springboot配置log4j

使用

Logger logger=LogManager.getLogger(this.getClass());

logger.info(“hello”);

log4j

Loggers: 记录器,有7个级别,只输出级别不低于设定级别的日志,all<debug<info<warn<error<fatal<off

Appenders: 输出源,控制台Console、文件Files

Layouts: 布局,日志信息的输出方式,格式化输出的信息

pom

log4j
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId>
<dependency>

识别yml
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.jackson.dataformat</groupId>
<artifactId>jackson-dataformat-yaml</artifactId>
<version>2.9.3</version>
</dependency>

去掉spring-boot的日志包
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-logging</artifactId>
</exclusion>
</dependency>

去掉mybatis的日志包
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.3.2</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-logging></artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>

log4j2.yml

Configuration:
status: warn
Properties: # 定义全局变量
Property: # 缺省配置(用于开发环境)。其他环境需要在VM参数中指定,如下:
#测试:-Dlog.level.console=warn -Dlog.level.xjj=trace
#生产:-Dlog.level.console=warn -Dlog.level.xjj=info
– name: log.level.console
value: trace
– name: log.level.xjj
value: trace
– name: log.path
value: logs
– name: project.name
value: my-spring-boot
Appenders:
Console: #输出到控制台
name: CONSOLE
target: SYSTEM_OUT
ThresholdFilter:
level: ${sys:log.level.console} # “sys:”表示:如果VM参数中没指定这个变量值,则使用本文件中定义的缺省全局变量值
onMatch: ACCEPT
onMismatch: DENY
PatternLayout:
pattern: “%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}:%4p %t (%F:%L) – %m%n”
RollingFile: # 输出到文件,超过128MB归档
– name: ROLLING_FILE
ignoreExceptions: false
fileName: ${log.path}/${project.name}.log
filePattern: “${log.path}/$${date:yyyy-MM}/${project.name}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz”
PatternLayout:
pattern: “%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}:%4p %t (%F:%L) – %m%n”
Policies:
SizeBasedTriggeringPolicy:
size: “128 MB”
DefaultRolloverStrategy:
max: 1000
– name: EXCEPTION
ignoreExceptions: false
fileName: ${log.path}/exception.log
filePattern: “${log.path}/$${date:yyyy-MM}/${project.name}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz”
PatternLayout:
pattern: “%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}:%4p %t (%F:%L) – %m%n”
Policies:
SizeBasedTriggeringPolicy:
size: “128 MB”
DefaultRolloverStrategy:
max: 1000
– name: WEB_REQUEST
ignoreExceptions: false
fileName: ${log.path}/web_request.log
filePattern: “${log.path}/$${date:yyyy-MM}/${project.name}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz”
PatternLayout:
pattern: “%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}:%4p %t (%F:%L) – %m%n”
Policies:
SizeBasedTriggeringPolicy:
size: “128 MB”
DefaultRolloverStrategy:
max: 1000
– name: MYBATIS_SQL
ignoreExceptions: false
fileName: ${log.path}/mybatis_sql.log
filePattern: “${log.path}/$${date:yyyy-MM}/${project.name}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz”
PatternLayout:
pattern: “%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}:%4p %t (%F:%L) – %m%n”
Policies:
SizeBasedTriggeringPolicy:
size: “128 MB”
DefaultRolloverStrategy:
max: 1000
– name: TIME_TASK
ignoreExceptions: false
fileName: ${log.path}/time_task.log
filePattern: “${log.path}/$${date:yyyy-MM}/${project.name}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz”
PatternLayout:
pattern: “%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}:%4p %t (%F:%L) – %m%n”
Policies:
SizeBasedTriggeringPolicy:
size: “128 MB”
DefaultRolloverStrategy:
max: 1000
– name: ASYNC_TASK
ignoreExceptions: false
fileName: ${log.path}/async_task.log
filePattern: “${log.path}/$${date:yyyy-MM}/${project.name}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log.gz”
PatternLayout:
pattern: “%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS}:%4p %t (%F:%L) – %m%n”
Policies:
SizeBasedTriggeringPolicy:
size: “128 MB”
DefaultRolloverStrategy:
max: 1000
Loggers:
Root:
level: info
AppenderRef:
– ref: CONSOLE
– ref: ROLLING_FILE
Logger:
– name: WEB_REQUEST_LOG
additivity: false
level: info
AppenderRef:
– ref: WEB_REQUEST
– name: com.example.demo.business #打印mytabis的sql执行日志
additivity: false
level: trace
AppenderRef:
– ref: MYBATIS_SQL
– name: TIME_TASK_LOG
additivity: false
level: trace
AppenderRef:
– ref: TIME_TASK
– name: ASYNC_TASK_LOG
additivity: false
level: trace
AppenderRef:
– ref: ASYNC_TASK
– name: EXCEPTION_LOG
additivity: false
level: trace
AppenderRef:
– ref: EXCEPTION

log4j2.xml

logging.config=classpath:log4j2.xml

<?xml version=”1.0″ encoding=”UTF-8″?>
<Configuration status=”WARN”>
<appenders>
<Console name=”Console” target=”SYSTEM_OUT”>
<PatternLayout pattern=”[%d{HH:mm:ss:SSS}] [%p] – %l – %m%n”/>
</Console>
<RollingFile name=”RollingFileInfo” fileName=”C:/info.log” filePattern=”C:/$${date:yyyy-MM}/info-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log”>
<Filters>
<ThresholdFilter level=”INFO”/>
</Filters>
<PatternLayout pattern=”[%d{HH:mm:ss:SSS}] [%p] -%l – %m%n”/>
<Policies>
<TimeBasedTriggeringPolicy/>
<SizeBasedTriggeringPolicy size=”100MB”/>
</Policies>
</RollingFile>
</appenders>
<loggers>
<root level=”info”>
<appender-ref ref=”Console”/>
<appender-ref ref=”RollingFileInfo”/>
</root>
</loggers>
</Configuration>

参考资料

https://www.cnblogs.com/vitasyuan/p/8783838.html

《一步一步学Spring Boot2 微服务项目实战》 黄文毅

mysql wait_timeout

报错

The last packet successfully received from the server was 47,795,922 milliseconds ago

原因

MySQL 的默认设置下,当一个连接的空闲时间超过8小时后,MySQL 就会断开该连接,而 c3p0/dbcp 连接池则以为该被断开的连接依然有效。在这种情况下,如果客户端代码向c3p0/dbcp 连接池请求连接的话,连接池就会把已经失效的连接返回给客户端,客户端在使用该失效连接的时候即抛出异常。

查看

show variables like ‘%timeout%’

配置

修改my.ini,单位为秒
wait_timeout=28800
interactive_timeout=28800

interactive_timeout:服务器关闭交互式连接前等待活动的秒数。
wait_timeout:服务器关闭非交互连接之前等待活动的秒数。

配置原则

连接数大但一次操作数据库的时间不长的情况下,wait_timeout应该小一些。

spring连接池配置的最大空闲时间必须小于mysql的wait_timeout.

定期使用连接池内的连接,使得它们不会因为闲置超时而被 MySQL 断开。 

参考资料

https://www.cnblogs.com/agostop/p/4835934.html

https://www.cnblogs.com/chihirotan/p/6253175.html

https://blog.csdn.net/lzwglory/article/details/78752563

java环境搭建

windows

https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

下载、安装

在系统环境变量中添加和修改

增加JAVA_HOME,变量值为安装路径

增加CLASSPATH,变量值为
.;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar; 

修改PATH,增加
%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;

在cmd中执行java -version

linux

https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

下载、解压

设置环境变量 sudo vi /etc/profile

export JAVA_HOME=解压路径
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

使环境变量立即生效
source /etc/profile

执行java -version

参考资料

http://www.runoob.com/java/java-tutorial.html

https://www.cnblogs.com/liugh/p/6623530.html

mysql explain

使用方法

explain select语句

id
select_type
table
partitions
type
possible_keys
key
key_len
ref
rows
filtered
Extra

id

select识别符。这是select的查询序列号

select_type

select类型:
simple:简单select(不使用union或子查询)
primary:最外面的select
union:union中的第二个或后面的select语句
dependent union:union中的第二个或后面的select语句,取决于外面的查询
union result:union 的结果
subquery:子查询中的第一个select
dependent subquery:子查询中的第一个select,取决于外面的查询
derived:导出表的select(from子句的子查询)

当通过union来连接多个查询结果时,第二个之后的select其select_type为UNION。
explain select * from t_order where order_id=100 union select * from t_order where order_id=200;

当union作为子查询时,其中第二个union的select_type就是DEPENDENT UNION。
第一个子查询的select_type则是DEPENDENT SUBQUERY。
explain select * from t_order where order_id in (select order_id from t_order where order_id=100 union select order_id from t_order where order_id=200); 

子查询中的第一个select其select_type为SUBQUERY。
explain select * from t_order where order_id(select order_id from t_order where order_id=100);

当子查询是from子句时,其select_type为DERIVED。
explain select * from (select order_id from t_order where order_id=100) a; 

table

输出的行所引用的表

type

联接类型。下面给出各种联接类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序:
system:表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。
const:表最多有一个匹配行,它将在查询开始时被读取。因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数。const表很快,因为它们只读取一次!
eq_ref:对于每个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这可能是最好的联接类型,除了const类型。
ref:对于每个来自于前面的表的行组合,所有有匹配索引值的行将从这张表中读取。
ref_or_null:该联接类型如同ref,但是添加了MySQL可以专门搜索包含NULL值的行。
index_merge:该联接类型表示使用了索引合并优化方法。
unique_subquery:该类型替换了下面形式的IN子查询的ref: value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr) unique_subquery是一个索引查找函数,可以完全替换子查询,效率更高。
index_subquery:该联接类型类似于unique_subquery。可以替换IN子查询,但只适合下列形式的子查询中的非唯一索引: value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)
range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。
index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。
ALL:对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。

system、const

见上面select_type的derived的例子。其中第一行的type就是为system,第二行是const,这两种联接类型是最快的。

eq_ref

explain select * from t_order a,t_order_ext b where a.order_id=b.order_id;
在t_order表中的order_id是主键,t_order_ext表中的order_id也是主键,该表可以认为是订单表的补充信息表,他们的关系是1对1,在下面的例子中可以看到b表的连接类型是eq_ref,这是极快的联接类型。

ref

explain select * from t_order a,t_order_ext b where a.order_id=b.order_id and a.order_id=100;
在上面的例子上略作了修改,加上了条件。此时b表的联接类型变成了ref。因为所有与a表中order_id=100的匹配记录都将会从b表获取。这是比较常见的联接类型。

ref_or_null

explain select * from t_order where user_id=100 or user_id is null;
user_id字段是一个可以为空的字段,并对该字段创建了一个索引。在下面的查询中可以看到联接类型为ref_or_null,这是mysql为含有null的字段专门做的处理。在我们的表设计中应当尽量避免索引字段为NULL,因为这会额外的耗费mysql的处理时间来做优化。

index_merge

explain select * from t_order where order_id=100 or user_id=10; 
经常出现在使用一张表中的多个索引时。mysql会将多个索引合并在一起

unique_subquery

explain select * from t_order where order_id in (select order_id from t_order where user_id=10);
该联接类型用于替换value IN (select primary_key from single_table where some_expr)这样的子查询的ref。注意ref列,其中第二行显示的是func,表明unique_subquery是一个函数,而不是一个普通的ref。

index_subquery

explain select * from t_order where user_id in (select user_id from t_order where order_id>10);
该联接类型与上面的太像了,唯一的差别就是子查询查的不是主键而是非唯一索引。

range

explain select * from t_order where user_id in (100,200,300);
按指定的范围进行检索,很常见。 对索引进行范围查询。

index

explain select count(*) from t_order;
在进行统计时非常常见,此联接类型实际上会扫描索引树,仅比ALL快些。

all

explain select * from t_order;
完整的扫描全表,最慢的联接类型,尽可能的避免。

possible_keys

指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行

key

显示MySQL实际决定使用的键(索引)。如果没有选择索引,键是NULL。

key_len

显示MySQL决定使用的键长度。如果键是NULL,则长度为NULL。

ref

显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。

rows

显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。多行之间的数据相乘可以估算要处理的行数。 乘积很大则需要优化。

filtered

显示了通过条件过滤出的行数的百分比估计值。

Extra

该列包含MySQL解决查询的详细信息
Distinct:MySQL发现第1个匹配行后,停止为当前的行组合搜索更多的行。
Not exists:MySQL能够对查询进行left join优化,发现1个匹配left join标准的行后,不再为前面的的行组合在该表内检查更多的行。
range checked for each record (index map: #):MySQL没有发现好的可以使用的索引,但发现如果来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用。
Using filesort:MySQL需要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行。
Using index:从只使用索引树中的信息而不需要进一步搜索读取实际的行来检索表中的列信息。
Using temporary:为了解决查询,MySQL需要创建一个临时表来容纳结果。
Using where:where 子句用于限制哪一个行匹配下一个表或发送到客户。
Using sort_union(…), Using union(…), Using intersect(…):这些函数说明如何为index_merge联接类型合并索引扫描。
Using index for group-by:类似于访问表的Using index方式,Using index for group-by表示MySQL发现了一个索引,可以用来查 询group by或distinct查询的所有列,而不要额外搜索硬盘访问实际的表。

distinct

无例子

not exists

explain select count(1) from t_order a left join t_order_ext b on a.order_id=b.order_id where b.order_id is null;
因为b表中的order_id是主键,不可能为NULL,所以mysql在用a表的order_id扫描t_order表,并查找b表的行时,如果在b表发现一个匹配的行就不再继续扫描b了,因为b表中的order_id字段不可能为NULL。这样避免了对b表的多次扫描。

range checked for each record

explain select * from t_order t, t_order_ext s where s.order_id>=t.order_id and s.order_id<=t.order_id and t.express_type>5;
这种情况是mysql没有发现好的索引可用,速度比没有索引要快得多。

using filesort

explain select * from t_order order by express_type;
在有排序子句的情况下很常见的一种情况。此时mysql会根据联接类型浏览所有符合条件的记录,并保存排序关键字和行指针,然后排序关键字并按顺序检索行。

using index

这是性能很高的一种情况。当查询所需的数据可以直接从索引树中检索到时,就会出现。

using temporary

explain select * from t_order a left join t_order_ext b on a.order_id=b.order_id group by b.order_id;
发生这种情况一般都是需要进行优化的。mysql需要创建一张临时表用来处理此类查询。

using where

当有where子句时,extra都会有说明。

Using sort_union(…)/Using union(…)/Using intersect(…)

explain select * from t_order where order_id=100 or user_id>10; 
user_id是一个检索范围,此时mysql会使用sort_union函数来进行索引的合并。
而当user_id是一个固定值时,请参看上面type说明index_merge的例子,此时会使用union函数进行索引合并。

Using index for group-by

explain select user_id from t_order group by user_id; 
表明可以在索引中找到分组所需的所有数据,不需要查询实际的表。

参考资料

http://blog.chinaunix.net/uid-540802-id-3419311.html