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로그 관리
날짜별로 로그를 관리하고, 에러 로그도 따로 관리하기 위해
일정 날짜가 지나면 자동으로 로그를 모아주는 기능과
에러 로그를 모아서 관리하는 기능을 추가하였습니다.
1. /src/main/resources application.properties
#로그레벨설정
logging.level.root=info
logging.level.com.test.box=info
logging.level.com.test.box.controller=debug
logging.level.web:info
#logging config
logging.config=classpath:logging-spring.xml //아래 생성하는 xml 파일 이름
2. /src/main/resources logging-spring.xml 파일 생성
LOG_PATH와 LOG_FILE_NAME이 적용되지 않고, LOG_FILE_IS_UNDEFINED 오류가 발생하여, 직접 입력했습니다. 위에 오류는 properties에 정의한 logging.path를 가져오지 못해서 생기는 오류이며 추후에 수정할 예정입니다.
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- 60초마다 설정 파일의 변경을 확인 하여 변경시 갱신 -->
<configuration scan="true" scanPeriod="60 seconds">
<!--springProfile 태그를 사용하면 logback 설정파일에서 복수개의 프로파일을 설정할 수 있다.-->
<!-- <springProfile name="local">-->
<!-- <property resource="logback-local.properties"/>-->
<!-- </springProfile>-->
<!-- <springProfile name="dev">-->
<!-- <property resource="logback-dev.properties"/>-->
<!-- </springProfile>-->
<!--Environment 내의 프로퍼티들을 개별적으로 설정할 수도 있다.-->
<springProperty scope="context" name="LOG_LEVEL" source="logging.level.root"/>
<!-- log file path -->
<property name="LOG_PATH" value="C:/Users/log"/>
<!-- log file name -->
<property name="LOG_FILE_NAME" value="daily_log"/>
<!-- err log file name -->
<property name="ERR_LOG_FILE_NAME" value="err_log"/>
<!-- pattern -->
<property name="LOG_PATTERN" value="%-5level %d{yy-MM-dd HH:mm:ss}[%thread] [%logger{0}:%line] - %msg%n"/>
<!-- Console Appender -->
<appender name="CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>${LOG_PATTERN}</pattern>
</encoder>
</appender>
<!-- File Appender -->
<appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<!-- 파일경로 설정 -->
<file>${LOG_PATH}/${LOG_FILE_NAME}.log</file>
<!-- 출력패턴 설정-->
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>${LOG_PATTERN}</pattern>
</encoder>
<!-- Rolling 정책 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
<!-- .gz,.zip 등을 넣으면 자동 일자별 로그파일 압축 -->
<fileNamePattern>${LOG_PATH}/${LOG_FILE_NAME}.%d{yyyy-MM-dd}_%i.zip</fileNamePattern>
<!-- 파일당 최고 용량 kb, mb, gb -->
<maxFileSize>10MB</maxFileSize>
<!-- 일자별 로그파일 최대 보관주기(~일), 해당 설정일 이상된 파일은 자동으로 제거-->
<maxHistory>30</maxHistory>
<!--<MinIndex>1</MinIndex> <MaxIndex>10</MaxIndex>-->
</rollingPolicy>
</appender>
<!-- 에러의 경우 파일에 로그 처리 -->
<appender name="Error" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.LevelFilter">
<level>error</level>
<onMatch>ACCEPT</onMatch>
<onMismatch>DENY</onMismatch>
</filter>
<file>${LOG_PATH}/${ERR_LOG_FILE_NAME}.log</file>
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>${LOG_PATTERN}</pattern>
</encoder>
<!-- Rolling 정책 -->
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedRollingPolicy">
<!-- .gz,.zip 등을 넣으면 자동 일자별 로그파일 압축 -->
<fileNamePattern>${LOG_PATH}/${ERR_LOG_FILE_NAME}.%d{yyyy-MM-dd}_%i.log</fileNamePattern>
<!-- 파일당 최고 용량 kb, mb, gb -->
<maxFileSize>10MB</maxFileSize>
<!-- 일자별 로그파일 최대 보관주기(~일), 해당 설정일 이상된 파일은 자동으로 제거-->
<maxHistory>60</maxHistory>
</rollingPolicy>
</appender>
<!-- root레벨 설정 -->
<root level="${LOG_LEVEL}">
<appender-ref ref="CONSOLE"/>
<appender-ref ref="FILE"/>
<appender-ref ref="Error"/>
</root>
<logger name="org.apache.ibatis" level="DEBUG" additivity="false">
<appender-ref ref="CONSOLE"/>
<appender-ref ref="FILE"/>
<appender-ref ref="Error"/>
</logger>
<!-- log4jdbc 옵션 설정 -->
<logger name="jdbc" level="OFF"/>
<!-- 커넥션 open close 이벤트를 로그로 남긴다. -->
<logger name="jdbc.connection" level="OFF"/>
<!-- SQL문만을 로그로 남기며, PreparedStatement일 경우 관련된 argument 값으로 대체된 SQL문이 보여진다. -->
<logger name="jdbc.sqlonly" level="OFF"/> <!-- SQL문과 해당 SQL을 실행시키는데 수행된 시간 정보(milliseconds)를 포함한다. -->
<logger name="jdbc.sqltiming" level="DEBUG"/>
<!-- ResultSet을 제외한 모든 JDBC 호출 정보를 로그로 남긴다. 많은 양의 로그가 생성되므로 특별히 JDBC 문제를 추적해야 할 필요가 있는 경우를 제외하고는 사용을 권장하지 않는다. -->
<logger name="jdbc.audit" level="OFF"/>
<!-- ResultSet을 포함한 모든 JDBC 호출 정보를 로그로 남기므로 매우 방대한 양의 로그가 생성된다. -->
<logger name="jdbc.resultset" level="OFF"/>
<!-- SQL 결과 조회된 데이터의 table을 로그로 남긴다. -->
<logger name="jdbc.resultsettable" level="OFF"/>
</configuration>
추가 적으로 RollingPollicy 부분은 요구 조건을 충족하면 발생하기 때문에 daily_log에 로그가 쌓이다가 지정한 파일 크기 또는 다음 날짜로 넘어갔을 때 지정된 파일 형태로 생성됩니다.
3. 적용 완료 & 테스트
SQL 로그 관리 (log4jdbc)
hibernate가 생성하는 query를 로그에 저장하기 위한 설정
4. gradle dependency 추가
implementation group: 'org.bgee.log4jdbc-log4j2', name: 'log4jdbc-log4j2-jdbc4.1', version: '1.16'
implementation group: 'org.slf4j', name: 'slf4j-api', version: '1.7.36'
testImplementation group: 'org.slf4j', name: 'slf4j-log4j12', version: '1.7.36', ext: 'pom'
5. application.properties 수정
<수정전>
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/dbname?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Seoul
<수정후>
spring.datasource.driver-class-name=net.sf.log4jdbc.sql.jdbcapi.DriverSpy
spring.datasource.url=jdbc:log4jdbc:mysql://localhost:3306/dbname?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Seoul
6. /src/main/resources log4jdbc.log4j2.properties 생성
log4jdbc.spylogdelegator.name=net.sf.log4jdbc.log.slf4j.Slf4jSpyLogDelegator
7. 작업 완료 및 테스트
DEBUG 22-10-24 11:09:26[http-nio-8080-exec-4] [sqltiming:368] - com.zaxxer.hikari.pool.ProxyPreparedStatement.executeQuery(ProxyPreparedStatement.java:52)
1. select customer0_.id as id1_5_0_, customer0_.created_date as created_2_5_0_, customer0_.created_id
as created_3_5_0_, customer0_.modified_date as modified4_5_0_, customer0_.modified_id as modified5_5_0_,
customer0_.address as address6_5_0_, customer0_.business_category as business7_5_0_, customer0_.business_condition
as business8_5_0_, customer0_.business_register_number as business9_5_0_, customer0_.code as
code10_5_0_, customer0_.contact_point as contact11_5_0_, customer0_.email_address as email_a12_5_0_,
customer0_.english_address as english13_5_0_, customer0_.fax_number as fax_num14_5_0_, customer0_.is_valid
as is_vali15_5_0_, customer0_.manager as manager16_5_0_, customer0_.memo as memo17_5_0_, customer0_.name
as name18_5_0_, customer0_.owner_name as owner_n19_5_0_, customer0_.telephone as telepho20_5_0_,
customer0_.type as type21_5_0_ from customer customer0_ where customer0_.id=1
{executed in 1 msec}
[참고]
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