debug，从root logger继承来的 //使用trace级别记录日志 logger.trace("trace..."); logger.debug("debug..."); logger.info("info..."); logger.warn("warn..."); logger.error("error..."); // 打印内部的状态 LoggerContext lc = (LoggerContext)LoggerFactory.getILoggerFactory(); StatusPrinter.print(lc); // 说明找文件步骤-->logback-test.xml-->logback.xml-->configuration /* |-INFO in ch.qos.logback.classic.LoggerContext[default] - Could NOT find resource [logback-test.xml] |-INFO in ch.qos.logback.classic.LoggerContext[default] - Could NOT find resource [logback.xml] |-INFO in ch.qos.logback.classic.BasicConfigurator@691a7f8f - Setting up default configuration.*/ } /* * 日志输出级别：ERROR > WARN > INFO > DEBUG > TRACE * */ //测试默认的日志输出级别 @Test public void test3(){ Logger logger = LoggerFactory.getLogger("com.zbbmeta.logback.HelloWorld"); logger.error("error ..."); logger.warn("warn ..."); logger.info("info ..."); logger.debug("debug ..."); //因为默认的输出级别为debug，所以这一条日志不会输出 logger.trace("trace ..."); } //设置日志输出等级 @Test public void test4(){ ch.qos.logback.classic.Logger logger = (ch.qos.logback.classic.Logger)LoggerFactory.getLogger("com.zbbmeta.logback.HelloWorld"); logger.setLevel(Level.DEBUG);//设置当前日志记录器对象的日志输出级别 logger.error("error ..."); logger.warn("warn ..."); logger.info("info ..."); logger.debug("debug ..."); //因为默认的输出级别为debug，所以这一条日志不会输出 logger.trace("trace ..."); } //测试Logger的继承 @Test public void test5(){ ch.qos.logback.classic.Logger logger = (ch.qos.logback.classic.Logger)LoggerFactory.getLogger("com.zbbmeta"); logger.setLevel(Level.TRACE);//设置当前日志记录器对象的日志输出级别 //当前记录器对象是上面记录器对象的子级，从父级继承输出等级---INFO Logger logger1 = LoggerFactory.getLogger("com.zbbmeta.test"); logger1.error("error ..."); logger1.warn("warn ..."); logger1.info("info ..."); logger1.debug("debug ..."); logger1.trace("trace ..."); } //Logger获取，根据同一个名称获得的logger都是同一个实例 @Test public void test6(){ Logger logger1 = LoggerFactory.getLogger("com.zbbmeta.test"); Logger logger2 = LoggerFactory.getLogger("com.zbbmeta.test"); System.out.println(logger1 == logger2); } //参数化日志 @Test public void test7(){ Logger logger = LoggerFactory.getLogger("com.zbbmeta"); String value = "world"; logger.info("参数值为:" + value); logger.debug("hello {}","world"); } } 2.2 案例二 本案例是logback中Spring Boot项目中的应用。 第一步：创建maven工程springboot-logback-demo并配置pom文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <parent> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <version>2.7.15</version> </parent> <groupId>com.zbbmeta</groupId> <artifactId>springboot-logback-demo</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <properties> <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>ch.qos.logback</groupId> <artifactId>logback-classic</artifactId> </dependency> </dependencies> </project> 第二步：在resources下编写logback配置文件logback-base.xml和logback-spring.xml logback-base.xml:作为基础配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <included> <contextName>logback</contextName> <!-- name的值是变量的名称，value的值时变量定义的值 定义变量后，可以使“${}”来使用变量 --> <property name="log.path" value="logs" /> <!-- 彩色日志 --> <!-- 彩色日志依赖的渲染类 --> <conversionRule conversionWord="clr" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ColorConverter" /> <conversionRule conversionWord="wex" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.WhitespaceThrowableProxyConverter" /> <conversionRule conversionWord="wEx" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ExtendedWhitespaceThrowableProxyConverter" /> <!-- 彩色日志格式 --> <property name="CONSOLE_LOG_PATTERN" value="${CONSOLE_LOG_PATTERN:-%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%15.15t]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr(:){faint} %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}"/> <!--输出到控制台--> <appender name="LOG_CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender"> <encoder> <Pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</Pattern> <!-- 设置字符集 --> <charset>UTF-8</charset> </encoder> </appender> <!--输出到文件--> <appender name="LOG_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"> <!-- 正在记录的日志文件的路径及文件名 --> <file>${log.path}/logback.log</file> <!--日志文件输出格式--> <encoder> <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern> <charset>UTF-8</charset> </encoder> <!-- 日志记录器的滚动策略，按日期，按大小记录 --> <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"> <!-- 每天日志归档路径以及格式 --> <fileNamePattern>${log.path}/info/log-info-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log</fileNamePattern> <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP"> <maxFileSize>100MB</maxFileSize> </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy> <!--日志文件保留天数--> <maxHistory>15</maxHistory> </rollingPolicy> </appender> </included> logback-spring.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration> <!--引入其他配置文件--> <include resource="logback-base.xml" /> <!-- <logger>用来设置某一个包或者具体的某一个类的日志打印级别、 以及指定<appender>。<logger>仅有一个name属性， 一个可选的level和一个可选的addtivity属性。 name:用来指定受此logger约束的某一个包或者具体的某一个类。 level:用来设置打印级别，大小写无关：TRACE, DEBUG, INFO, WARN, ERROR, ALL 和 OFF， 如果未设置此属性，那么当前logger将会继承上级的级别。 addtivity:是否向上级logger传递打印信息。默认是true。 --> <!--开发环境--> <springProfile name="dev"> <logger name="com.zbbmeta.controller" additivity="false" level="debug"> <appender-ref ref="LOG_CONSOLE"/> </logger> </springProfile> <!--生产环境--> <springProfile name="pro"> <logger name="com.zbbmeta.controller" additivity="false" level="info"> <appender-ref ref="LOG_FILE"/> </logger> </springProfile> <!-- root节点是必选节点，用来指定最基础的日志输出级别，只有一个level属性 level:设置打印级别，大小写无关：TRACE, DEBUG, INFO, WARN, ERROR, ALL 和 OFF 默认是DEBUG 可以包含零个或多个元素，标识这个appender将会添加到这个logger。 --> <root level="info"> <appender-ref ref="LOG_CONSOLE" /> <appender-ref ref="LOG_FILE" /> </root> </configuration> 第三步：编写application.yml server: port: 8999 #logging: # #在Spring Boot项目中默认加载类路径下的logback-spring.xml文件 # config: classpath:logback.xml logging: #在Spring Boot项目中默认加载类路径下的logback-spring.xml文件 config: classpath:logback-spring.xml spring: profiles: active: dev 第四步：创建TutorialController package com.zbbmeta.controller; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import java.util.Objects; /** * @author springboot * @description: TODO */ @RestController @RequestMapping("/api") public class TutorialController { private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(TutorialController.class); /** * 根据ID查询Tutorial * @param id * @return */ @GetMapping("/tutorials/{id}") public void getTutorialById(@PathVariable("id") long id) { log.trace("trace..."); log.debug("debug..."); log.info("info..."); log.warn("warn..."); log.error("error..."); } } 第五步：创建启动类 package com.zbbmeta; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; /** * @author springboot * @description: TODO */ @SpringBootApplication public class LogbackDemoApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(LogbackDemoApplication.class,args); } } 启动项目，访问地址：http://localhost:8999/api/tutorials/1 可以看到控制台已经开始输出日志信息。 修改application.yml文件中的开发模式为pro，重启项目这日志输出到了文件中。 ...
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如何快速搭建xxl-job项目详解
文章目录 第1步：下载xxl-job源码 第2步：初始化数据库SQL 第3步：配置部署“调度中心” 3.1：修改调度中心配置文件： 3.2：部署调度中心项目 3.3 调度中心集群（可选）： 3.4 其他：Docker 镜像方式搭建调度中心： 第4步： 配置部署“执行器项目” 4.1：部署执行器项目 4.2：测试执行定时任务 总结 本文重点讲解如何快速搭建xxl-job分布式任务调度框架项目，不对xxl-job做深入介绍，如果还不了解该框架的可以移步《xxl-job分布式任务调度框架详解》这篇文章，本文只讲解如何快速搭建xxl-job项目相关的实操步骤，我们一起来看以下。 搭建xxl-job项目xxl-job主要分为4个步骤： 第1步：下载xxl-job源码 首先我们去github或者gitee去下载xxl-job的项目源码，这里我下载2.4.0的版本。以下是下载地址： github:https://github.com/xuxueli/xxl-job gitee:https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job xxl-job官方教程文档：https://www.xuxueli.com/xxl-job/ 下载时选择自己想要的版本，建议是稳定版。 第2步：初始化数据库SQL 接下来，我们需要初始化“调度数据库”，请将下载好的项目源码解压，获取 “调度数据库初始化SQL脚本” 并执行即可，SQL脚本位置在如下： /xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql 注意： 1）该SQL脚本是mysql数据库脚本，会自动创建名为xxl_job的数据库，表名也都是xxl_job开头的，如果你要修改数据库名称，记得提前改下脚本，初始化后一共8张表如下： 2）另外，调度中心支持集群部署，集群情况下各节点务必连接同一个mysql实例，如果mysql做主从,调度中心集群节点务必强制走主库。 第3步：配置部署“调度中心” 接下来我们需要配置部署“调度中心”，调度中心的作用是统一管理任务调度平台上调度任务，负责触发调度执行，并且提供任务管理平台。其实就是我们可视化的后台管理项目，即调度中心项目：xxl-job-admin。 因此，我们需要将源码中xxl-job-admin项目导入IDEA，由于是maven开发的，因此你本地需要配置好maven环境，没配置过的请参考《IntelliJ IDEA如何整合Maven图文教程详解》。 3.1：修改调度中心配置文件： 调度中心配置文件地址： /xxl-job-admin/src/main/resources/application.properties 调度中心配置内容说明： ### 调度中心JDBC链接：链接地址请保持和 2.1章节 所创建的调度数据库的地址一致 spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root_pwd spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver ### 报警邮箱 spring.mail.host=smtp.qq.com spring.mail.port=25 spring.mail.username=xxx@qq.com spring.mail.password=xxx spring.mail.properties.mail.smtp.auth=true spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.enable=true spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.required=true spring.mail.properties.mail.smtp.socketFactory.class=javax.net.ssl.SSLSocketFactory ### 调度中心通讯TOKEN [选填]：非空时启用； xxl.job.accessToken= ### 调度中心国际化配置 [必填]： 默认为 "zh_CN"/中文简体, 可选范围为 "zh_CN"/中文简体, "zh_TC"/中文繁体 and "en"/英文； xxl.job.i18n=zh_CN ## 调度线程池最大线程配置【必填】 xxl.job.triggerpool.fast.max=200 xxl.job.triggerpool.slow.max=100 ### 调度中心日志表数据保存天数 [必填]：过期日志自动清理；限制大于等于7时生效，否则, 如-1，关闭自动清理功能； xxl.job.logretentiondays=30 以上配置重点关注jdbc数据库连接相关的内容，比如修改数据库用户名密码，以及报警邮箱相关配置，这里就不再详细展开，大家根据自己的需求配置修改即可。 3.2：部署调度中心项目 在idea中可以直接启动运行该项目，如果已经正确进行上述配置，运行成功会打印如下日志： 10:13:54.594 logback [main] INFO o.s.b.w.e.tomcat.TomcatWebServer - Tomcat started on port(s): 8080 (http) with context path '/xxl-job-admin' 10:13:54.606 logback [main] INFO c.x.job.admin.XxlJobAdminApplication - Started XxlJobAdminApplication in 2.167 seconds (JVM running for 3.881) 10:13:59.003 logback [xxl-job, admin JobScheduleHelper#scheduleThread] INFO c.x.j.a.c.thread.JobScheduleHelper - >>>>>>>>> init xxl-job admin scheduler success. 然后浏览器访问调度中心访问地址：http://localhost:8080/xxl-job-admin(该地址执行器将会使用到，作为回调地址) 默认登录账号 “admin/123456”, 登录后运行界面如下图所示。 如果要上线部署，可将项目编译打包部署即可。以上，我们就将任务调度中心集成好了。 另外补充说明以下两点： 3.3 调度中心集群（可选）： 调度中心支持集群部署，提升调度系统容灾和可用性。 调度中心集群部署时，几点要求和建议： DB配置保持一致； 集群机器时钟保持一致（单机集群忽视）； 建议：推荐通过nginx为调度中心集群做负载均衡，分配域名。调度中心访问、执行器回调配置、调用API服务等操作均通过该域名进行。 3.4 其他：Docker 镜像方式搭建调度中心： 参考文章《docker如何部署xxl-job调度中心》 第4步： 配置部署“执行器项目” “执行器”项目其实就是我们下载源码中的：xxl-job-executor-samples项目，这里面有两个“执行器”项目，分别为xxl-job-executor-sample-frameless和xxl-job-executor-sample-springboot。 xxl-job提供2种版本执行器供选择，现以 springboot 版本为例，可直接使用，也可以参考其并将现有项目改造成执行器。 顺便说下执行器项目作用：负责接收“调度中心”的调度并执行；可直接部署执行器，也可以将执行器集成到现有业务项目中。 4.1：部署执行器项目 我们使用idea打开xxl-job-executor-samples项目，注意application.properties中xxl.job.admin.addresses配置，调度中心部署根地址 [选填]：如调度中心集群部署存在多个地址则用逗号分隔。执行器将会使用该地址进行”执行器心跳注册”和”任务结果回调”；为空则关闭自动注册；我们这里默认和之前调度中心地址一致即可。 xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin 然后直接运行xxl-job-executor-springboot项目，发现启动成功。 4.2：测试执行定时任务 接下来，我们测试执行系统默认定时任务，打开调度中心页面，在任务管理中，执行一次，如下图： 我们发现在xxl-job-executor-springboot项目中，打印了如下信息： 10:43:54.772 logback [Thread-8] INFO com.xxl.job.core.server.EmbedServer - >>>>>>>>>>> xxl-job remoting server start success, nettype = class com.xxl.job.core.server.EmbedServer, port = 9999 10:47:23.505 logback [xxl-job, EmbedServer bizThreadPool-303137862] INFO c.x.job.core.executor.XxlJobExecutor - >>>>>>>>>>> xxl-job regist JobThread success, jobId:1, handler:com.xxl.job.core.handler.impl.MethodJobHandler@344426bf[class com.xxl.job.executor.service.jobhandler.SampleXxlJob#demoJobHandler] 10:49:06.782 logback [xxl-job, JobThread-1-1700189243505] INFO com.xxl.job.core.thread.JobThread - >>>>>>>>>>> xxl-job JobThread stoped, hashCode:Thread[xxl-job, JobThread-1-1700189243505,10,main] 查看调度日志查看发现调度成功： 总结 当然你也可以将下载的整个项目源码导入idea，分别修改配置，然后运行以上的两个子项目，就可以进行搭建测试了。 如果你想将调度执行项目集成到自己的springboot项目中该如何去实现呢？具体的请参考文章《SpringBoot如何集成整合xxl-job任务调度框架》。 以上就是快速搭建搭建xxl-job项目详解的全部内容，希望对你有帮助。 ...
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Spring Boot与HttpClient：轻松实现GET和POST请求
1. HttpClient介绍 HttpClient 是Apache Jakarta Common 下的子项目，可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包，并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。 1.1. HttpClient作用 发送HTTP请求 接收响应数据 思考:为什么要在Java程序中发送Http请求？有哪些应用场景呢？ 1.2. HttpClient应用场景 当我们在使用扫描支付、查看地图、获取验证码、查看天气等功能时 其实，应用程序本身并未实现这些功能，都是在应用程序里访问提供这些功能的服务，访问这些服务需要发送HTTP请求，并且接收响应数据，可通过HttpClient来实现。 1.3 HttpClient的maven坐标 <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpclient</artifactId> <version>4.5.13</version> </dependency> 1.4. HttpClient的核心API HttpClient：Http客户端对象类型，使用该类型对象可发起Http请求。 HttpClients：可认为是构建器，可创建HttpClient对象。 CloseableHttpClient：实现类，实现了HttpClient接口。 HttpGet：Get请求类型。 HttpPost：Post请求类型。 1.5. HttpClient发送请求步骤 创建HttpClient对象 创建Http请求对象 调用HttpClient的execute方法发送请求 2. SpringBoot快速入门HttpClient 对HttpClient编程工具包有了一定了解后，那么，我们使用HttpClient在Java程序当中来构造Http的请求，并且把请求发送出去，接下来，就通过入门案例分别发送GET请求和POST请求，具体来学习一下它的使用方法。 项目结构 创建HttpClient-demo,并导入对应依赖到pom.xml 完整项目结果 pom.xml 依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <parent> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <version>2.7.15</version> </parent> <groupId>com.zbbmeta</groupId> <artifactId>HttpClient-demo</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <properties> <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.github.xiaoymin</groupId> <artifactId>knife4j-spring-boot-starter</artifactId> <version>3.0.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>httpclient</artifactId> <version>4.5.13</version> </dependency> </dependencies> </project> 2.1. GET方式请求 实现步骤： 创建HttpClient对象 创建请求对象 发送请求，接受响应结果 解析结果 关闭资源 在com.zbbmeta.controller包下创建HttpClientController接口类，并创建testGET()方法 package com.zbbmeta.controller; import io.swagger.annotations.Api; import io.swagger.annotations.ApiOperation; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.apache.http.Header; import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.client.config.RequestConfig; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse; import org.apache.http.client.methods.HttpGet; import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient; import org.apache.http.impl.client.HttpClients; import org.apache.http.message.BasicHeader; import org.apache.http.util.EntityUtils; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.util.Arrays; /** * @author springboot葵花宝典 * @description: TODO */ @RestController @RequestMapping(value = "/httpclient") @Slf4j @Api(tags = "HttpClient测试接口") public class HttpClientController { @GetMapping("/httpget") @ApiOperation(value = "http员工状态") public String testGET() throws Exception{ //创建httpclient对象 CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.createDefault(); //创建请求对象 HttpGet httpGet = new HttpGet("http://localhost:8899/admin/employee/status"); //发送请求，接受响应结果 CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(httpGet); //获取服务端返回的状态码 int statusCode = response.getStatusLine().getStatusCode(); System.out.println("服务端返回的状态码为：" + statusCode); HttpEntity entity = response.getEntity(); String body = EntityUtils.toString(entity); System.out.println("服务端返回的数据为：" + body); //关闭资源 response.close(); httpClient.close(); return "服务端返回的数据为：" + body; }n "服务端返回的数据为：" + body; } } 启动项目，PostMan访问http://localhost:8899/httpclient/httpget请求 测试结果 2.2. POST方式请求 在HttpClientTest中添加POST方式请求方法，相比GET请求来说，POST请求若携带参数需要封装请求体对象，并将该对象设置在请求对象中。 实现步骤： 创建HttpClient对象 创建请求对象 发送请求，接收响应结果 解析响应结果 关闭资源 在com.zbbmeta.controller包下创建HttpClientController接口类，并创建testPost()方法 @PostMapping("/httppost") @ApiOperation(value = "http员工登录") public String testPost() throws Exception{ //创建httpclient对象 CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.createDefault(); //创建请求对象 HttpPost httpPost = new HttpPost("http://localhost:8899/admin/employee/login"); JSONObject jsonObject = new JSONObject(); jsonObject.put("username","admin"); jsonObject.put("password","123456"); StringEntity entity = new StringEntity(jsonObject.toString()); //指定请求编码方式 entity.setContentEncoding("utf-8"); //数据格式 entity.setContentType("application/json"); httpPost.setEntity(entity); //发送请求 CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(httpPost); //解析返回结果 int statusCode = response.getStatusLine().getStatusCode(); System.out.println("响应码为：" + statusCode); HttpEntity entity1 = response.getEntity(); String body = EntityUtils.toString(entity1); System.out.println("响应数据为：" + body); //关闭资源 response.close(); httpClient.close(); return body; } 测试结果 ...
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CentOS7搭建SpringBoot项目整合ELK环境详解
文章目录 前言 1、ELK概述 2、环境&版本 3、Elasticsearch 3.1、下载Elasticsearch 3.2、安装Elasticsearch 3.3、配置Elasticsearch 3.4、启动Elasticsearch 4、Logstash 4.1、下载Logstash 4.2、安装Logstash 4.3、配置Logstash 4.4、启动Logstash 5、Kibana 5.1、下载Kibana 5.2、安装Kibana 5.3、配置Kibana 5.4、启动Kibana 6、SpringBoot集成ELK 6.1、添加依赖 6.2、修改Logback配置 6.3、启动SpringBoot项目 6.4、在Kibana中查看日志 总结 前言 本文详细介绍了在CentOS 7操作系统上搭建ELK以及在SpringBoot项目中整合ELK的步骤。以下内容来自掘金用户汪小成。 1、ELK概述 ELK代表Elasticsearch、Logstash和Kibana三个开源项目的首字母缩写。这三个项目共同构成了一个成熟且强大的实时日志集中处理方案。在这个方案中，Logstash用于日志收集，Elasticsearch则用于数据存储和索引，而Kibana则提供了一个直观的可视化界面，用于查看存储在Elasticsearch中的日志数据。 2、环境&版本 服务器系统版本、JDK版本、ELK版本信息如下： 环境 版本 端口号 Centos 7.9 JDK 1.8 Elasticsearch 7.2.1 39100 Logstash 7.2.1 39102 Kibana 7.2.1 39101 Elasticsearch、Logstash和Kibana三个开源项目都需要在Java环境下运行，所以需要提前在服务器上安装JDK。 centos的环境搭建的JDK1.8。本文中没有讲述JDK的安装，有需要的朋友可以参考《Centos7 安装JDK1.8》文章。 3、Elasticsearch 3.1、下载Elasticsearch $ wget –c https://mirrors.huaweicloud.com/elasticsearch/7.2.1/elasticsearch-7.2.1-x86_64.rpm 为了更快的下载速度，我选择在华为开源镜像站下载Elasticsearch。 3.2、安装Elasticsearch $ rpm -ivh elasticsearch-7.2.1-x86_64.rpm 3.3、配置Elasticsearch Elasticsearch配置文件位置：/etc/elasticsearch。 进入配置文件所在文件夹： $ cd /etc/elasticsearch 备份配置文件（非必要）： $ cp elasticsearch.yml elasticsearch.backup.yml 使用vim打开elasticsearch.yml配置文件，按下i进入编辑模式。修改内容如下： network.host: 0.0.0.0 http.port: 39100 discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1:39100"] 配置项说明： network.host用于设置绑定的主机地址，可以是IP地址或主机名。http.port用于设置监听的HTTP端口，出于一些特殊原因，我将elasticsearch的端口号由默认的9200修改为39100。discovery.seed_hosts用于设置集群节点的种子主机地址，用于节点发现和加入集群。 3.4、启动Elasticsearch # 启动Elasticsearch $ sudo systemctl start elasticsearch 将Elasticsearch设置为开机启动（非必要）： # 将Elasticsearch设置为开机自启 $ sudo systemctl enable elasticsearch 查看Elasticsearch的运行状态： $ sudo systemctl status elasticsearch 或者，使用如下命令检查Elasticsearch是否启动成功： # 检查Elasticsearch是否启动成功 $ netstat -antp | grep 39100 待Elasticsearch启动成功后，可以使用curl命令来测试Elasticsearch是否正常运行。例如： $ curl http://127.0.0.1:39100 如果返回类似以下内容，说明Elasticsearch已经成功运行： { "name" : "localhost.localdomain", "cluster_name" : "elasticsearch", "cluster_uuid" : "NqlpN5iJQmeSV_TvHqPo6w", "version" : { "number" : "7.2.1", "build_flavor" : "default", "build_type" : "rpm", "build_hash" : "fe6cb20", "build_date" : "2019-07-24T17:58:29.979462Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "8.0.0", "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0", "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1" }, "tagline" : "You Know, for Search" } 最后，使用如下命令修改Centos防火墙配置开放端口号供外访问： $ sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=39100/tcp --permanent 重新加载防火墙规则以使更改生效： $ sudo firewall-cmd --reload 4、Logstash 4.1、下载Logstash 在华为开源镜像站下载Logstash： $ wget –c https://repo.huaweicloud.com/logstash/7.2.1/logstash-7.2.1.rpm 4.2、安装Logstash $ rpm -ivh logstash-7.2.1.rpm 4.3、配置Logstash 在/etc/logstash/conf.d文件夹下创建logstash.conf配置文件，配置文件内容如下： input { tcp { host => "0.0.0.0" port => 39102 mode => "server" codec => json_lines } } output { elasticsearch { hosts => "localhost:39100" index => "%{[appname]}-%{+YYYY.MM.dd}" } } 配置说明： input – 用于定义数据的输入源，即Logstash的数据来源。 tcp – 用于指定Logstash监听指定的IP和端口，接收 TCP 连接传入的数据。 host – 监听的主机IP地址，这里的0.0.0.0表示监听所有可用的网络接口。 port – 监听的端口号。我这里将端口号由默认的9600改为了39102。 mode – 连接模式。 codec – 数据编码解码方式，json_lines表示接收到的数据将以JSON行的形式解析。 output – 用于定义数据的输出目录。 elasticsearch – 表示将数据输出到Elasticsearch集群。 hosts – 用于设置Elasticsearch集群的主机地址和端口号。 index – 用于指定Elasticsearch索引的名称。这里使用 %{[appname]} 表示索引名称从数据中的appname字段获取。%{+YYYY.MM.dd}表示在索引中包含日期信息。 4.4、启动Logstash $ sudo systemctl start logstash 最后，使用如下命令修改Centos防火墙配置开放端口号供外访问： $ sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=39102/tcp --permanent 重新加载防火墙规则以使更改生效： $ sudo firewall-cmd --reload 5、Kibana 5.1、下载Kibana $ wget –c https://repo.huaweicloud.com/kibana/7.2.1/kibana-7.2.1-x86_64.rpm 5.2、安装Kibana $ rpm -ivh kibana-7.2.1-x86_64.rpm 5.3、配置Kibana 进入/etc/kibana文件夹，修改kibana.yml配置文件中如下内容： server.port: 39101 server.host: "0.0.0.0" elasticsearch.hosts: ["http://localhost:39100"] i18n.locale: "zh-CN" 配置说明： server.port – 用于指定Kibana服务监听的端口号，这里我将端口号由默认的5601改成了39101。 server.host – 用于指定Kibana服务监听的主机地址。”0.0.0.0″表示监听所有可用的网络接口，即可以从任意IP地址访问Kibana。 elasticsearch.hosts – 用于设置Elasticsearch集群的主机地址和端口号。 i18n.locale – 用于设置界面语言，这里将界面语言设置成了中文。 5.4、启动Kibana $ sudo systemctl start kibana 最后，使用如下命令修改Centos防火墙配置开放端口号供外访问： $ sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=39101/tcp --permanent 重新加载防火墙规则以使更改生效： $ sudo firewall-cmd --reload 6、SpringBoot集成ELK Spring Boot应用输出日志到ELK的大体流程如下图所示：说明： Spring Boot应用产生日志数据，使用Logback日志框架记录日志。 Logstash作为日志收集器，接收Spring Boot应用发送的日志数据。 Logstash解析和过滤日志数据，可能会对其进行格式化和处理。处理后的日志数据被发送到Elasticsearch，Elasticsearch将日志数据存储在分布式索引中。 Kibana连接到Elasticsearch，可以查看存储在Elasticsearch中的日志数据。 6.1、添加依赖 修改pom.xml文件，添加如下配置： dependency> groupId>net.logstash.logbackgroupId> artifactId>logstash-logback-encoderartifactId> version>7.2version> dependency> 6.2、修改Logback配置 修改Logback的配置文件： + + + 60.211.159.140:39102 + + + + {"appname":"spring-boot-elk"} + + + 6.3、启动SpringBoot项目 这一步，我就不废话了。 6.4、在Kibana中查看日志 1、在浏览器地址样中输入服务器IP+Kibana端口号 –> 点击管理 –> 点击索引模式 –> 点击创建索引模式。2、输入索引模式名称 –> 点击下一步。3、设置时间筛选字段名称，我这里没有使用时间筛选。4、点击Discover图标就可以看到Spring Boot项目输出的日志了。 总结 以上就是作者分享的CentOS7搭建Spring Boot项目整合ELK环境全部内容详解，希望对你有帮助！ ...
