在 Spring Boot 中集成 Log4j 2.x 的步骤如下：
1.在 pom.xml 中添加 Log4j 2.x 的依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
<artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
<version>2.17.1</version>
</dependency>
2.在 resources 中配置 Log4j2.xml：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!--日志级别以及优先级排序: OFF > FATAL > ERROR > WARN > INFO > DEBUG > TRACE > ALL -->
<!--Configuration后面的status，这个用于设置log4j2自身内部的信息输出，可以不设置，当设置成trace时，你会看到log4j2内部各种详细输出-->
<!--monitorInterval：Log4j能够自动检测修改配置 文件和重新配置本身，可设置一个非零的间隔秒数来检测配置变更 -->
<Configuration status="WARN" monitorInterval="60">
<!-- 自定义一些变量 -->
<Properties>
<!-- 变量定义 -->
<Property name="log_base_dir">/app_data/logs/my_app</Property>
<!-- Appender在将日志数据写入目标位置之前，一般会将日志数据通过Layout进行格式化。PatternLayout可以使用与C语言printf函数类似
的转换模式来指定输出格式。常见的配置如下：
- %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} : 日志生成时间，输出格式为“年-月-日 时:分:秒.毫秒”
- %p : 日志输出格式
- %c : logger的名称
- %m : 日志内容，即 logger.info("message")
- %n : 换行符
- %T : 线程号
- %L : 日志输出所在行数
- %M : 日志输出所在方法名 -->
<Property name="log_pattern">[%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}][%-5p][%T][%c.%M:%L] %msg%xEx%n</Property>
<!-- 单个日志文件最大大小，单位可以是KB, MB or GB -->
<Property name="max_single_file_size">1MB</Property>
</Properties>
<!-- 使用Appenders元素可以将日志事件数据写到各种目标位置（目前可以为控制台、文件、多种数据库API、远程套接字服务器、Apache Flume、
JMS、远程UNIX Syslog daemon），其内的每个Appender都必须要有一个name属性作为唯一标识，该标识的值在Logger中通过AppenderRef来引
用，从而将该Appender配置到该Logger中 -->
<Appenders>
<!-- Console Appender常用于将日志输出到System.out，一般用在开发环境 -->
<Console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
<!-- 只接受程序中DEBUG级别的日志进行处理-->
<ThresholdFilter level="DEBUG" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
<!-- 在大多数情况下，Appender将格式化LogEvent的责任委托给Layout -->
<PatternLayout pattern="${log_pattern}"/>
</Console>
<!-- RollingFile Appender会将日志输出到fileName属性指定的文件中，且需要指定TriggeringPolicy和RolloverStrategy。其中
TriggeringPolicy决定是否生成新的日志文件，RolloverStrategy决定如何生成新的日志文件。如果没有配置RolloverStrategy，则会
使用DefaultRolloverStrategy。从2.5开始，可以在DefaultRolloverStrategy中配置一个自定义的删除动作。从2.8开始，如果没有指定
文件名，则会使用DirectWriteRolloverStrategy来代替DefaultRolloverStrategy -->
<!-- 这个RollingFile Appender会打印出所有的DEBUG及以下级别（DEBUG、INFO、ERROR、FATAL、OFF）的信息 -->
<RollingFile name="DebugLogRollingFile" fileName="${log_base_dir}/my_app_debug.log"
filePattern="${log_base_dir}/$${date:yyyy_MM_dd}/my_app_debug_%d{yyyy_MM_dd_HH}_%i.log.gz">
<ThresholdFilter level="DEBUG" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
<PatternLayout pattern="${log_pattern}" charset="UTF-8"/>
<!-- Policies表示一个CompositeTriggeringPolicy，可以组合多个TriggeringPolicy，只要内部的任意一个TriggeringPolicy
满足触发条件，都会滚动日志 -->
<Policies>
<!-- TimeBasedTriggeringPolicy用于按时间滚动日志。只要filePattern属性值中的日期/时间模式（pattern）不再应用于当
前文件时就进行日志滚动。这种规则通过interval和modulate属性来配置。interval属性指定一个整数，用于基于日期/时间模式中
的最小的时间单位数滚动一次。例如，filePattern值为/app_data/logs/my_app/$${date:yyyy_MM_dd}/my_app_%d{yyyy_
MM_dd_HH}_%i.log，这里使用小时作为最小的时间单位时，假如interval参数值为4，则表示每4小时滚动一次。默认值为1。
modulate表示是否调整interval属性值以便下次滚动发生在interval边界处。如果时间最小单位为小时，当前时间为早上3点，间隔
为4小时，则第一次滚动将发生在早上4点时（而不是早上7点），后续滚动将发生在早上8点、中午12点、下午4点等时刻 -->
<TimeBasedTriggeringPolicy interval="1" modulate="false"/>
<!-- SizeBasedTriggeringPolicy用于按文件大小滚动日志。每当日志文件超过size指定的大小（一般不超过几十MB，否则使用软
件打开导出的日志时很不方便），则这size大小的日志会自动存入按filePattern属性指定建立的文件夹下面并进行压缩存档 -->
<SizeBasedTriggeringPolicy size="${max_single_file_size}"/>
</Policies>
<!-- DefaultRolloverStrategy可以同时接受RollingFileAppender中filePattern属性值中日期/时间和整数计数器（%i）的
pattern，当日期/时间满足条件时，则会使用当前的日期/时间生成新的日志文件，如果filePattern属性值中含有一个整数计数器%i，则
在每次滚动时该整数都会增加，如果filePattern属性值中同时包含了日期/时间和整数计数器（%i），计数器会在日期/时间不变时而满足
其他滚动触发条件时（文件大小）开始自增，直到日期/时间发生变化时，计数器会重新自增。以.gz、.zip、.bz2、deflate、pack200
或xz结尾的filePattern值，会在日志文件归档时以后缀对应的格式进行压缩。min属性指定计数器的最小值，默认为1。max属性指定计数
器的最大值，一旦计数器达到了最大值，最早的归档将会在每次滚动时被删除，默认值为7。fileIndex属性如果设置为max（默认），则具
有更大索引的文件比具有更小索引的文件内容更新，如果设置为min，文件将重命名且计数器将遵循Fixed Window策略，这两种情况均有可
能导致批量的文件重命名，自2.8版本开始，如果fileIndex属性设置为nomax，则min和max属性值都将会被忽略，文件编号将每次递增1，
每次滚动都会递增到更大的值，且没有最大文件编号的限制 -->
<!--<DefaultRolloverStrategy max="100" min="1" fileIndex = "nomax"/>-->
<DefaultRolloverStrategy fileIndex="nomax">
<!-- Log4j 2.5引入了删除动作（Delete元素）。在滚动删除旧的日志文件时，相比使用DefaultRolloverStrategy的max属
性，该功能可以让用户拥有更多的删除控制。删除动作可以让用户配置若干个条件来删除相对于基准目录的文件。该功能可以删除非日
志文件，使用时一定要小心。可以通过testMode属性来测试配置是否会错删文件。basePath属性值用于指定删除文件的基准目录，必
须显式指定。maxDepth属性指定扫描目录的最大层级，0表示仅能访问基准目录（安全限制不能访问的情况除外），
Integer.MAX_VALUE值表示可以访问所有层级。默认值为1，表示仅扫描基准目录下的文件。testMode属性值如果设置为true，文件
不会实际删除，而是在status logger打印一条INFO级别的消息，可以使用该功能来测试是否会错删目标文件，默认为false。-->
<!-- 这里的Delete元素配置了每次滚动都会删除基准目录下匹配“*/my_app_debug_*.log.gz”日志文件，只要9分钟以前的日志文
件总大小超过2MB，或9分钟以前的日志文件文件总数超过2个就按时间顺序删除较早的日志文件。该元素可以防止日志文件所在分区的
磁盘空间被占满。特别需要注意的是，只有在发生日志滚动时才会尝试进行删除，否则即使满足了删除条件，但如果没有新的滚动日志
生成的话也不会发生删除操作。 -->
<Delete basePath="${log_base_dir}" maxDepth="2">
<!-- Delete元素里可以指定若干个PathCondition类型的元素。如果指定了不止一个条件，则这些条件都需要在删除之前接受
某个路径。这些条件可以嵌套，只有外部条件接受某个路径之后，其内部条件才会决定是否接受该路径。如果这些条件没有嵌套，
则它们的执行顺序是任意的。这些条件也可以通过使用IfAll, IfAny和IfNot等组合条件进行AND、OR和NOT等逻辑运算。用户
也可以创建自定义条件或使用内置条件：
- IfFileName：接受匹配正则表达式或glob的文件路径；
- IfLastModified：接受比指定时段早或一样早的文件；
- IfAccumulatedFileCount：在遍历文件树时文件总数超过文件数上限后接受路径；
- IfAccumulatedFileSize：在遍历文件树时文件总大小超过上限后接受路径；
- IfAll：如果所有内嵌条件都接受了某个路径才会接受该路径，相当于AND逻辑，其内嵌条件的执行顺序是任意的；
- IfAny：如果任意一个内嵌条件接受了某个目录就接受该目录，相当于OR逻辑，其内嵌条件的执行顺序是任意的；
- IfNot：如果内嵌条件不接受某个路径就接收该路径，相当于NOT逻辑。-->
<!-- IfFileName可以通过glob（使用受限的模式语言,比正则更简单）或regex属性（正则）来匹配相对路径（相对于Delete
的basePath属性指定的基准目录）-->
<!-- 当外部的条件满足时才会计算内部的条件，内部的同级条件的计算顺序是任意的。 -->
<IfFileName glob="*/my_app_debug_*.log.gz">
<!-- IfLastModified可以通过age属性值来指定接受最后修改时间为指定时间或早于指定时间的路径，该属性的值可参考
org.apache.logging.log4j.core.appender.rolling.action.Duration.parse(CharSequence text)方法的文档 -->
<!-- 这里的IfLastModified指定删除达到或超过60天内的文件 -->
<IfLastModified age="9m">
<!-- 这里的IfAny内嵌了两个PathCondition，表示满足任意一个条件即可 -->
<IfAny>
<!-- IfAccumulatedFileSize可通过exceeds属性值指定一个文件总大小上限值。如果文件数超过了该上限值
则删除文件 -->
<IfAccumulatedFileSize exceeds="2MB"/>
<!-- IfAccumulatedFileCount可通过exceeds属性值指定一个文件总数上限值。如果文件数超过了该上限值
则删除文件 -->
<IfAccumulatedFileCount exceeds="2"/>
</IfAny>
</IfLastModified>
</IfFileName>
</Delete>
</DefaultRolloverStrategy>
</RollingFile>
<RollingFile name="InfoLogRollingFile" fileName="${log_base_dir}/my_app_info.log"
filePattern="${log_base_dir}/$${date:yyyy_MM_dd}/my_app_info_%d{yyyy_MM_dd_HH}_%i.log.gz">
<ThresholdFilter level="INFO" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
<PatternLayout pattern="${log_pattern}"/>
<Policies>
<TimeBasedTriggeringPolicy/>
<SizeBasedTriggeringPolicy size="${max_single_file_size}"/>
</Policies>
<DefaultRolloverStrategy fileIndex="nomax">
<Delete basePath="${log_base_dir}" maxDepth="2">
<IfFileName glob="*/my_app_info_*.log.gz">
<!-- 这里表示匹配“*/my_app_info_*.log.gz”模式的日志文件的删除策略如下：
- 只要日志文件总数量超过5个就删除按时间顺序最早的日志文件
- 只要日志文件总大小超过10MB就会删除按时间顺序最早的日志文件
- 只要日志文件最近修改时间为9分钟前或更早就会删除按时间顺序最早的日志文件 -->
<IfAny>
<IfAccumulatedFileSize exceeds="8MB"/>
<IfAccumulatedFileCount exceeds="5"/>
<IfLastModified age="9m"/>
</IfAny>
</IfFileName>
</Delete>
</DefaultRolloverStrategy>
</RollingFile>
<RollingFile name="WarnLogRollingFile" fileName="${log_base_dir}/my_app_warn.log"
filePattern="${log_base_dir}/$${date:yyyy_MM_dd}/my_app_warn_%d{yyyy_MM_dd_HH}_%i.log.gz">
<ThresholdFilter level="WARN" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
<PatternLayout pattern="${log_pattern}"/>
<Policies>
<TimeBasedTriggeringPolicy/>
<SizeBasedTriggeringPolicy size="${max_single_file_size}"/>
</Policies>
<DefaultRolloverStrategy fileIndex="nomax">
<Delete basePath="${log_base_dir}" maxDepth="2">
<IfFileName glob="*/my_app_warn_*.log.gz">
<IfAny>
<IfAccumulatedFileSize exceeds="3GB"/>
<IfAccumulatedFileCount exceeds="3000"/>
<IfLastModified age="30d"/>
</IfAny>
</IfFileName>
</Delete>
</DefaultRolloverStrategy>
</RollingFile>
<RollingFile name="ErrorLogRollingFile" fileName="${log_base_dir}/my_app_error.log"
filePattern="${log_base_dir}/$${date:yyyy_MM_dd}/my_app_error_%d{yyyy_MM_dd_HH}_%i.log.gz">
<ThresholdFilter level="ERROR" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
<PatternLayout pattern="${log_pattern}"/>
<Policies>
<TimeBasedTriggeringPolicy/>
<SizeBasedTriggeringPolicy size="${max_single_file_size}"/>
</Policies>
<DefaultRolloverStrategy fileIndex="nomax">
<Delete basePath="${log_base_dir}" maxDepth="2">
<IfFileName glob="*/my_app_error_*.log.gz">
<IfAny>
<IfAccumulatedFileSize exceeds="3GB"/>
<IfAccumulatedFileCount exceeds="3000"/>
<IfLastModified age="30d"/>
</IfAny>
</IfFileName>
</Delete>
</DefaultRolloverStrategy>
</RollingFile>
<!-- 记录druid的SQL语句 -->
<RollingFile name="DruidSqlRollingFile" fileName="${log_base_dir}/druid.log"
filePattern="${log_base_dir}/$${date:yyyy_MM_dd}/druid_%d{yyyy_MM_dd_HH}_%i.log.gz">
<PatternLayout pattern="${log_pattern}"/>
<Policies>
<TimeBasedTriggeringPolicy/>
<SizeBasedTriggeringPolicy size="${max_single_file_size}"/>
</Policies>
<DefaultRolloverStrategy fileIndex="nomax">
<Delete basePath="${log_base_dir}" maxDepth="2" testMode="true">
<IfFileName glob="*/druid_*.log.gz">
<IfAny>
<IfAccumulatedFileSize exceeds="3GB"/>
<IfAccumulatedFileCount exceeds="3000"/>
<IfLastModified age="30d"/>
</IfAny>
</IfFileName>
</Delete>
</DefaultRolloverStrategy>
</RollingFile>
</Appenders>
<!--定义logger，只有定义了logger并引入的appender，appender才会生效-->
<Loggers>
<!-- 当Logger在配置文件中声明时，就创建了一个LoggerConfig对象，两者一一对应，LoggerConfig包含一些Filter、这些
Filters用于过滤传递给任意Appender的LogEvent，它还包含一些Appender的引用。Logger本身执行无指向的动作，它仅含有一
个与LoggerConfig关联的名称（通过name属性指定），root Logger具有固定的默认名称，其他Logger需要指定各自的name属性
值。LoggerConfig会被分配一个日志级别，通过level属性来指定。内建的日志级别按优先级从高到底排序有：OFF > FATAL >
ERROR > WARN > INFO > DEBUG > TRACE > ALL，Log4j 2 也支持自定义的日志级别。
-->
<Root level="ALL">
<AppenderRef ref="Console"/>
<AppenderRef ref="InfoLogRollingFile"/>
<AppenderRef ref="WarnLogRollingFile"/>
<AppenderRef ref="DebugLogRollingFile"/>
<AppenderRef ref="ErrorLogRollingFile"/>
</Root>
<!-- 每个LoggerConfig的日志级别如果没有显式配置，则会继承其父级LoggerConfig的日志级别，而root LoggerConfig如果没
有配置日志级别，则会为其分配一个默认的ERROR级别 -->
<!-- 某个Logger所允许的每条日志打印请求都会传递给其LoggerConfig中的所有Appender，也会传递给该LoggerConfig的parent
LoggerConfig中的Appender，这种现象称为相加性（Additivity）。也就是说，Appender会从LoggerConfig的继承中继承相加性。这种特
性可以用来汇整某几个logger的输出，可以在声明Logger的配置文件中设置additivity="false"来禁用这种叠加继承 -->
<!--记录druid-sql的记录-->
<Logger name="druid.sql.Statement" level="debug" additivity="false">
<appender-ref ref="DruidSqlRollingFile"/>
</Logger>
<!--过滤掉spring和mybatis的一些无用的DEBUG信息-->
<Logger name="org.springframework" level="INFO"/>
<Logger name="org.mybatis" level="INFO"/>
<!--log4j2 自带过滤日志-->
<Logger name="org.apache.catalina.startup.DigesterFactory" level="error"/>
<Logger name="org.apache.catalina.util.LifecycleBase" level="error"/>
<Logger name="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol" level="warn"/>
<Logger name="org.apache.sshd.common.util.SecurityUtils" level="warn"/>
<Logger name="org.apache.tomcat.util.net.NioSelectorPool" level="warn"/>
<Logger name="org.crsh.plugin" level="warn"/>
<Logger name="org.crsh.ssh" level="warn"/>
<Logger name="org.eclipse.jetty.util.component.AbstractLifeCycle" level="error"/>
<Logger name="org.hibernate.validator.internal.util.Version" level="warn"/>
<Logger name="org.springframework.boot.actuate.autoconfigure.CrshAutoConfiguration" level="warn"/>
<Logger name="org.springframework.boot.actuate.endpoint.jmx" level="warn"/>
<Logger name="org.thymeleaf" level="warn"/>
</Loggers>
</Configuration>
3.在代码中使用 Log4j 2.x：
import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
@RestController
public class ExampleController {
private static final Logger logger = LogManager.getLogger(ExampleController.class);
@GetMapping("/example")
public String example() {
logger.debug("This is a debug message.");
logger.info("This is an info message.");
logger.warn("This is a warn message.");
logger.error("This is an error message.");
return "Hello, world!";
}
}
上面的代码在 ExampleController 类中定义了一个名为 logger 的静态 Logger 对象，并在 example() 方法中使用 debug()、info()、warn() 和 error() 方法打印日志。
4.启动应用程序，查看控制台和日志文件中的日志输出。
注意：如果你的项目使用了 Spring Boot 2.4.0 或更高版本，需要在 pom.xml 中将 Log4j 2.x 的版本升级到 2.14.0 或更高版本，否则会出现日志过多导致性能下降的问题。
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