packagecom.example.springbootsqlmonitor.config;importorg.apache.ibatis.executor.statement.StatementHandler;importorg.apache.ibatis.mapping.BoundSql;importorg.apache.ibatis.mapping.ParameterMapping;importorg.apache.ibatis.plugin.*;importorg.apache.ibatis.session.ResultHandler;importorg.slf4j.Logger;importorg.slf4j...
-- 该属性在 1.1.6版本后 才开始支持,日志量最大20GB--> <totalSizeCap>20GB</totalSizeCap> <!--当日志文件超过maxFileSize指定的大小是,根据上面提到的%i进行日志文件滚动 注意此处配置 SizeBasedTriggeringPolicy 是无法实现按文件大小进行滚动的,必须配置 timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy--> <maxFileS...
在application.properties中配置debug=true,该属性置为true的时候,核心Logger(包含嵌入式容器、hibernate、spring)会输出更多内容,但是你自己应用的日志并不会输出为DEBUG级别。 文件输出 默认情况下,Spring Boot将日志输出到控制台,不会写到日志文件。如果要编写除控制台输出之外的日志文件,则需在application.properties中...
module.log=com.p6spy.engine.logging.P6LogFactory,com.p6spy.engine.outage.P6OutageFactory # 自定义日志打印 logMessageFormat=com.fkzd.framework.config.P6spySqlFormatConfig//自定义P6SpyLogger类的地址# 使用日志系统记录sql appender=com.p6spy.engine.spy.appender.StdoutLogger ## 配置记录Log例外 excludeca...
在Spring Cloud 项目中,生产环境需要打印mybatis的sql语句日志,但是mybatis打印的sql的默认日志级别是[debug],如果生产环境想看到sql语句,就必须开启[debug]级别的日志打印,这样做debug日志量过大,显然不可行。 解决思路 Spring Boot中通过logback打印 mybatis的sql语句日志,并自定义日志输出实现 ...
# 日志名称设置 decorator.datasource.datasource-proxy.query.logger-name: # 设置慢SQL的情况,慢SQL的日志级别是WARN decorator.datasource.datasource-proxy.slow-query.enable-logging: true decorator.datasource.datasource-proxy.slow-query.log-level: warn ...
1、日志记录效果图 2、控制台输出效果图 3、application-dev.yml # mybatis mybatis: mapper-locations: classpath:mapper/*.xml #注意:一定要对应mapper映射xml文件的所在路径 type-aliases-package: com.xuan.entity # 注意:对应实体类的路径 configuration: ...
如果你的项目用的是Mybatis-Plus框架,那么你可以不用写代码,直接用一行配置就可以实现sql日志监控: mybatis-plus.configuration.log-impl=org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl 1. 配置如下 # mybatis mybatis.configuration.auto-mapping-behavior=full ...
之前录过一个视频和大家分享 Spring Boot 日志问题,但是总感觉差点意思,因此松哥打算再通过一篇文章来和大家捋一捋 Java 中的日志问题,顺便我们把 Spring Boot 中的日志问题也说清楚。 1. Java 日志概览 说到Java 日志,很多初学者可能都比较懵,因为这里涉及到太多东西了...
wall:Druid防御SQL注入攻击的WallFilter就是通过Druid的SQL Parser分析。Druid提供的SQL Parser可以在JDBC层拦截SQL做相应处理,比如说分库分表、审计等。 log4j2:这个就是 日志记录的功能,可以把sql语句打印到log4j2 供排查问题。 2 添加依赖 pom. <!-- 阿里巴巴的druid数据源 --> ...