logback与log4j比较

摘自：https://www.cnblogs.com/smile361/p/7592684.html

logback与log4j比较

• 更快的执行速度： 基于我们先前在log4j上的工作，logback 重写了内部的实现，在某些特定的场景上面，甚至可以比之前的速度快上10倍。在保证logback的组件更加快速的同时，同时所需的内存更加少。
• logback-classic 非常自然的实现了SLF4J：ogback-classic中的longging类自然的实现了SLF4J。当你使用 logback-classic作为底层实现时，涉及到LF4J日记系统的问题你完全不需要考虑。更进一步来说，由于 logback-classic强烈建议使用SLF4J作为客户端日记系统实现，如果需要切换到log4j或者其他，你只需要替换一个jar包即可，不需要去改变那些通过SLF4J API 实现的代码。这可以大大减少更换日记系统的工作量。
• 自动重新载入配置文件：Logback-classic可以在配置文件被修改后，自动重新载入。这个扫描过程很快，无资源争用，并且可以动态扩展支持在上百个线程之间每秒上百万个调用。它和应用服务器结合良好，并且在JEE环境通用，因为它不会调用创建一个单独的线程来做扫描。
• 优雅地从I/O错误中恢复：FileAppender和它的子类，包括RollingFileAppender，可以优雅的从I/O错误中恢复。所以，如果一个文件服务器临时宕机，你再也不需要重启你的应用，而日志功能就能正常工作。当文件服务器恢复工作，logback相关的appender就会透明地和快速的从上一个错误中恢复。
• 自动清除旧的日志归档文件：通过设置TimeBasedRollingPolicy 或者 SizeAndTimeBasedFNATP的 maxHistory 属性，你就可以控制日志归档文件的最大数量。如果你的回滚策略是每月回滚的，并且你希望保存一年的日志，那么只需简单的设置maxHistory属性为12。对于12个月之前的归档日志文件将被自动清除。
• 自动压缩归档日志文件：RollingFileAppender可以在回滚操作中，自动压缩归档日志文件。压缩通常是异步执行的，所以即使是很大的日志文件，你的应用都不会因此而被阻塞。
• 配置文件中的条件处理：开发者通常需要在不同的目标环境中变换logback的配置文件，例如开发环境，测试环境和生产环境。这些配置文件大体是一样的，除了某部分会有不同。为了避免重复，logback支持配置文件中的条件处理，只需使用<if>,<then>和<else>，那么同一个配置文件就可以在不同的环境中使用了。
• 过滤： Logback拥有远比log4j更丰富的过滤能力。例如，让我们假设，有一个相当重要的商业应用部署在生产环境。考虑到大量的交易数据需要处理，记录级别被设置为WARN，那么只有警告和错误信息才会被记录。现在，想象一下，你在开发环境遇到了一个臭虫，但是在测试平台中却很难发现，因为一些环境之间(生产环境/测试环境)的未知差异。使用log4j，你只能选择在生产系统中降低记录的级别到DEBUG，来尝试发现问题。但是很不幸，这会生成大量的日志记录，让分析变得困难。更重要的是，多余的日志记录会影响到生产环境的性能。使用logback，你可以选择保留只所有用户的WARN级别的日志，而除了某个用户，例如Alice，而她就是问题的相关用户。当Alice登录系统，她就会以DEBUG级别被记录，而其他用户仍然是以WARN级别来记录日志。这个功能，可以通过在配置文件的XML中添加4行。请在相关章节中查找MDCFilter