logback中文网
根标签 configuration
属性
scan
当此属性设置为true时，配置文件如果发生改变，将会被重新加载，默认值为true。
scanPeriod
设置监测配置文件是否有修改的时间间隔，如果没有给出时间单位，默认单位是毫秒。当scan为true时，此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。
debug
当此属性设置为true时，将打印出logback内部日志信息，实时查看logback运行状态。默认值为false
子节点
上下文名称 contextName
默认为default，用于区分不同应用程序的记录，一旦设置，不能修改
使用时可用${contextName}
serverName
变量 property
全局变量，类似于maven的pom.xml中的property，有两个属性：name、value，使用时使用${}占位符
${serverName}
日志管理 logger
负责写日志 appender
日志管理-logger
可以包含零个或多个
属性
name
用来约束某个包或者某个具体的类
root为全局配置
level
设置日志级别，与大小写无关，默认为DEBUG
日志级别从高到低：OFF > FATAL > ERROR > WARN > INFO > DEBUG > TRACE > ALL
- ALL 最低等级的，用于打开所有日志记录。
- TRACE designates finer-grained informational events than the DEBUG.Since:1.2.12，很低的日志级别，一般不会使用。
- DEBUG 指出细粒度信息事件对调试应用程序是非常有帮助的，主要用于开发过程中打印一些运行信息。
- INFO 消息在粗粒度级别上突出强调应用程序的运行过程。打印一些你感兴趣的或者重要的信息，这个可以用于生产环境中输出程序运行的一些重要信息，但是不能滥用，避免打印过多的日志。
- WARN 表明会出现潜在错误的情形，有些信息不是错误信息，但是也要给程序员的一些提示。
- ERROR 指出虽然发生错误事件，但仍然不影响系统的继续运行。打印错误和异常信息，如果不想输出太多的日志，可以使用这个级别。
- FATAL 指出每个严重的错误事件将会导致应用程序的退出。这个级别比较高了。重大错误，这种级别你可以直接停止程序了。
- OFF 最高等级的，用于关闭所有日志记录。
additivity
是否向上级logger传递打印信息，默认是true，即INFO级别会向DEBUG传递
例
负责写日志-appender
属性
name
appender的名称，全局唯一，appender-ref 关联该name
class
appender的全限定名
ConsoleAppender 日志写到控制台
把日志添加到控制台
%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} - %msg %n
FileAppender 日志写到文件
把日志添加到文件
prudent支持多JVM同时操作同一个日志文件
官方给的说明如下：如果使用prudent模式，FileAppender将安全的写入到指定文件，即使存在运行在不同机器上的、其他JVM中运行的其他FileAppender实例。
Prudent模式更依赖于排他文件锁，经验表明加了文件锁后，写日志的开始是正常的3倍以上。当prudent模式关闭时，每秒logging event的吞吐量为100,000，当prudent模式开启时，大约为每秒33,000
serverName
${contextName}.log
true
%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n
RollingFileAppender 滚动记录文件
滚动记录文件，先将日志记录到指定文件，当符合某个条件时，将日志记录到其他文件
rollingPolicy 滚动策略
TimeBasedRollingPolicy
最常用的滚动策略，它根据时间来制定滚动策略，既负责滚动也负责出发滚动。
必要节点，包含文件名及“%d”转换符， “%d”可以包含一个 java.text.SimpleDateFormat指定的时间格式，如：%d{yyyy-MM}
RollingFileAppender的file字节点可有可无，通过设置file，可以为活动文件和归档文件指定不同位置，当前日志总是记录到file指定的文件（活动文件），
活动文件的名字不会改变；如果没设置file，活动文件的名字会根据fileNamePattern 的值，每隔一段时间改变一次。“/”或者“\”会被当做目录分隔符。
可选节点，控制保留的归档文件的最大数量，超出数量就删除旧文件。
假设设置每个月滚动，且
删除旧文件时，那些为了归档而创建的目录也会被删除。
FixedWindowRollingPolicy
根据固定窗口算法重命名文件的滚动策略
必须包含“%i”例如，假设最小值和最大值分别为1和2，命名模式为 mylog%i.log,会产生归档文件mylog1.log和mylog2.log。还可以指定文件压缩选项，例如，mylog%i.log.gz或者log%i.log.zip
SizeAndTimeBasedRollingPolicy
按时间滚动，按大小归档
必要节点，%d和%i 必须有
最大文件大小，超过大小进行归档
可选节点，控制保留的归档文件的最大数量，超出数量就删除旧文件。
总日志文件最大大小，当总日志文件最大大小超过最大值时，删除旧文件，优先级大于maxHistory
/app/log/${CONTEXT_NAME}/info/${HOSTNAME}.${CONTEXT_NAME}.%d{yyyy-MM-dd}.ysData.%i.log
100MB
30
20GB
triggeringPolicy 日志触发器策略
SizeBasedTriggeringPolicy： 查看当前活动文件的大小，如果超过指定大小会告知 RollingFileAppender 触发当前活动文件滚动。只有一个节点:
例：
logFile.%d{yyyy-MM-dd}.log
30
%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n
test.log
tests.%i.log.zip
1
3
20MB
%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n
DBAppender 日志入库
DBAppender将日志存入三张表中，这三张表分别为：logging_event, logging_event_property 与 logging_event_exception。在使用 DBAppender 之前，它们必须存在。
logback 自带 SQL 脚本来创建表。这些脚本在 logback-classic/src/main/java/ch/qos/logback/classic/db/script 文件夹下。每一种最流行的数据库都有一个对应的脚本。
目前 logback 支持的数据库方言有 H2, HSQL, MS SQL Server, MySQL, Oracle, PostgreSQL, SQLLite and Sybase。
下面的表格总结了数据库类型，以及它们是否支持 getGeneratedKeys() 方法：
| RDBMS | 测试版本 | JDBC 驱动的测试版本 | 是否支持 getGeneratedKeys() |
logback 是否提供对应的方言 |
|---|---|---|---|---|
| DB2 | untested | untested | unknown | NO |
| H2 | 1.2.132 | - | unknown | YES |
| HSQL | 1.8.0.7 | - | NO | YES |
| Microsoft SQL Server | 2005 | 2.0.1008.2 (sqljdbc.jar) | YES | YES |
| MySQL | 5.0.22 | 5.0.8 (mysql-connector.jar) | YES | YES |
| PostgreSQL | 8.x | 8.4-701.jdbc4 | NO | YES |
| Oracle | 10g | 10.2.0.1 (ojdbc14.jar) | YES | YES |
| SQLLite | 3.7.4 | - | unknown | YES |
| Sybase SQLAnywhere | 10.0.1 | - | unknown | YES |
logging_event 表包含了以下字段：
| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| timestamp | big int |
日志事件的创建时间 |
| formatted_message | text |
经过 org.slf4j.impl.MessageFormatter 格式化后的消息 |
| logger_name | varchar |
发出日志的 logger 名 |
| level_string | varchar |
日志事件的级别 |
| reference_flag | smallint |
用来表示是否是异常或者与 MDC 属性相关联。它的值通过 ch.qos.logback.classic.db.DBHelper 计算得到。日志时间包含 MDC 或者 Context 时，它的值为 1。包含异常时，它的值为 2。包含两者，则值为 3。 |
| caller_filename | varchar |
发出日志请求的文件名 |
| caller_class | varchar |
发出日志请求的类 |
| caller_method | varchar |
发出日志请求的方法 |
| caller_line | char |
发出日志请求所在的行 |
| event_id | int |
日志事件在数据库的 id |
logging_event_property 表用于存储 MDC 或者 Context 中的 key 与 value。它包含如下字段：
| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| event_id | int |
日志事件的数据库 id |
| mapped_key | varchar |
MDC 属性的 key |
| mapped_value | text |
MDC 属性的 value |
logging_event_exception 表包含如下字段：
| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| event_id | int |
日志事件的数据库 id |
| i | smallint |
堆栈所在的行 |
| trace_line | varchar |
相对应的堆栈信息 |
ConnectionSource
ConnectionSource 接口提供了一种可插拔式的方式为需要使用 java.sql.Connection 的 logback 类获取 JDBC 连接。
目前有三种实现，分别为：DataSourceConnectionSource，DriverManagerConnectionSource 与 JNDIConnectionSource
DriverManagerConnectionSource
DriverManagerConnectionSource 实现了 ConnectionSource 接口，通过基于 URL 的传统 JDBC 方式来获取连接。
这个类为每一个调用 getConnection() 的方法都新建一个 Connection 连接。推荐你使用本地支持的连接池的 JDBC 驱动，或者创建你自己实现的 ConnectionSource，基于你已经使用的任何连接池机制
com.mysql.jdbc.Driver
jdbc:mysql://host_name:3306/datebase_name
username
password
JNDIConnectionSource
JNDIConnectionSource是 logback 自带的，ConnectionSource的另一种实现。从名字可以看出来，它通过 JNDI 获取 javax.sql.DataSource，然后再获取 java.sql.Connection 实例。JNDIConnectionSource主要设计用在 J2EE 应用服务器以及应用服务器客户端中，这里假设应用服务器支持远程获取 javax.sql.DataSource。因为可以利用连接池或者其它应用服务器所提供的好处。更加重要的是，你的应用不需要做重复的工作，因为不需要在 logback.xml 中定义一个 DataSource。
...
java:comp/env/jdbc/logging
这个类通过无参构造函数获取一个 javax.naming.InitialContext。在 J2EE 环境通常可以行得通。但是在 J2EE 环境之外，你需要根据 JNDI 提供者的文档提供一个 jndi.properties 属性文件
DataSourceConnectionSource
${serverName}
${databaseName}
${user}
${password}
在这个例子中，我们大量使用了变量替换。当需要把一些连接的细节集中在一个配置文件中，并且通过 logback 与其它框架共享时非常方便。
连接池
日志事件可以很快的被创建。为了让日志事件都能被插入到数据库，推荐DBAppender使用连接池配置。
经过实验发现，使用连接池，可以让 DBAppender 有大幅的性能提升。下面的配置文件，将日志事件发送给 MySQL，没有使用连接池。
${serverName}
${port$
${dbName}
${user}
${pass}
在这个配置文件中，发送 500 个日志事件到 MySQL 数据库，需要高达 5 秒的时间，相当每条请求需要 10 毫秒。在大型的应用中，这个数字是不能够被接受的。
DBAppender` 连接池需要使用一个专业的外部库。下一个例子中使用 c3p0。为了使用 c2p0，你需要下载并将 c3p0-VERSION.jar 放在类路径下。
com.mysql.jdbc.Driver
jdbc:mysql://${serverName}:${port}/${dbName}
${user}
${password}
使用这个新的配置，发送 500 条日志事件到 MySQL 数据库大约需要 0.5 秒，大约 1 毫秒一条请求，性能提升了十倍。
SiftingAppender 分离或者过滤日志
SiftingAppender 根据给定的运行时属性分离或者过滤日志。例如，SiftingAppender 可以根据用户的 session 分离日志，因此不同的用户的日志会有不同的日志文件，一个用户一个日志文件。
| 属性名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| timeout | Duration | 一个内置的 appender 如果在指定 timeout 时间内没有被访问，则被认为是过时的。一个过时的 appender 会被关闭，并且不会被 SiftingAppende 所引用。默认值为 30 分钟 |
| maxAppenderCount | integer |
SiftingAppender 可以创建并且跟踪内置 appender 的最大数量。默认值为 Integer.MAX_VALUE |
通过动态创建来实现这个。SiftingAppender 通过配置文件中指定的模板 (通过闭合的
在处理一个日志事件时，SiftingAppender会委托一个子 appender 去进行处理。选择的标准是通过 discriminator 在运行时计算。用户也可以通过 Discriminator 来指定一个选择标准。
示例
应用通过打印日志来表明应用已经启动。通过 MDC 设置键 "userid" 对应的值为 "Alice"，并打印了一条日志信息。
logger.debug("Application started");
MDC.put("userid", "Alice");
logger.debug("Alice says hello");
userid
unknown
${userid}_${FILE_NAME}.log
false
%d [%thread] %level %mdc %logger{35} - %msg%n
在没有 class 属性的情况下，默认的 discriminator 类型为 MDCBasedDiscriminator。discriminator 的的值为 MDC 的 key 所对应的值。但是，如果 MDC 的值为 null，那么 defaultValue 的将为 discriminator 的值。
SiftingAppender 的独特之处在于它有能力去引用以及配置子 appender。在上面的例子中，SiftingAppender 会创建多个 FileAppender 实例。每个 FileAppender 实例通过 MDC 的 key 所对应的值来标识。每当 MDC 的 key "userid" 被分配一个新值时，一个新的 FileAppender 将会被构建。SiftingAppender 可以追踪它所创建的 appender。appender 在 30 分钟之内没有被使用将会被自动关闭并丢弃。
导出变量 有不同 appender 实例是不够的。每一个实例都必须输出到一个唯一的资源中。为了做到这种区分，在 appender 模板中，key 被传递给 discriminator。在上面的例子中是 "userid"，它将被导出并变成一个变量。因此，该变量可以通过给定的子 appender 来区分具体的资源。
在上面的示例中，使用 "byUserid.xml" 来运行 SiftExample，将会创建两个不同的日志文件，"unknown.log" 与 "Alice.log"。
本地变量 在版本 1.0.12 中，配置文件中局部变量的属性也可以应用到内置的 appender 中。而且，你可以在 元素中定义变量以及动态定义属性。或者在 元素之外定义变量，在里面使用也是支持的。
获取正确的 timeout
对于特定类型的应用，正确的获取 timeout 参数非常困难。如果 timeout 过小，一个新的内置 appender 在创建几秒钟之后就被移除了。这种现象被称为 "制造垃圾"。如果 timeout 的值过大，那么 appender 会快速接连的被创建，可能会耗尽资源。同理，设置 maxAppenderCount 的值太低会产生垃圾。
在大多数情况下，在代码中显示的指出不需要再创建内置的 appender。需要在代码中标记日志事件为 FINALIZE_SESSION。无论什么时候 SiftingAppender 看到日志事件标记为 FINALIZE_SESSION，它将会终结相关的子 appender。在生命周期快结束时，内置的 appender 将会留存几秒钟来处理之后到来的日志事件，然后再关闭。
import org.slf4j.Logger;
import static ch.qos.logback.classic.ClassicConstants.FINALIZE_SESSION_MARKER;
void job(String jobId) {
MDC.put("jobId", jobId);
logger.info("Starting job.");
... do whather the job needs to do
// 将导致内置 appender 结束生命周期。但是会留存几秒钟
logger.info(FINALIZE_SESSION_MARKER, "About to end the job");
try {
.. perform clean up
} catch(Exception e);
// 被留存的 appender 处理，但是不会再创建新的 appender
logger.error("unexpected error while cleaning up", e);
}
}
其余appender
SocketAppender、SMTPAppender、SyslogAppender、SiftingAppender
负责两件事，一是把日志信息转换成字节数组，二是把字节数组写入到输出流。
目前PatternLayoutEncoder 是唯一有用的且默认的encoder ，有一个
例：
%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} - %msg%n
转换符 作用
| c {length } lo {length } logger {length } | 输出日志的logger名，可有一个整形参数，功能是缩短logger名，设置为0表示只输入logger最右边点符号之后的字符串。 Conversion specifier Logger name Result%loggermainPackage.sub.sample.BarmainPackage.sub.sample.Bar%logger{0}mainPackage.sub.sample.BarBar%logger{5}mainPackage.sub.sample.Barm.s.s.Bar%logger{10}mainPackage.sub.sample.Barm.s.s.Bar%logger{15}mainPackage.sub.sample.Barm.s.sample.Bar%logger{16}mainPackage.sub.sample.Barm.sub.sample.Bar%logger{26}mainPackage.sub.sample.BarmainPackage.sub.sample.Bar |
| C {length } class {length } | 输出执行记录请求的调用者的全限定名。参数与上面的一样。尽量避免使用，除非执行速度不造成任何问题。 |
| contextName cn | 输出上下文名称。 |
| d {pattern } date {pattern } | 输出日志的打印日志，模式语法与java.text.SimpleDateFormat 兼容。 Conversion Pattern Result%d2006-10-20 14:06:49,812%date2006-10-20 14:06:49,812%date{ISO8601}2006-10-20 14:06:49,812%date{HH:mm:ss.SSS}14:06:49.812%date{dd MMM yyyy ;HH:mm:ss.SSS}20 oct. 2006;14:06:49.812 |
| F / file | 输出执行记录请求的java源文件名。尽量避免使用，除非执行速度不造成任何问题。 |
| caller{depth} caller{depth, evaluator-1, ... evaluator-n} | 输出生成日志的调用者的位置信息，整数选项表示输出信息深度。例如， %caller{2} 输出为：0 [main] DEBUG - logging statement Caller+0 at mainPackage.sub.sample.Bar.sampleMethodName(Bar.java:22) Caller+1 at mainPackage.sub.sample.Bar.createLoggingRequest(Bar.java:17)例如， %caller{3} 输出为：16 [main] DEBUG - logging statement Caller+0 at mainPackage.sub.sample.Bar.sampleMethodName(Bar.java:22) Caller+1 at mainPackage.sub.sample.Bar.createLoggingRequest(Bar.java:17) Caller+2 at mainPackage.ConfigTester.main(ConfigTester.java:38) |
| L / line | 输出执行日志请求的行号。尽量避免使用，除非执行速度不造成任何问题。 |
| m / msg / message | 输出应用程序提供的信息。 |
| M / method | 输出执行日志请求的方法名。尽量避免使用，除非执行速度不造成任何问题。 |
| n | 输出平台先关的分行符“\n”或者“\r\n”。 |
| p / le / level | 输出日志级别。 |
| r / relative | 输出从程序启动到创建日志记录的时间，单位是毫秒 |
| t / thread | 输出产生日志的线程名。 |
| replace(*p* ){r, t} | p 为日志内容，r 是正则表达式，将p 中符合r 的内容替换为t 。例如， "%replace(%msg){'\s', ''}" |
格式修饰符，与转换符共同使用：
可选的格式修饰符位于“%”和转换符之间。
第一个可选修饰符是左对齐 标志，符号是减号“-”；接着是可选的最小宽度 修饰符，用十进制数表示。
如果字符小于最小宽度，则左填充或右填充，默认是左填充（即右对齐），填充符为空格。
如果字符大于最小宽度，字符永远不会被截断。最大宽度 修饰符，符号是点号"."后面加十进制数。
如果字符大于最大宽度，则从前面截断。点符号“.”后面加减号“-”在加数字，表示从尾部截断。
例如：%-4relative 表示，将输出从程序启动到创建日志记录的时间 进行左对齐 且最小宽度为
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}| %-4relative [%thread][%-5level][%logger:%L]%n %msg%n
GBK
过滤器，执行一个过滤器会有返回个枚举值，即DENY，NEUTRAL，ACCEPT其中之一。
DENY，日志将立即被抛弃不再经过其他过滤器；
NEUTRAL，有序列表里的下个过滤器过接着处理日志；
ACCEPT，日志会被立即处理，不再经过剩余过滤器。
过滤器被添加到
LevelFilter
级别过滤器，根据日志级别进行过滤
如果日志级别等于配置级别，过滤器会根据onMath 和 onMismatch接收或拒绝日志
INFO
ACCEPT
DENY
%-4relative [%thread] %-5level %logger{30} - %msg%n
ThresholdFilter
临界值过滤器，过滤掉低于指定临界值的日志
当日志级别等于或高于临界值时，过滤器返回NEUTRAL；当日志级别低于临界值时，日志会被拒绝
INFO
%-4relative [%thread] %-5level %logger{30} - %msg%n
EvaluatorFilter
求值过滤器，评估、鉴别日志是否符合指定条件
需要额外的两个JAR包，commons-compiler.jar和janino.jar
鉴别器，常用的鉴别器是JaninoEventEvaluato，也是默认的鉴别器，它以任意的java布尔值表达式作为求值条件，求值条件在配置文件解释过成功被动态编译，布尔值表达式返回true就表示符合过滤条件。evaluator有个子标签
求值表达式作用于当前日志，logback向求值表达式暴露日志的各种字段：
| Name | Type | Description |
|---|---|---|
| event | LoggingEvent |
与记录请求相关联的原始记录事件，下面所有变量都来自event，例如，event.getMessage()返回下面"message"相同的字符串 |
| message | String |
日志的原始消息，例如，设有logger mylogger，"name"的值是"AUB"，对于 mylogger.info("Hello {}",name); "Hello {}"就是原始消息。 |
| formatedMessage | String |
日志被各式话的消息，例如，设有logger mylogger，"name"的值是"AUB"，对于 mylogger.info("Hello {}",name); "Hello Aub"就是格式化后的消息。 |
| logger | String |
logger 名。 |
| loggerContext | LoggerContextVO |
日志所属的logger上下文。 |
| level | int |
级别对应的整数值，所以 level > INFO 是正确的表达式。 |
| timeStamp | long |
创建日志的时间戳。 |
| marker | Marker |
与日志请求相关联的Marker对象，注意“Marker”有可能为null，所以你要确保它不能是null。 |
| mdc | Map |
包含创建日志期间的MDC所有值得map。访问方法是： mdc.get("myKey") 。mdc.get()返回的是Object不是String，要想调用String的方法就要强转，例如，((String) mdc.get("k")).contains("val") .MDC可能为null，调用时注意。 |
| throwable | java.lang.Throwable | 如果没有异常与日志关联"throwable" 变量为 null. 不幸的是， "throwable" 不能被序列化。在远程系统上永远为null，对于与位置无关的表达式请使用下面的变量throwableProxy |
| throwableProxy | IThrowableProxy |
与日志事件关联的异常代理。如果没有异常与日志事件关联，则变量"throwableProxy" 为 null. 当异常被关联到日志事件时，"throwableProxy" 在远程系统上不会为null |
return message.contains("billing");
ACCEPT
DENY
%-4relative [%thread] %-5level %logger - %msg%n
匹配器
尽管可以使用String类的matches()方法进行模式匹配，但会导致每次调用过滤器时都会创建一个新的Pattern对象，为了消除这种开销，可以预定义一个或多个matcher对象，定以后就可以在求值表达式中重复引用。
odd
statement [13579]
odd.matches(formattedMessage)
NEUTRAL
DENY
%-4relative [%thread] %-5level %logger - %msg%n
MDC使用
logback.xml中配置：
使用%X{xxx} 进行占位，可配置多个，名称不能重复
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}|%X{logToken}|%X{IP}|%X{HOSTNAME}| %-4relative [%thread][%-5level][%logger:%L]%n %msg%n
GBK
在java代码中赋值，可put多个与占位符名称相同的属性,无顺序要求
MDC.put("logToken", "xxxxxx");
MDC.put("IP",getServerIpAddress());
MDC.put("HOSTNAME",getHostName());
MDC线程安全，使用结束后应及时清除MDC
// 清空全部
MDC.clear();
// 移除指定key
MDC.remove(key);
导入其他logback文件
xxxx
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-4relative [%thread][track: %X{trackToken}] %-5level %logger:%L%n
%msg%n
GBK
ERROR
ACCEPT
DENY
true
/app/log/${CONTEXT_NAME}/error/${HOSTNAME}.${CONTEXT_NAME}.%d{yyyy-MM-dd-HH}.error.log
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-4relative [%thread][%X{trackToken}][%-5level][%logger:%L]%n %msg%n
GBK
DEBUG
ACCEPT
DENY
true
/app/log/${CONTEXT_NAME}/debug/${HOSTNAME}.${CONTEXT_NAME}.%d{yyyy-MM-dd-HH}.debug.log
%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} %-4relative [%thread][%X{trackToken}][%-5level][%logger:%L]%n %msg%n
GBK
与SpringBoot结合
官方推荐使用logback-spring.xml作为配置文件命名
元素中的任何位置均支持轮廓部分。使用该name属性指定哪个配置文件接受配置。可以使用逗号分隔列表指定多个配置文件。
1.该
2.标签的工作方式与Logback的标准
scope 如果需要将属性存储在local范围之外的其他位置，则可以使用该属性。如果您需要一个后备值，以防该属性未设置，则Environment可以使用该defaultValue属性。
logs/${logName}.log
true
logs/${logName}-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log.zip
100MB
7
3GB
[%date{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}] [%-5level] [%logger:%line] --%mdc{client} %msg%n
DEBUG