首页 > Python资料 博客日记

关于报错 SLF4J: Failed to load class “org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder“ 的可能原因

2024-10-11 13:00:06Python资料围观22

这篇文章介绍了关于报错 SLF4J: Failed to load class “org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder“ 的可能原因,分享给大家做个参考,收藏Python资料网收获更多编程知识

1. 絮絮叨叨

  • 学习或工作中,如果需要从头建立日志打印体系,笔者通常直接照抄之前的博客:《Java maven工程配置slf4j》,直接粘贴、复制相关依赖
  • 除了上述博客提到的slf4j-api、logback-classic,也看到过slf4j-simple、log4j、log4j2等,但实际不清楚它们之间的关系
  • 最近的工作,促使笔者简单恶补了日志框架
  • 关于日志框架的发展,从Log4j → \rightarrow JUL(Java Util Logging) → \rightarrow Apache Cmmons Logging → \rightarrow SLF4JJava日志框架介绍和 Slf4j 使用
  • 关于SLF4J(Simple logging Facade for Java)

2. 关于报错 SLF4J: Failed to load class “org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder” 的可能原因

  • 在使用SLF4J时,可能会遇到如下报错
    SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".
    SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation
    SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.
    
  • 最常见的原因:新手不会使用SLF4J,只引入了SLF4J,没有引入具体的日志框架
  • 但笔者遇到的原因则比较少见:SLF4J + Logback组合,二者的version不匹配导致

2.1 未引入具体的日志框架

  • 自建一个maven项目,引入SLF4J依赖

    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-api</artifactId>
        <version>1.7.21</version>
    </dependency>
    
  • 在代码中打印日志

    import org.slf4j.Logger;
    import org.slf4j.LoggerFactory;
    
    public class LoggerTest {
        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LoggerTest.class);
    
        public static void main(String[] args) {
            logger.info("Hello world!");
        }
    }
    
  • 由于未引入具体的日志框架,将导致程序运行报错

  • 从报错信息给出的链接,将得到该报错的可能原因

    • 该报错信息来自slf4j-api 1.7.x或更早版本slf4j-api 2.x 或更高版本不再使用StaticLoggerBinder,而是使用 ServiceLoader 机制
    • 错误原因: classpath中没有发现合适的SLF4J binding,也就是没有具体日志框架,引入slf4j-nop.jar slf4j-simple.jar, slf4j-log4j12.jar, slf4j-jdk14.jarlogback-classic.jar中的任意一种就可以解决问题
  • 笔者选择使用logback作为日志实现,添加如下依赖便可以解决问题

    <dependency>
        <groupId>ch.qos.logback</groupId>
        <artifactId>logback-classic</artifactId>
        <version>1.2.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>ch.qos.logback</groupId>
        <artifactId>logback-core</artifactId>
        <version>1.2.3</version>
    </dependency>
    
  • 最终成功打印日志

2.2 SLF4J + Logback组合,二者的version不匹配

  • 笔者最近工作的项目,使用的是slf4j-api 2.0.7 + logback 1.4.5版本的日志组合
  • 但由于需要上报指标,引入第三方依赖metrics,从而引入了slf4j-api 1.7.21
    项目的commons模块 
    	--> 第三方metrics依赖
    	--> httpasyncclient-shade-1.0.10.jar
    	--> slf4j-api-1.7.21.jar
    
  • 最终,服务启动时加载到了隐形的slf4j-api-1.7.21.jar。与该版本适配的是logback 1.2.x版本,而非服务中已有的logback 1.4.5
  • 这是一个多节点的分布式服务,笔者查看日志时发现:有的节点无任何日志输出,服务启动日志报错:SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".
  • 因此,笔者怀疑:metrics依赖导致服务日志体系被破坏

2.2.1 曲折的排查过程

  • 由于笔者一开始没有仔细阅读官方描述,更没有想过存在隐形的低版本slf4j-api,各种调整依赖引入,折腾了1天多皆无果
  • 最终,静下心来、重整旗鼓后,从stackoverflow得到了启发:SLF4J with logback still prompt failed to load class “org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder”怀疑是版本不匹配
  • 但笔者多次检查过服务的classpath,确定提供的均是slf4j-api 2.0.7 + logback 1.4.5的jar包,没有其他版本的slf4j-api或logback
  • 最终,通过arthas sc命令查看服务中加载slf4j依赖,发现无法打印日志的节点,加载的slf4j来自httpasyncclient-shade-1.0.10.jar,而非预期的、classpath中的slf4j-api-2.0.7.jar
    • 使用的arthas命令如下:

      # 查看加载的slf4j相关类
      sc org.slf4j.*
      
      # 查看Logger类的详细加载信息
      sc -d org.slf4j.Logger
      
    • 对于成功打印日志的节点,可以看出加载的slf4j是符合预期

    • 对于无法打印日志的节点,加载的slf4j则来自第三方依赖

  • 通过验证slf4j 1.7.21 + logback 1.4.5组合,以及咨询依赖提供方,发现slf4j确实是1.7.x版本,且与logback 1.4.5版本组合会触发报错:SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".
  • 与依赖提供方确认后,将httpasyncclient-shade-1.0.10.jar排除掉,再重新打包、部署服务,发现日志打印回复正常

2.2.2 SLF4J + Logback的版本适配问题

  • 从之前SLF4J官网对错误(SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".)的解释推测:
    • slf4j-api 1.7.x及更低版本,使用StaticLoggerBinder,对应的logback 1.2.x或更低版本?
    • slf4j-api 2.0.x及更高版本,使用 ServiceLoader 机制,对应的logback 1.3.x或更高版本
  • 博客Java Logging Part 2: Logging and Package Exclusion with SLF4J + Logback的介绍更加详细
  • 同时,从Logback的官网看:logback 1.3.x和1.4.x要求slf4j-api 2.0.x版本

版权声明:本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:jacktools123@163.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

标签:

相关文章

本站推荐