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  • Flink的日志配置

    介绍flink在本地运行和on yarn运行时的日志配置。

    很多现代框架都是用门面模式进行日志输出,例如使用Slf4j中的接口输出日志,具体实现类需要由log4j,log4j2,logback等日志框架进行实现。

    Flink 中的日志记录就是使用slf4j日志接口实现的。

    Slf4j简要说明

    slf4j全名Simple Logging Facade for Java,为java提供的简单日志Facade。Facade门面说白了就是接口。它允许用户以自己的喜好,在工程中通过slf4j接入不同的日志系统。slf4j入口就是众多接口的集合,它不负责具体的日志实现,只在编译时负责寻找合适的日志系统进行绑定。具体有哪些接口,全部都定义在slf4j-api中。查看slf4j-api源码就可以发现,里面除了public final class LoggerFactory类之外,都是接口定义。因此slf4j-api本质就是一个接口定义。要想使用slf4j日志门面,需要引入以下依赖:

     <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-api</artifactId>
        <version>1.7.25</version>
    </dependency>
    

    这个包只有日志的接口,并没有实现,所以如果要使用就得再给它提供一个实现了些接口的日志框架包,比如:log4j,log4j2,logback等日志框架包,但是这些日志实现又不能通过接口直接调用,实现上他们根本就和slf4j-api不一致,因此slf4j和日志框架之间又增加了一层桥接器来转换各日志实现包的使用,比如slf4j-log4j12,log4j-slf4j-impl等。


    接下来从本地运行和on yarn部署来说明下日志的使用配置方式。

    Flink本地idea运行的日志配置

    在我们编写Flink代码的时候,官方推荐的最佳实践也是使用Slf4j。Slf4j 的 logger 通过调用 LoggerFactorygetLogger()方法创建,然后使用logger对象输出日志。

    接下来,我们就使用slf4j来打印日志。

    使用slf4j

    依赖

     <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-api</artifactId>
        <version>1.7.25</version>
    </dependency>
    

    实现代码

    package com.upupfeng;
    
    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    
    /**
     * @author mawf
     */
    public class Main {
    	
    	// 创建Logger对象
        private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(Main.class);
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
        	// 打印日志
            log.info("-----------------> start");
        }
    
    }
    

    光有上述的代码,运行起来是打印不出来日志的。还需要我们导入对应的日志实现的依赖(log4j或log4j2),以及进行相关的配置。


    接下里再分别说一下log4j和log4j2的依赖和配置。

    log4j1

    pom依赖

            <dependency>
                <groupId>org.slf4j</groupId>
                <artifactId>slf4j-api</artifactId>
                <version>1.7.25</version>
            </dependency>
    
    		<dependency>
                <groupId>org.slf4j</groupId>
                <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
                <version>1.7.21</version>
                <scope>test</scope>
            </dependency>
    
            <!-- https://mvnrepository.com/artifact/log4j/log4j -->
            <dependency>
                <groupId>log4j</groupId>
                <artifactId>log4j</artifactId>
                <version>1.2.17</version>
            </dependency>
    
    

    log4j.properties配置

    log4j.rootLogger=info,console  
    
    log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
    log4j.appender.console.Threshold=INFO
    log4j.appender.console.ImmediateFlush=true
    log4j.appender.console.Target=System.out
    log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
    log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=[%-5p] %d(%r) --> [%t] %l: %m %x %n
    

    添加完pom和配置后,就可以使用log4j输出日志了。

    log4j2

    pom依赖

            <dependency>
                <groupId>org.slf4j</groupId>
                <artifactId>slf4j-api</artifactId>
                <version>1.7.25</version>
            </dependency>
    
            <dependency>
                <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
                <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
                <version>2.9.1</version>
            </dependency>
    
            <dependency>
                <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
                <artifactId>log4j-api</artifactId>
                <version>2.9.1</version>
            </dependency>
    
            <dependency>
                <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
                <artifactId>log4j-core</artifactId>
                <version>2.9.1</version>
            </dependency>
    

    log4j2.xml

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <configuration monitorInterval="5">
        <Properties>
            <property name="LOG_PATTERN" value="%date{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
            <property name="LOG_LEVEL" value="INFO" />
        </Properties>
    
        <appenders>
            <console name="Console" target="SYSTEM_OUT">
                <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
                <ThresholdFilter level="${LOG_LEVEL}" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            </console>
        </appenders>
    
        <loggers>
            <root level="${LOG_LEVEL}">
                <appender-ref ref="Console"/>
            </root>
        </loggers>
    
    </configuration>
    

    添加完pom和配置后,就可以使用log4j2输出日志了。

    在实际使用中,还是推荐使用log4j2。其他的不说,占位符就比log4j的自己拼字符串好很多了。

    说明

    Flink有多种部署运行方式,我这里采用的是on yarn的运行方式,以per-job的形式提交任务到yarn。

    # 以这种方式提交
    flink run 
    -d 
    -m yarn-cluster 
    

    我使用的flink版本是1.11.3。

    官方的二进制运行包中就自带了slf4j和log4j2的jar包:

    flink-dist_2.11-1.11.3.jar 
    log4j-1.2-api-2.12.1.jar  
    log4j-api-2.12.1.jar
    log4j-core-2.12.1.jar
    log4j-slf4j-impl-2.12.1.jar
    

    flink-dist包中包含了slf4j的包,带log4j的是log4j2的包。

    如果我们要使用log4j2的话,就必须保证我们自己打的jar包中没有log的相关依赖,不然会出现各种奇怪的问题。这点很重要,我最开始没有排除,遇到了很多问题。

    maven打包时排除log依赖

    我这里是使用shade插件打包,然后排除依赖的。

    shade插件的配置如下:

    <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
        <version>3.1.0</version>
        <configuration>
            <artifactSet>
                <excludes>
                    <exclude>org.slf4j:*</exclude>
                    <exclude>log4j:*</exclude>
                    <exclude>ch.qos.logback:*</exclude>
                </excludes>
            </artifactSet>
        </configuration>
        <executions>
            <execution>
                <phase>package</phase>
                <goals>
                    <goal>shade</goal>
                </goals>
                <configuration>
                    <filters>
                        <filter>
                            <artifact>*:*</artifact>
                            <excludes>
                                <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                            </excludes>
                        </filter>
                    </filters>
                </configuration>
            </execution>
        </executions>
    </plugin>
    

    日志的配置

    Flink附带了默认的日志配置文件:

    • log4j-cli.properties:由 Flink 命令行客户端使用(例如 flink run)(不包括在集群上执行的代码)。这个文件是我们使用flink run提交任务时,任务提交到集群前打印的日志所需的配置。
    • log4j-session.properties:Flink 命令行客户端在启动 YARN 或 Kubernetes session 时使用(yarn-session.shkubernetes-session.sh)。
    • log4j.properties:作为 JobManager/TaskManager 日志配置使用(standalone 和 YARN 两种模式下皆使用)

    所以使用flink run这种方式提交任务,会自动去FLINK_HOME下的conf目录下找log4j.properties的文件作为jobmanager和taskmanager的日志配置。

    官方说使用 -Dlog4j.configurationFile= 参数可以传递日志文件,但是我试了几次都不可以。

    所以如果要对日志级别、模板进行修改的话,就直接改这个log4j.properties文件就好了。

    滚动日志的配置

    默认的日志配置文件不是滚动的,所以日志文件很大的话,会暂用较多的资源,我们需要修改为滚动日志。

    滚动日志的配置内容

    rootLogger.level = INFO
    rootLogger.appenderRef.rolling.ref = RollingFileAppender
    
    logger.akka.name = akka
    logger.akka.level = INFO
    logger.kafka.name= org.apache.kafka
    logger.kafka.level = INFO
    logger.hadoop.name = org.apache.hadoop
    logger.hadoop.level = INFO
    logger.zookeeper.name = org.apache.zookeeper
    logger.zookeeper.level = INFO
    
    logger.upupfeng.name = com.upupfeng
    logger.upupfeng.level = INFO
    logger.upupfeng.additivity = false
    logger.upupfeng.appenderRef.rolling.ref = RollingFileAppender
    
    appender.rolling.name = RollingFileAppender
    appender.rolling.type = RollingFile
    appender.rolling.fileName = ${sys:log.file}
    appender.rolling.filePattern = ${sys:log.file}.%i
    appender.rolling.layout.type = PatternLayout
    appender.rolling.layout.pattern = %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} %-5p %-60c %x - %m%n
    appender.rolling.policies.type = Policies
    appender.rolling.policies.size.type = SizeBasedTriggeringPolicy
    appender.rolling.policies.size.size=100MB
    appender.rolling.strategy.type = DefaultRolloverStrategy
    appender.rolling.strategy.max = 10
    
    logger.netty.name = org.apache.flink.shaded.akka.org.jboss.netty.channel.DefaultChannelPipeline
    logger.netty.level = OFF
    

    效果

    提交任务后,就会生成如下的滚动日志了。

    -rw-r--r-- 1 yarn yarn  30112705 Mar  6 09:49 taskmanager.log
    -rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857827 Mar  6 09:48 taskmanager.log.1
    -rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857687 Mar  6 09:49 taskmanager.log.10
    -rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857649 Mar  6 09:48 taskmanager.log.2
    -rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857692 Mar  6 09:48 taskmanager.log.3
    -rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857693 Mar  6 09:48 taskmanager.log.4
    -rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857831 Mar  6 09:49 taskmanager.log.5
    -rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857707 Mar  6 09:49 taskmanager.log.6
    -rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857649 Mar  6 09:49 taskmanager.log.7
    -rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857659 Mar  6 09:49 taskmanager.log.8
    -rw-r--r-- 1 yarn yarn 104857646 Mar  6 09:49 taskmanager.log.9
    

    参考

    Flink原理:Flink中的日志框架配置 https://www.codenong.com/cs106739594/

    Flink官网:如何使用日志记录 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/zh/deployment/advanced/logging.html

    slf4j-api和slf4j-simple https://blog.csdn.net/u011179993/article/details/52490013

    slf4j-api、slf4j-log4j12、log4j之间关系 https://www.cnblogs.com/lujiango/p/8573411.html

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