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不应该使用断言向程序的其他部分通告发生了可恢复性的错误，或者，不应该作为程序向用户通告问题的手段，断言只应该用于在测试阶段确定程序内部的错误信息。
断言（Assertion）是一种调试程序的方式。在Java中，使用assert关键字来实现断言。
我们先看一个简单的例子，当我们需要程序中加入方法执行的日志信息的时候，很显然我们最容易想到的实现方法，就是在方法前后插入日志记录信息。
在使用Java编程的过程中，我们常常会遇到各种各样的错误和异常。其中一个常见的问题是在依赖库中出现了相互冲突的情况，比如在使用日志框架时可能会出现java.lang.IllegalStateException: Detected both log4j-over-slf4j.jar AND bound slf4j-log4j12.jar on the class path的异常。这个异常是由于在项目的依赖中同时存在了log4j-over-slf4j.jar和slf4j-log4j12.jar这两个不兼容的库引起的。
如果使用e.printStackTrace();的话，打印在控制的信息分析不方便：
本文为 InfoQ 中文站特供稿件，首发地址为：你的Java代码对JIT编译友好么？。如需转载，请与 InfoQ 中文站联系。
去年12月份log4j日志框架的一个漏洞，给Java整个行业造成了非常大的影响。这个事情也顺带把log4j这个日志框架推到了争议的最前线。
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。
上篇文章中，我们对于日志的使用进行了一个初步的学习和了解，这篇文章会对Java自带的基础日志框架进行进一步的深入学习和了解。
为什么使用SLF4J与其他组件结合使用比单独使用log4j2或者java.util.logging要优秀呢。
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：
记得之前写过一篇：《阿里巴巴 Java开发手册》读后感，之前自学时由于没怎么接触过打“日志”，所以《手册》中的“日志规约”我就先放一边去了。
对于服务端运行的程序来说，日志是极为重要的，无论是日常运行状态的监控还是问题发生后的定位排查，都离不开日志。但在 java 语言中，有着许许多多不同的日志框架供我们使用。
JUL全称Java util Logging是java原生的日志框架，使用时不需要另外引用第三方类库，相对其他日志框 架使用方便，学习简单，能够在小型应用中灵活使用。
Spring AOP 完成日志记录 SpringAOPAspectJsecurity日志记录 Spring AOP 完成日志记录 1、技术目标 掌握Spring AOP基本用法 使用Spring AOP完成日志记录功能 2、什么是AOP AOP是Aspect Oriented Programming的缩写，意思是面向方面编程，AOP实际是GoF设计模式的延续 注意：关于AOP的详细介绍不是本文重点 3、关于Spring AOP的一些术语 切面（Aspect）：在Spring AOP中，切面
平台任务主要分3种: flink实时任务, spark任务,还有java任务,spark、flink 我们是运行在yarn 上, 日常排错我们通过查看yarn logs来定位, 但是会对日志存储设置一定的保留时间, 为了后续更好排查问题,希望能够将spark、flink、java任务都收集起来存储到ES中,提供统一查询服务给用户. 这是设计的动机.
避免对文章进行过度解读，因为每个人的知识结构和认知背景都不同，没有一种通用的解决方案。
1 . C ++ 环境类型定义 : 下面是 jintArray 类型的定义 , jintArray 的本质是一个 _jobject 类对象指针 ;
平时我们在做项目时经常需要对一些重要功能操作记录日志，方便以后跟踪是谁在操作此功能；我们在操作某些功能时也有可能会发生异常，但是每次发生异常要定位原因我们都要到服务器去查询日志才能找到，而且也不能对发生的异常进行统计，从而改进我们的项目，要是能做个功能专门来记录操作日志和异常日志那就好了， 当然我们肯定有方法来做这件事情，而且也不会很难，我们可以在需要的方法中增加记录日志的代码，和在每个方法中增加记录异常的代码，最终把记录的日志存到数据库中。听起来好像很容易，但是我们做起来会发现，做这项工作很繁琐，而且都是在做一些重复性工作，还增加大量冗余代码，这种方式记录日志肯定是不可行的。
Java中给项目程序添加log主要有三种方式，一使用JDK中的java.util.logging包，一种是log4j，一种是commons-logging。其中log4j和commons-logging都是apache软件基金会的开源项目。这三种方式的区别如下： Java.util.logging，JDK标准库中的类，是JDK 1.4 版本之后添加的日志记录的功能包。 log4j，最强大的记录日志的方式。可以通过配置 .properties 或是 .xml 的文件， 配置日志的目的地，格式等等。 comm
平时我们在做项目时经常需要对一些重要功能操作记录日志，方便以后跟踪是谁在操作此功能；我们在操作某些功能时也有可能会发生异常，但是每次发生异常要定位原因我们都要到服务器去查询日志才能找到，而且也不能对发生的异常进行统计，从而改进我们的项目，要是能做个功能专门来记录操作日志和异常日志那就好了。
在Java中通过反射调用方法时，常见的一个异常是：java.lang.reflect.InvocationTargetException，将异常信息打印到日志文件中时通常会有如下一句信息：java.lang.reflect.InvocationTargetException: null，由于在异常信息中存在"null"，一开始就会非常敏感，会误以为是空指针异常。 其实不然，从java.lang.reflect.Method.invoke()方法注释描述中可以知道，当抛出InvocationTargetException异常时表明是在执行底层方法时异常。这里的“底层”并不是指JDK的底层实现，而是相对于反射调用的入口而言，通常是业务代码的实现方法。
SLF4J是一套简单的日志外观模式的Java API，帮助在项目部署时对接各种日志实现。
最近组里用第三方给的 SDK 搞了点开发，最近线上突然开始报错，并且发现一个特别奇怪的问题，组员和我说，代码运行到一半不走了，跳过了一段（这代码是刚参加东奥会参加跳远么？？？）。
记得前几年工作的时候，公司使用的日志框架还是log4j，大约从16年中到现在，不管是我参与的别人已经搭建好的项目还是我自己主导的项目，日志框架基本都换成了logback，总结一下，logback大约有以下的一些优点：
系统的日志库是在liblog.so共享库中的，要使用该功能，需要在cmake中引入库。log.h的注释中有如下话：
今天遇到一个线上的BUG，在执行表单提交时失败，但是从程序日志中看不到任何异常信息。 在Review源代码时发现，当catch到异常时只是输出了e.getMessage()，如下所示：
为什么使用logback 记得前几年工作的时候，公司使用的日志框架还是log4j，大约从16年中到现在，不管是我参与的别人已经搭建好的项目还是我自己主导的项目，日志框架基本都换成了logback，总结一下，logback大约有以下的一些优点： 内核重写、测试充分、初始化内存加载更小，这一切让logback性能和log4j相比有诸多倍的提升 logback非常自然地直接实现了slf4j，这个严格来说算不上优点，只是这样，再理解slf4j的前提下会很容易理解logback，也同时很容易用其他日志框架替换log
作为 CV 工程师，咱们开发的应用并不总是按预期运行，为了方便排查出潜在的问题，一般会在代码中添加日志记录语句。但在 Java 刚刚问世时，日志记录方式好像除了System.out和System.err之外也没啥别的选择了，主要痛点有：1) 日志无法分级，有些日志纯属 DEBUG，在生产环境是不需要的；2) 日志内容不支持格式化，如 XML、HTML。后来，一位名叫Ceki Gülcü的大神无奈之下发布了大名鼎鼎的log4j。尽管现在 log4j 逐渐退出历史舞台，但在当时却备受 Java 开发人员的喜爱，甚至 JDK 1.4 也是借鉴了 log4j 之后，终于在官方类库中补齐了日志记录这一短板，它就是j.u.l包。
Java 是一种由 Sun Microsystems 于 1995 年首次发布的编程语言和计算平台。Java 是一种通用的、基于类的、面向对象的编程语言，旨在减少实现依赖性。它是一个应用程序开发的计算平台。Java 快速、安全、可靠，因此在笔记本电脑、数据中心、游戏机、科学超级计算机、手机等领域广泛应用。
这两天在看设计模式相关的书，正好看到了门面模式，感觉不太能领悟它的精髓，就想找一些例子来看，突然发现这个slf4j框架不就是一个门面(facade /fəˈsɑ:d/)么，干脆就直接拿来看一看了，正好也把java的日志系统也了解了解。
了解 GC Log （垃圾收集日志）并不是一件容易的事情，至少对于大多数技术人员而已。毕竟，对于这玩意，需要我们能够深入地了解 Java 虚拟机的工作原理以及对应用程序的内存使用情况的理解。在此篇文章中，我们将跳过应用程序的分析，因为它与应用程序的应用程序不同，并且需要对代码的知识。我们将讨论的是可以借助哪些工具使得我们能够读取和分析从 JVM 中获取的垃圾收集日志，以便正确定位问题。
在实际的业务场景中，基于不同的特性存在各种不同的 JVM 厂商及版本和多个垃圾收集器实现。可能，在绝大多数环境中可以遇到 Java 7、8、11甚者15等。当然，由于各种历史原因，一些传统企业或许仍然使用 Java 6。每个版本可能都可以运行不同的垃圾收集器 - 串行，并行，并发标记扫描，G1 甚至是即将流行的 ZGC 等。
我们在做项目时经常需要对一些重要功能操作记录日志，方便以后跟踪是谁在操作此功能。在操作某些功能时也有可能会发生异常，但是每次发生异常要定位原因都要到服务器去查询日志才能找到，这样也不能对发生的异常进行统计。我们可以在需要的方法中增加记录日志的代码，和在每个方法中增加记录异常的代码，最终把记录的日志存到数据库中。
在我们工作的项目中，每个项目都会涉及到操作日志，每个公司当然也有自己的想法自己做操作日志的保存。我今天造了一个简单的轮子来写日志。采用的技术是Executors跟BlockingQueue。
大家好，我是二哥呀。AOP 是 Spring 体系中非常重要的两个概念之一（另外一个是 IoC），今天这篇文章就来带大家通过实战的方式，在编程猫 SpringBoot 项目中使用 AOP 技术为 controller 层添加一个切面来实现接口访问的统一日志记录。
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因为内容非常好，我便将它整理成参考列表分享给大家， 同时附上各个库的特性简介和示例。
前面宏哥一连几篇介绍如何通过开源jar包Log4j.jar、log4j2.jar和logback实现日志文件输出，Log4j和logback确实很强大，能生成三种日志文件，一种是保存到磁盘的日志文件，一种是控制台输出的日志，还有一种是HTML格式的日志文件。有时候，我们不一定都需要这些文件，在我们自动化测试框架里，我们只需要把日志文件保存到磁盘文件中，所以，这里介绍一种不用Log4j或者logback来实现日志文件写入和保存。
大家遇到bug，首先怎么入手呢？一般对于许多开发者和系统管理员来说，第一步肯定是找到对应项目的日志文件，查看日志文件有没有报错信息，找到报错信息或者bug出现的日志，获取对应的代码，然后在去分析。所以这个过程中日志查看是很用的，我们项目一般部署在Linux环境，所以对于查看日志，也是需要了解熟悉Linux的相关命令才能查看的。本文将详细介绍如何在Linux环境下查看Java项目的日志文件，关于tail命令的用法，同时推荐快捷方便的工具。
学Java的第一天我们就知道Java是一种跨平台的语言，虽然当时可能是懵懵懂懂，但是「一次编译，到处运行」的特性想必是给众多Javaer留下了不可磨灭的印象。
前言 各位随意看 关注公众号，一起交流，微信搜一搜: 潜行前行 Commons BeanUtils 针对Bean的一个工具集。由于Bean往往是有一堆get和set组成，所以BeanUtils也是在此基础上进行一些包装。 一个比较常用的功能是Bean Copy，也就是copy bean的属性。如果做分层架构开发的话就会用到，比如从PO（Persistent Object）拷贝数据到VO（Value Object） Commons Codec 是编码和解码组件，提供常用的编码和解码方法，如DES、SHA1、M
在Java的世界中，为了实现模块之间的解耦和可扩展性，我们常常需要一种机制来动态加载和替换实现。Java SPI就是这样一种机制，它允许我们在不修改原有代码的情况下，为接口添加新的实现，并在运行时动态加载它们。接下来，我们将深入探讨Java SPI的工作原理和使用方法。
- 下面就是一个完整的rewrite handler，这些内容都是写在http配置内的：
最近，业务增长的很迅猛，对于我们后台这块也是一个不小的挑战，这次遇到的核心业务接口的性能瓶颈，并不是单独的一个问题导致的，而是几个问题揉在一起：我们解决一个之后，发上线，之后发现还有另一个的性能瓶颈问题。这也是我经验不足，导致没能一下子定位解决；而我又对我们后台整个团队有着固执的自尊，不想通过大量水平扩容这种方式挺过压力高峰，导致线上连续几晚都出现了不同程度的问题，肯定对于我们的业务增长是有影响的。这也是我不成熟和要反思的地方。这系列文章主要记录下我们针对这次业务增长，对于我们后台微服务系统做的通用技术优化，针对业务流程和缓存的优化由于只适用于我们的业务，这里就不再赘述了。本系列会分为如下几篇：
Hadoop 在伪分布式模式下的编译和调试方法，其中，调试方法主要介绍使用 Eclipse 远程调试和打印调试日志两种。 编译 Hadoop 源代码 在 Windows 或 Linux 环境下，打开命令行终端，转到 Hadoop 安装目录下并输入以下命令： ant -Dversion=1.0.0 {target} 其中，{target} 值如表 1-2 所示，不同的 target 可对应生成不同的 jar 包，如： ant -Dversion=1.0.0 examples 可生成 hadoop-exampl
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