Java 正则解析logback日志

我不是女神ヾ 2022-02-24 09:50 353阅读 0赞

对于web应用, 笔者通常会在请求开始和结束的时候打印一行日志, 并记录接口的处理时间, 也就是说通常所说的接口响应时间. 这样当生产环境项目出现异常时, 可以通过接口的响应时间和次数初步推测有可能产生问题的接口， 从而更快定位和解决问题。

## 1. 日志格式 ##

笔者习惯于使用logback 输出日志, logback 定义日志格式比较灵活, 笔者定义的格式为:

*  接口开始:  t i m e \[ time\[ time\[level\]\[ t h r e a d N a m e \] \[ threadName\]\[ threadName\]\[className\]\[ s e s s i o n I d \] \[ sessionId\]\[ sessionId\]\[requestId\}-接口:\[$url\]-start
 *  接口结束:  t i m e \[ time\[ time\[level\]\[ t h r e a d N a m e \] \[ threadName\]\[ threadName\]\[className\]\[ s e s s i o n I d \] \[ sessionId\]\[ sessionId\]\[requestId\}-接口:\[$url\]-ended, 耗时:254ms

2019-04-01 13:38:20.591[INFO][http-127.0.0.1-8080-1][org.zongf.test.ApiAccessLogUtil][8BD0EF4739EB58C634D1853B2F7BAF96][67617bd63bb4437295eb6a49601d4b0f]-接口:[/article/1001]-start
    2019-04-01 13:38:20.591[INFO][http-127.0.0.1-8080-1][org.zongf.test.ApiAccessLogUtil][8BD0EF4739EB58C634D1853B2F7BAF96][67617bd63bb4437295eb6a49601d4b0f]-接口:[/article/1001]-这是其它日志, 模拟不匹配
    2019-04-01 13:38:22.367[INFO][http-127.0.0.1-8080-1][org.zongf.test.ApiAccessLogUtil][8BD0EF4739EB58C634D1853B2F7BAF96][67617bd63bb4437295eb6a49601d4b0f]-接口:[/article/1001]-ended, 访问时间:254ms

## 2. 解析日志 ##

### 2.1 建立日志模型 ###

将单行日志抽象为java 类, 这样解析之后便于后续做排序, 统计等操作。

public class LogLine { 
    
        // 日志输出时间
        private String time;
    
        // 日志级别
        private String level;
    
        // 日志线程名称
        private String thread;
    
        // 日志类名称
        private String clz;
    
        // 请求会话 id
        private String sid;
    
        // 请求id
        private String reqid;
    
        // 接口地址
        private String uri;
    
        // 日志类型: start-开始日志 ended,-结束日志
        private String tag;
    
        // 请求耗时
        private int cost;
    	
    	// 省略setter/getter 方法
    }

### 2.2 日志解析工具类 ###

笔者编写一个解析单行日志的工具类, 用于将单行日志转换为java 模型.

public class LogLineParserUtil { 
    
        /* 正则表达式模式说明: 匹配时间: ([^\[\]]*) 匹配日志级别,线程名称等被中括号包裹的字符串: \[([^\[\]]*)\] 精确匹配字符串start或ended: (start|ended,) 匹配剩余字符:(.*) */
    
        // 日志匹配模式表达式. 用括号表示捕获匹配内容, 在后面可以时候用matcher.group(idx)获取捕获的字符串内容
        private static final String pattenExp = "([^\\[\\]]*)\\[([^\\[\\]]*)\\]\\[([^\\[\\]]*)\\]\\[([^\\[\\]]*)\\]\\[([^\\[\\]]*)\\]\\[([^\\[\\]]*)\\]-接口:\\[([^\\[\\]]*)\\]\\-(start|ended,)(.*)";
    
        private static Pattern pattern ;
    
        static { 
            pattern = Pattern.compile(pattenExp);
        }
    
        /** * @Description: 解析单行日志 * @param line 日志 * @return: LogLine * @author: zongf * @time: 2019-04-02 11:08:37 */
        public static LogLine parserLine(String line) { 
    
            // 匹配单行日志
            Matcher matcher = pattern.matcher(line);
            boolean isFind = matcher.find();
    
            if (isFind) { 
                // 匹配成功, 则创建日志模型
                LogLine logLine = new LogLine();
    
                // 赋值每个字段
                logLine.setTime(matcher.group(1));
                logLine.setLevel(matcher.group(2));
                logLine.setThread(matcher.group(3));
                logLine.setClz(matcher.group(4));
                logLine.setSid(matcher.group(5));
                logLine.setReqid(matcher.group(6));
                logLine.setUri(matcher.group(7));
                logLine.setTag(matcher.group(8));
    
                // 如果单行日志类型为ended, 则处理耗时字段
                if ("ended,".equals(logLine.getTag())) { 
                    String cost = StringUtils.substringBetween(matcher.group(9),":", "ms");
                    logLine.setCost(Integer.parseInt(cost));
                }
                return logLine;
            }
    
            //匹配失败, 返回空
            return null;
        }
    }

### 2.3 测试用例 ###

笔者这里只测试将单行日志解析为java 对象, 对于读取文件, 日志统计排序就不介绍了, 都是java 的基本功.

@Test
        public void test_parseLog(){ 
            String[] logs = new String[]{ 
                    "2019-04-01 13:38:20.591[INFO][http-127.0.0.1-8080-1][org.zongf.test.ApiAccessLogUtil][8BD0EF4739EB58C634D1853B2F7BAF96][67617bd63bb4437295eb6a49601d4b0f]-接口:[/article/1001]-start",
                    "2019-04-01 13:38:20.591[INFO][http-127.0.0.1-8080-1][org.zongf.test.ApiAccessLogUtil][8BD0EF4739EB58C634D1853B2F7BAF96][67617bd63bb4437295eb6a49601d4b0f]-接口:[/article/1001]-这是其它日志, 模拟不匹配",
                    "2019-04-01 13:38:22.367[INFO][http-127.0.0.1-8080-1][org.zongf.test.ApiAccessLogUtil][8BD0EF4739EB58C634D1853B2F7BAF96][67617bd63bb4437295eb6a49601d4b0f]-接口:[/article/1001]-ended, 访问时间:254ms"
            };
    
            for (String log : logs) { 
                LogLine logLine = LogLineParserUtil.parserLine(log);
                System.out.println(logLine);
            }
        }

### 2.4 解析结果 ###

笔者自定义toString方法, 只输出几个字段用于测试。 从输出结果来看, 由于第二行日志和笔者自定义的正则匹配模式不匹配, 所以并未做正确解析.

{ time='2019-04-01 13:38:20.591', cost=0, uri='/article/1001', sid='8BD0EF4739EB58C634D1853B2F7BAF96', reqid='67617bd63bb4437295eb6a49601d4b0f'}
    null
    { time='2019-04-01 13:38:22.367', cost=254, uri='/article/1001', sid='8BD0EF4739EB58C634D1853B2F7BAF96', reqid='67617bd63bb4437295eb6a49601d4b0f'}