Log4j2-29-log4j2 discard policy 极端情况下的丢弃策略 同步+异步配置的例子

news2024/11/13 9:40:45

Log4j2异步日志、同步日志和混合日志的配置详解

Log4j 2中记录日志的方式有同步日志和异步日志两种方式，其中异步日志又可分为使用AsyncAppender和使用AsyncLogger两种方式。

异步日志(性能最好，推荐使用)

异步日志情况下，增加 Disruptor 队列长度并配置队列堵塞丢弃策略从可以增加高并发下的性能，实现如下：

(1) jvm 参数：-DLog4jAsyncQueueFullPolicy=Discard -DLog4j2.asyncLoggerRingBufferSize：指定队列的长度（根据实际压测情况调试，一般不会指定长度）

(2) 或者在log4j2.component.properties中配置丢弃策略：

log4jContextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector
log4j2.asyncLoggerRingBufferSize=根据实际压测情况调试

队列大小源码：

final class DisruptorUtil {
    private static final Logger LOGGER = StatusLogger.getLogger();
    private static final int RINGBUFFER_MIN_SIZE = 128;
    private static final int RINGBUFFER_DEFAULT_SIZE = 256 * 1024;
    private static final int RINGBUFFER_NO_GC_DEFAULT_SIZE = 4 * 1024;
......
    static int calculateRingBufferSize(final String propertyName) {
// 队列大小      
int ringBufferSize = Constants.ENABLE_THREADLOCALS ? RINGBUFFER_NO_GC_DEFAULT_SIZE : RINGBUFFER_DEFAULT_SIZE;
        final String userPreferredRBSize = PropertiesUtil.getProperties().getStringProperty(propertyName,
                String.valueOf(ringBufferSize));
        try {
            int size = Integers.parseInt(userPreferredRBSize);
            if (size < RINGBUFFER_MIN_SIZE) {
                size = RINGBUFFER_MIN_SIZE;
                LOGGER.warn("Invalid RingBufferSize {}, using minimum size {}.", userPreferredRBSize,
                        RINGBUFFER_MIN_SIZE);
            }
            ringBufferSize = size;
        } catch (final Exception ex) {
            LOGGER.warn("Invalid RingBufferSize {}, using default size {}.", userPreferredRBSize, ringBufferSize);
        }
        return Integers.ceilingNextPowerOfTwo(ringBufferSize);
    }
...

同步日志

所谓同步日志，即当输出日志时，必须等待日志输出语句执行完毕后，才能执行后面的业务逻辑语句。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration>

    <Properties>
        <!-- 日志输出级别 -->
        <Property name="LOG_INFO_LEVEL" value="info"/>
        <!-- error级别日志 -->
        <Property name="LOG_ERROR_LEVEL" value="error"/>
        <!-- 在当前目录下创建名为log目录做日志存放的目录 -->
        <Property name="LOG_HOME" value="./log"/>
        <!-- 档案日志存放目录 -->
        <Property name="LOG_ARCHIVE" value="./log/archive"/>
        <!-- 模块名称， 影响日志配置名，日志文件名，根据自己项目进行配置 -->
        <Property name="LOG_MODULE_NAME" value="spring-boot"/>
        <!-- 日志文件大小，超过这个大小将被压缩 -->
        <Property name="LOG_MAX_SIZE" value="100 MB"/>
        <!-- 保留多少天以内的日志 -->
        <Property name="LOG_DAYS" value="15"/>
        <!--输出日志的格式：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度， %msg：日志消息，%n是换行符 -->
        <Property name="LOG_PATTERN" value="%d [%t] %-5level %logger{0} - %msg%n"/>
        <!--interval属性用来指定多久滚动一次-->
        <Property name="TIME_BASED_INTERVAL" value="1"/>
    </Properties>

    <Appenders>
        <!-- 控制台输出 -->
        <Console name="STDOUT" target="SYSTEM_OUT">
            <!--输出日志的格式-->
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <!--控制台只输出level及其以上级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch）-->
            <ThresholdFilter level="${LOG_INFO_LEVEL}" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
        </Console>

        <!-- 这个会打印出所有的info级别以上，error级别一下的日志，每次大小超过size或者满足TimeBasedTriggeringPolicy，则日志会自动存入按年月日建立的文件夹下面并进行压缩，作为存档-->
        <RollingRandomAccessFile name="RollingRandomAccessFileInfo" fileName="${LOG_HOME}/${LOG_MODULE_NAME}-infoLog.log" filePattern="${LOG_ARCHIVE}/${LOG_MODULE_NAME}-infoLog-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz">
            <Filters>
                <!--如果是error级别拒绝，设置 onMismatch="NEUTRAL" 可以让日志经过后续的过滤器-->
                <ThresholdFilter level="${LOG_ERROR_LEVEL}" onMatch="DENY" onMismatch="NEUTRAL"/>
                <!--如果是info\warn输出-->
                <ThresholdFilter level="${LOG_INFO_LEVEL}" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            </Filters>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Policies>
                <!--interval属性用来指定多久滚动一次，根据当前filePattern设置是1天滚动一次-->
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="${TIME_BASED_INTERVAL}"/>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="${LOG_MAX_SIZE}"/>
            </Policies>
            <!-- DefaultRolloverStrategy属性如不设置，则默认同一文件夹下最多保存7个文件-->
            <DefaultRolloverStrategy max="${LOG_DAYS}"/>
        </RollingRandomAccessFile>

        <!--只记录error级别以上的日志，与info级别的日志分不同的文件保存-->
        <RollingRandomAccessFile name="RollingRandomAccessFileError" fileName="${LOG_HOME}/${LOG_MODULE_NAME}-errorLog.log" filePattern="${LOG_ARCHIVE}/${LOG_MODULE_NAME}-errorLog-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz">
            <Filters>
                <ThresholdFilter level="${LOG_ERROR_LEVEL}" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            </Filters>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Policies>
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="${TIME_BASED_INTERVAL}"/>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="${LOG_MAX_SIZE}"/>
            </Policies>
            <DefaultRolloverStrategy max="${LOG_DAYS}"/>
        </RollingRandomAccessFile>

    </Appenders>

    <Loggers>
        <!-- 开发环境使用 -->
        <!--<Root level="${LOG_INFO_LEVEL}"> <AppenderRef ref="STDOUT"/> </Root>-->

        <!-- 测试，生产环境使用 -->
        <Root level="${LOG_INFO_LEVEL}">
            <AppenderRef ref="RollingRandomAccessFileInfo"/>
            <AppenderRef ref="RollingRandomAccessFileError"/>
        </Root>
    </Loggers>

</Configuration>

混合同步和异步日志

Log4j-2.9及更高版本在类路径上需要 disruptor-3.3.4.jar 或更高版本。

在Log4j-2.9之前，需要disruptor-3.0.0.jar或更高版本。无需将系统属性“Log4jContextSelector”设置为任何值。

可以在配置中组合同步和异步记录器。这为您提供了更大的灵活性，但代价是性能略有下降（与使所有记录器异步相比）。

使用 <asyncRoot> 或 <asyncLogger> 配置元素指定需要异步的记录器。

配置只能包含一个根记录器（<root> 或 <asyncRoot> 元素），但是可以组合异步和非异步记录器。

例如，包含 <asyncLogger> 元素的配置文件也可以包含 <root> 和同步记录器的元素。

默认情况下，异步记录器不会将位置传递给 I/O 线程。

如果您的某个布局或自定义过滤器需要位置信息，则需要在所有相关记录器的配置中设置“includeLocation = true”，包括根记录器。

首先引入disruptor依赖

<dependency>
    <groupId>com.lmax</groupId>
    <artifactId>disruptor</artifactId>
    <version>3.4.2</version>
</dependency>

混合异步记录器的配置可能如下所示：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration>

    <Properties>
        <!-- 日志输出级别 -->
        <Property name="LOG_INFO_LEVEL" value="info"/>
        <!-- error级别日志 -->
        <Property name="LOG_ERROR_LEVEL" value="error"/>
        <!-- 在当前目录下创建名为log目录做日志存放的目录 -->
        <Property name="LOG_HOME" value="./log"/>
        <!-- 档案日志存放目录 -->
        <Property name="LOG_ARCHIVE" value="./log/archive"/>
        <!-- 模块名称， 影响日志配置名，日志文件名，根据自己项目进行配置 -->
        <Property name="LOG_MODULE_NAME" value="spring-boot"/>
        <!-- 日志文件大小，超过这个大小将被压缩 -->
        <Property name="LOG_MAX_SIZE" value="100 MB"/>
        <!-- 保留多少天以内的日志 -->
        <Property name="LOG_DAYS" value="15"/>
        <!--输出日志的格式：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度， %msg：日志消息，%n是换行符 -->
        <Property name="LOG_PATTERN" value="%d [%t] %-5level %logger{0} - %msg%n"/>
        <!--interval属性用来指定多久滚动一次-->
        <Property name="TIME_BASED_INTERVAL" value="1"/>
    </Properties>

    <Appenders>
        <!-- 控制台输出 -->
        <Console name="STDOUT" target="SYSTEM_OUT">
            <!--输出日志的格式-->
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <!--控制台只输出level及其以上级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch）-->
            <ThresholdFilter level="${LOG_INFO_LEVEL}" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
        </Console>

        <!-- 这个会打印出所有的info级别以上，error级别一下的日志，每次大小超过size或者满足TimeBasedTriggeringPolicy，则日志会自动存入按年月日建立的文件夹下面并进行压缩，作为存档-->
        <!--异步日志会自动批量刷新，所以将immediateFlush属性设置为false-->
        <RollingRandomAccessFile name="RollingRandomAccessFileInfo" fileName="${LOG_HOME}/${LOG_MODULE_NAME}-infoLog.log" filePattern="${LOG_ARCHIVE}/${LOG_MODULE_NAME}-infoLog-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz" immediateFlush="false">
            <Filters>
                <!--如果是error级别拒绝，设置 onMismatch="NEUTRAL" 可以让日志经过后续的过滤器-->
                <ThresholdFilter level="${LOG_ERROR_LEVEL}" onMatch="DENY" onMismatch="NEUTRAL"/>
                <!--如果是info\warn输出-->
                <ThresholdFilter level="${LOG_INFO_LEVEL}" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            </Filters>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Policies>
                <!--interval属性用来指定多久滚动一次，根据当前filePattern设置是1天滚动一次-->
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="${TIME_BASED_INTERVAL}"/>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="${LOG_MAX_SIZE}"/>
            </Policies>
            <!-- DefaultRolloverStrategy属性如不设置，则默认同一文件夹下最多保存7个文件-->
            <DefaultRolloverStrategy max="${LOG_DAYS}"/>
        </RollingRandomAccessFile>

        <!--只记录error级别以上的日志，与info级别的日志分不同的文件保存-->
        <RollingRandomAccessFile name="RollingRandomAccessFileError" fileName="${LOG_HOME}/${LOG_MODULE_NAME}-errorLog.log" filePattern="${LOG_ARCHIVE}/${LOG_MODULE_NAME}-errorLog-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz" immediateFlush="false">
            <Filters>
                <ThresholdFilter level="${LOG_ERROR_LEVEL}" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            </Filters>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Policies>
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="${TIME_BASED_INTERVAL}"/>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="${LOG_MAX_SIZE}"/>
            </Policies>
            <DefaultRolloverStrategy max="${LOG_DAYS}"/>
        </RollingRandomAccessFile>

    </Appenders>

    <Loggers>
        <!-- 开发环境使用 -->
        <!--<Root level="${LOG_INFO_LEVEL}"> <AppenderRef ref="STDOUT"/> </Root>-->

        <!-- 测试，生产环境使用 -->
        <!-- 当使用<asyncLogger> or <asyncRoot>时，无需设置系统属性"Log4jContextSelector" -->
        <AsyncLogger name="com.jourwon" level="${LOG_INFO_LEVEL}" additivity="false">
            <AppenderRef ref="RollingRandomAccessFileInfo"/>
            <AppenderRef ref="RollingRandomAccessFileError"/>
        </AsyncLogger>

        <Root level="${LOG_INFO_LEVEL}">
            <AppenderRef ref="RollingRandomAccessFileInfo"/>
            <AppenderRef ref="RollingRandomAccessFileError"/>
        </Root>
    </Loggers>

</Configuration>

异步日志(性能最好，推荐使用)

Log4j-2.9及更高版本在类路径上需要disruptor-3.3.4.jar或更高版本。

在Log4j-2.9之前，需要disruptor-3.0.0.jar或更高版本。这是最简单的配置，并提供最佳性能。要使所有记录器异步，

请将disruptor jar添加到类路径，并将系统属性log4j2.contextSelector设置 为org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector。

默认情况下，异步记录器不会将位置传递给 I/O 线程。

如果您的某个布局或自定义过滤器需要位置信息，则需要在所有相关记录器的配置中设置“includeLocation = true”，包括根记录器。

首先引入disruptor依赖

<dependency>
    <groupId>com.lmax</groupId>
    <artifactId>disruptor</artifactId>
    <version>3.4.2</version>
</dependency>

配置

第二步（方式一）： 在src/java/resources目录添加log4j2.component.properties配置文件

# 设置异步日志系统属性
log4j2.contextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector

第二步（方式二）： 通过JVM参数实现

-DLog4jContextSelector=org.apache.logging.log4j.core.async.AsyncLoggerContextSelector

配置如下所示：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Configuration>

    <Properties>
        <!-- 日志输出级别 -->
        <Property name="LOG_INFO_LEVEL" value="info"/>
        <!-- error级别日志 -->
        <Property name="LOG_ERROR_LEVEL" value="error"/>
        <!-- 在当前目录下创建名为log目录做日志存放的目录 -->
        <Property name="LOG_HOME" value="./log"/>
        <!-- 档案日志存放目录 -->
        <Property name="LOG_ARCHIVE" value="./log/archive"/>
        <!-- 模块名称， 影响日志配置名，日志文件名，根据自己项目进行配置 -->
        <Property name="LOG_MODULE_NAME" value="spring-boot"/>
        <!-- 日志文件大小，超过这个大小将被压缩 -->
        <Property name="LOG_MAX_SIZE" value="100 MB"/>
        <!-- 保留多少天以内的日志 -->
        <Property name="LOG_DAYS" value="15"/>
        <!--输出日志的格式：%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度， %msg：日志消息，%n是换行符 -->
        <Property name="LOG_PATTERN" value="%d [%t] %-5level %logger{0} - %msg%n"/>
        <!--interval属性用来指定多久滚动一次-->
        <Property name="TIME_BASED_INTERVAL" value="1"/>
    </Properties>

    <Appenders>
        <!-- 控制台输出 -->
        <Console name="STDOUT" target="SYSTEM_OUT">
            <!--输出日志的格式-->
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <!--控制台只输出level及其以上级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch）-->
            <ThresholdFilter level="${LOG_INFO_LEVEL}" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
        </Console>

        <!-- 这个会打印出所有的info级别以上，error级别一下的日志，每次大小超过size或者满足TimeBasedTriggeringPolicy，则日志会自动存入按年月日建立的文件夹下面并进行压缩，作为存档-->
        <!--异步日志会自动批量刷新，所以将immediateFlush属性设置为false-->
        <RollingRandomAccessFile name="RollingRandomAccessFileInfo" fileName="${LOG_HOME}/${LOG_MODULE_NAME}-infoLog.log" filePattern="${LOG_ARCHIVE}/${LOG_MODULE_NAME}-infoLog-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz" immediateFlush="false">
            <Filters>
                <!--如果是error级别拒绝，设置 onMismatch="NEUTRAL" 可以让日志经过后续的过滤器-->
                <ThresholdFilter level="${LOG_ERROR_LEVEL}" onMatch="DENY" onMismatch="NEUTRAL"/>
                <!--如果是info\warn输出-->
                <ThresholdFilter level="${LOG_INFO_LEVEL}" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            </Filters>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Policies>
                <!--interval属性用来指定多久滚动一次，根据当前filePattern设置是1天滚动一次-->
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="${TIME_BASED_INTERVAL}"/>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="${LOG_MAX_SIZE}"/>
            </Policies>
            <!-- DefaultRolloverStrategy属性如不设置，则默认同一文件夹下最多保存7个文件-->
            <DefaultRolloverStrategy max="${LOG_DAYS}"/>
        </RollingRandomAccessFile>

        <!--只记录error级别以上的日志，与info级别的日志分不同的文件保存-->
        <RollingRandomAccessFile name="RollingRandomAccessFileError" fileName="${LOG_HOME}/${LOG_MODULE_NAME}-errorLog.log" filePattern="${LOG_ARCHIVE}/${LOG_MODULE_NAME}-errorLog-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz" immediateFlush="false">
            <Filters>
                <ThresholdFilter level="${LOG_ERROR_LEVEL}" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            </Filters>
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <Policies>
                <TimeBasedTriggeringPolicy interval="${TIME_BASED_INTERVAL}"/>
                <SizeBasedTriggeringPolicy size="${LOG_MAX_SIZE}"/>
            </Policies>
            <DefaultRolloverStrategy max="${LOG_DAYS}"/>
        </RollingRandomAccessFile>

    </Appenders>

    <Loggers>
        <!-- 开发环境使用 -->
        <!--<Root level="${LOG_INFO_LEVEL}"> <AppenderRef ref="STDOUT"/> </Root>-->

        <!-- 测试，生产环境使用 -->
        <Root level="${LOG_INFO_LEVEL}" includeLocation="false">
            <AppenderRef ref="RollingRandomAccessFileInfo"/>
            <AppenderRef ref="RollingRandomAccessFileError"/>
        </Root>
    </Loggers>

</Configuration>

当配置AsyncLoggerContextSelector作为异步日志时，请确保在配置中使用普通的 <root> 和 <logger> 元素。

AsyncLoggerContextSelector将确保所有记录器都是异步的，使用的机制与配置 <asyncRoot> 或 <asyncLogger> 时的机制不同。

通过 log.info(“是否为异步日志：{}”, AsyncLoggerContextSelector.isSelected()); 可以查看是否为异步日志。

日志输出方式注释
sync同步打印日志，日志输出与业务逻辑在同一线程内，当日志输出完毕，才能进行后续业务逻辑操作
Async Appender异步打印日志，内部采用ArrayBlockingQueue，对每个AsyncAppender创建一个线程用于处理日志输出。
Async Logger异步打印日志，采用了高性能并发框架Disruptor，创建一个线程用于处理日志输出。

chat

Q1-介绍一下 log4j2 的丢弃策略

log4j2 是一个流行的 Java 日志框架，它提供了丰富的配置选项来管理日志输出。

在 log4j2 中，丢弃策略（Discarding Strategy）用于处理日志事件超过指定阈值时的行为。

log4j2 提供了多种丢弃策略，以下是其中一些常用的策略：

  1. DefaultDiscardPolicy（默认策略）：当日志事件超过日志队列的容量时，新的日志事件将被丢弃，不会进一步处理。

  2. DiscardOldestPolicy（丢弃最旧策略）：当日志事件超过日志队列的容量时，队列中最旧的日志事件将被丢弃，为新的日志事件腾出空间。

  3. DiscardPolicy（丢弃策略）：当日志事件超过日志队列的容量时，新的日志事件将被丢弃，不会进一步处理。与 DefaultDiscardPolicy 的区别在于，DiscardPolicy 不会打印任何警告消息。

  4. AsyncQueueFullPolicy（异步队列满策略）：当异步日志队列满时，新的日志事件将被丢弃，并触发一个警告消息。

这些丢弃策略可以通过 log4j2 的配置文件进行设置。您可以根据具体的需求选择适合的丢弃策略来管理日志事件的处理。请注意，选择适当的丢弃策略需要权衡日志事件的重要性和系统资源的利用情况。

请注意，上述策略仅为常见的丢弃策略示例，log4j2 还提供了其他自定义策略的选项。具体的配置和使用方式可以参考 log4j2 的官方文档或相关资源。

Q2-log4j2 异步输出，如何配置对应的丢弃策略？系统的默认值是什么？

在 log4j2 中配置异步输出和对应的丢弃策略需要进行以下步骤：

  1. 配置异步日志记录器：在 log4j2 的配置文件中，可以使用 <AsyncLogger> 元素来配置异步输出。

例如：

<AsyncLogger name="com.example.MyLogger" level="info" additivity="false">
   <AppenderRef ref="MyAppender"/>
</AsyncLogger>

在上述示例中，我们配置了一个名为 “com.example.MyLogger” 的异步日志记录器，并指定了日志级别为 “info”，以及要使用的 Appender。

  1. 配置丢弃策略：在 <AsyncLogger> 元素中，可以使用 <AsyncQueueFullPolicy> 元素来配置丢弃策略。

例如：

<AsyncLogger name="com.example.MyLogger" level="info" additivity="false">
   <AppenderRef ref="MyAppender"/>
   <AsyncQueueFullPolicy>
      <DiscardOldestMessage/>
   </AsyncQueueFullPolicy>
</AsyncLogger>

在上述示例中，我们在 <AsyncLogger> 元素中添加了 <AsyncQueueFullPolicy> 元素，并指定了丢弃策略为 “DiscardOldestMessage”，即丢弃最旧的日志事件。

  1. 默认丢弃策略：log4j2 的默认丢弃策略是 DefaultAsyncQueueFullPolicy ，它会直接丢弃新的日志事件。

需要注意的是，丢弃策略的配置可以根据具体需求进行调整。

除了 <DiscardOldestMessage> 策略外，log4j2 还提供了其他丢弃策略，如 <DiscardNewestMessage> （丢弃最新的日志事件）和 <DiscardThresholdMessage> （丢弃超过指定阈值的日志事件）等。

请注意，具体的配置和使用方式可以参考 log4j2 的官方文档或相关资源，以确保正确配置异步输出和丢弃策略。

Q3-log4j2 中 log4j2.component.properties 配置丢弃策略怎么配置？系统的默认值是什么？

在 log4j2 中，您可以使用 log4j2.component.properties 文件来配置丢弃策略。以下是配置丢弃策略的步骤：

  1. 创建 log4j2.component.properties 文件：在您的 log4j2 配置文件所在的目录中，创建一个名为 log4j2.component.properties 的文件。

  2. 配置丢弃策略：在 log4j2.component.properties 文件中，添加以下配置行来指定丢弃策略：
    AsyncQueueFullPolicy=org.apache.logging.log4j.core.async.DefaultAsyncQueueFullPolicy
    在上述示例中，我们将丢弃策略设置为默认的 DefaultAsyncQueueFullPolicy。

  3. 系统默认值：log4j2 的默认丢弃策略是 DefaultAsyncQueueFullPolicy，它会直接丢弃新的日志事件。

需要注意的是，log4j2.component.properties 文件中的配置将适用于整个 log4j2 配置，而不仅仅是丢弃策略。您可以在该文件中添加其他属性和配置，以满足您的需求。

请注意，具体的配置和使用方式可以参考 log4j2 的官方文档或相关资源，以确保正确配置丢弃策略和其他组件属性。

参考资料在这里插入图片描述

Log4j2异步日志、同步日志和混合日志的配置详解

在这里插入图片描述

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1、目前只掌握了&#xff0c;下载自己视频号后台的视频的方法&#xff1a; 登录视频号助手网页-点开视频-复制链接-&#xff08;I/O&#xff09;下载 代码如下&#xff1a; String videoUrl "xxx";String savePath "D:\\videoDownload\\video.mp4";tr…
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实战Vue.js与MySQL：爱心商城项目开发指南

实战Vue.js与MySQL：爱心商城项目开发指南

✍✍计算机编程指导师 ⭐⭐个人介绍&#xff1a;自己非常喜欢研究技术问题&#xff01;专业做Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。 ⛽⛽实战项目&#xff1a;有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流&#xff01; ⚡⚡ Java实战 |…
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win10查看Nvidia显卡、cuda版本

win10查看Nvidia显卡、cuda版本

通过cmd命令行查看 打开cmd命令行窗口&#xff0c;在命令行输入&#xff1a; nvidia-smi 即可看到相应的显卡信息&#xff0c;以及显卡支持的cuda版本。 如下图所示&#xff0c;可以看到显卡是"GeForce CTX 1650"&#xff0c;cuda版本是11.7
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日本大带宽服务器速度和性能评测的关系

日本大带宽服务器速度和性能评测的关系

在互联网的快速发展中&#xff0c;大带宽服务器在提供高速、稳定的数据传输方面起着至关重要的作用。特别是在日本&#xff0c;由于其先进的网络基础设施和庞大的互联网用户群体&#xff0c;大带宽服务器的需求日益增长。那么&#xff0c;日本大带宽服务器的速度和性能评测有何…
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山西电力市场日前价格预测【2024-02-01】

山西电力市场日前价格预测【2024-02-01】

日前价格预测 预测说明&#xff1a; 如上图所示&#xff0c;预测明日&#xff08;2024-02-01&#xff09;山西电力市场全天平均日前电价为455.34元/MWh。其中&#xff0c;最高日前电价为687.90元/MWh&#xff0c;预计出现在18:30。最低日前电价为364.84元/MWh&#xff0c;预计…
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【Java程序设计】【C00200】基于（JavaWeb+SSM）的在线网课管理系统（论文+PPT）

【Java程序设计】【C00200】基于（JavaWeb+SSM）的在线网课管理系统（论文+PPT）

基于&#xff08;JavaWebSSM&#xff09;的在线网课管理系统&#xff08;论文PPT&#xff09; 项目简介项目获取开发环境项目技术运行截图 项目简介 这是一个基于ssm的在线网课管理系统 本系统分为管理员、教师、学生以及前台系统4个功能模块。 管理员&#xff1a;管理员进入主…
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【SpringBoot系列】自动装配的魅力：Spring Boot vs 传统Spring

【SpringBoot系列】自动装配的魅力：Spring Boot vs 传统Spring

IT行业有哪些证书含金量高? 文章目录 IT行业有哪些证书含金量高?强烈推荐前言区别项目配置&#xff1a;依赖管理&#xff1a;内嵌服务器&#xff1a;开发体验&#xff1a; 实例Spring项目示例&#xff1a;Spring Boot项目示例&#xff1a; 总结强烈推荐专栏集锦写在最后 强烈…
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头戴式耳机什么牌子性价比高？公认高性价比的头戴式耳机推荐

头戴式耳机什么牌子性价比高？公认高性价比的头戴式耳机推荐

头戴式耳机作为现代音乐与声音体验的必备品&#xff0c;一直以来都备受消费者的关注&#xff0c;那么&#xff0c;在众多的品牌中&#xff0c;哪些头戴式耳机的性价比最高呢&#xff1f;本文将为你揭晓这个秘密&#xff0c;推荐一些公认的高性价比头戴式耳机&#xff0c;让你在…
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【局部自动数据增强】YOCO：将图片一分为二，各自增强后拼合为一

【局部自动数据增强】YOCO：将图片一分为二，各自增强后拼合为一

【自动数据增强】YOCO&#xff1a;将图片一分为二&#xff0c;各自增强后拼合为一 核心思想好在哪里&#xff1f;切哪里、切几次&#xff1f;何时用&#xff1f; 总结 核心思想 论文&#xff1a;https://arxiv.org/pdf/2201.12078.pdf 代码&#xff1a;https://github.com/Ju…
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Linux逻辑卷（LV）扩容

Linux逻辑卷（LV）扩容

Linux逻辑卷&#xff08;LV&#xff09;扩容 1、准备物理磁盘&#xff08;分区和不分区都行&#xff09;&#xff0c;可以使用lsblk命令查看新增的磁盘&#xff0c;如下图sde就是我们新增磁盘&#xff0c;容量为600G。 2、将新磁盘变成物理卷&#xff08;PV&#xff09; pvcr…
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windows平台使用tensorRT部署yolov5详细介绍，整个流程思路以及细节。

windows平台使用tensorRT部署yolov5详细介绍，整个流程思路以及细节。

目录 Windows平台上使用tensorRT部署yolov5 前言&#xff1a; 环境&#xff1a; 1.为什么要部署&#xff1f; 2.那为什么部署可以解决这个问题&#xff1f;&#xff08;基于tensorRT&#xff09; 3.怎么部署&#xff08;只讨论tensorRT&#xff09; 3.0部署的流程 3.1怎…
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Java动态修改用户Session实战-简单实例准备

Java动态修改用户Session实战-简单实例准备

锋哥原创的Java动态修改用户Session实战&#xff1a; Java动态修改用户Session实战课程_哔哩哔哩_bilibiliJava动态修改用户Session实战课程&#xff0c;管理员可以修改任意一个用户的session信息作者&#xff1a;java1234_小锋站点&#xff1a;www.java1234.vip喜欢的朋友点赞…
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协程 Coroutine 到底是个啥？

协程 Coroutine 到底是个啥？

看了很多博客&#xff0c;也看了些在线课堂的课程。大神们说的协程 Coroutine 的概念&#xff0c;一直含糊不清。今天自己动手做做实验理解下。 1. 代码如下 private const val i1 1000000000class MainViewModel : ViewModel() {companion object {private const val TAG …
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MySQL数据库基础第一篇（SQL通用语法与分类）

MySQL数据库基础第一篇（SQL通用语法与分类）

文章目录 一、SQL通用语法二、SQL分类三、DDL语句四、DML语句1.案例代码2.读出结果 五、DQL语句1.DQL-基本查询2.DQL-条件查询3.DQL-聚合函数4.DQL-分组查询5.DQL-排序查询6.DQL-分页查询7.DQL语句-执行顺序1.案例代码2.读出结果 六、DCL语句1.DCL-管理用户2.DCL-权限控制1.案例…
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C++ 数论相关题目：容斥原理。能被整除的数

C++ 数论相关题目：容斥原理。能被整除的数

给定一个整数 n 和 m 个不同的质数 p1,p2,…,pm 。 请你求出 1∼n 中能被 p1,p2,…,pm 中的至少一个数整除的整数有多少个。 输入格式 第一行包含整数 n 和 m 。 第二行包含 m 个质数。 输出格式 输出一个整数&#xff0c;表示满足条件的整数的个数。 数据范围 1≤m≤16 ,…
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中移（苏州）软件技术有限公司面试问题与解答（5）—— Linux进程调度参数调优是如何通过代码实际完成的1

中移（苏州）软件技术有限公司面试问题与解答（5）—— Linux进程调度参数调优是如何通过代码实际完成的1

接前一篇文章&#xff1a;中移&#xff08;苏州&#xff09;软件技术有限公司面试问题与解答&#xff08;0&#xff09;—— 面试感悟与问题记录 本文对于中移&#xff08;苏州&#xff09;软件技术有限公司面试问题中的“&#xff08;11&#xff09;Linux进程调度参数调优是如…
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python-自动化篇-办公-文件-加解密

python-自动化篇-办公-文件-加解密

解说 要使⽤Python进⾏⽂件的加密和解密&#xff0c;可以使⽤第三⽅加密库&#xff0c;如cryptography或pycryptodome。 ⼀个基本的⽰例&#xff0c;演⽰如何使⽤cryptography库对⽂件进⾏加密和解密&#xff1a; 安装cryptography库&#xff1a; pip install cryptography⽂…
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docker中三种常用的持久化数据的方式

docker中三种常用的持久化数据的方式

文章目录 介绍1.docker run -v2.volumes3.bind mounts 介绍 “前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站&#xff0c;通俗易懂&#xff0c;风趣幽默&#xff0c;忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。” 在Docker中&#xff0c;有以下三种常用的持久化数据的方式&#xff0c;可…
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AI智能分析+明厨亮灶智慧管理平台助力“舌尖上的安全”

AI智能分析+明厨亮灶智慧管理平台助力“舌尖上的安全”

春节是中国最重要的传统节日之一&#xff0c;在春节期间&#xff0c;人们聚餐需求激增&#xff0c;餐饮业也迎来了高峰期。在这个时期&#xff0c;餐饮企业需要更加注重食品安全和卫生质量&#xff0c;以保证消费者的健康和权益&#xff0c;明厨亮灶智慧管理成为了餐饮业中备受…
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代码随想录刷题第21天

代码随想录刷题第21天

第一题是二叉搜索树的最小绝对差&#xff0c;初始思路是中序遍历将二叉搜索树转换为有序数组&#xff0c;在有序数组中进行遍历。一遍过了。&#xff08;手机打代码真的麻烦&#xff09;看卡哥讲解会了双指针法遍历。 第二题是二叉搜索树中的众数&#xff0c;还是只想到了中序…
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