Spring Boot如何实现错误日志统一存储至数据库？
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首先，应用日志直接写入数据库（关系型、NoSQL）会对性能和并发能力产生显著影响。本人进行过压力测试实验，并发数达到一定量后，业务接口未受到明显影响，反倒是应用日志写入效率成为瓶颈。这表明，应用日志写入对系统性能的影响较大。
首先，应用日志直接写入数据库（关系型、NoSQL）的话，会极大地影响应用的性能和并发能力。本人做过压测实验，并发数到达一定量后，业务接口没受到什么影响，反倒是应用日志由于生产速度过快，导致日志数据大量堆积，无法写入数据库，成为应用的瓶颈。互联网软件行业对性能、并发要求比较高，通常使用的日志收集系统架构有如下几种： ElasticSearch + Logstash + Kibana（ELK）、ElasticSearch + Filebeat + Kibana（EFK）、Kafka + ELK、 Kafka + EFK。每个应用服务器都要安装agent客户端从日志文件中收集日志，ElasticSearch做存储，Kibana做展示。
但是，传统软件行业很多对性能、并发性要求并不高，很多软件项目可能只有一个管理后台，如果硬上互联网那一套日志收集系统，无疑会增加项目的部署和维护难度。这种情况下，应用info级别的日志可以在项目中定义一个AOP切面异步写入数据库。本文主要介绍错误日志的统一存储。
在spring boot项目中，默认使用的是slf4j + logback日志框架。只需实现logback的Appender接口，自定义一个错误日志处理类即可对错误日志进行统一存储。
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首先，应用日志直接写入数据库（关系型、NoSQL）会对性能和并发能力产生显著影响。本人进行过压力测试实验，并发数达到一定量后，业务接口未受到明显影响，反倒是应用日志写入效率成为瓶颈。这表明，应用日志写入对系统性能的影响较大。
首先，应用日志直接写入数据库（关系型、NoSQL）的话，会极大地影响应用的性能和并发能力。本人做过压测实验，并发数到达一定量后，业务接口没受到什么影响，反倒是应用日志由于生产速度过快，导致日志数据大量堆积，无法写入数据库，成为应用的瓶颈。互联网软件行业对性能、并发要求比较高，通常使用的日志收集系统架构有如下几种： ElasticSearch + Logstash + Kibana（ELK）、ElasticSearch + Filebeat + Kibana（EFK）、Kafka + ELK、 Kafka + EFK。每个应用服务器都要安装agent客户端从日志文件中收集日志，ElasticSearch做存储，Kibana做展示。
但是，传统软件行业很多对性能、并发性要求并不高，很多软件项目可能只有一个管理后台，如果硬上互联网那一套日志收集系统，无疑会增加项目的部署和维护难度。这种情况下，应用info级别的日志可以在项目中定义一个AOP切面异步写入数据库。本文主要介绍错误日志的统一存储。
在spring boot项目中，默认使用的是slf4j + logback日志框架。只需实现logback的Appender接口，自定义一个错误日志处理类即可对错误日志进行统一存储。