Apache Sling Logback Groovy Fragment 项目教程
2024-08-07 14:10:01作者:何将鹤
1. 项目的目录结构及介绍
Apache Sling Logback Groovy Fragment 项目的目录结构如下:
sling-org-apache-sling-extensions-logback-groovy-fragment/
├── asf.yaml
├── .gitignore
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── Jenkinsfile
├── LICENSE
├── README.md
├── pom.xml
└── src/
└── main/
└── resources/
└── OSGI-INF/
└── config/
└── org.apache.sling.extensions.logback.groovy.internal.GroovyEventEvaluatorFactory.xml
目录介绍
asf.yaml: Apache 软件基金会配置文件。.gitignore: Git 忽略文件配置。CODE_OF_CONDUCT.md: 行为准则文件。CONTRIBUTING.md: 贡献指南文件。Jenkinsfile: Jenkins 持续集成配置文件。LICENSE: 项目许可证文件。README.md: 项目说明文件。pom.xml: Maven 项目对象模型文件。src/: 源代码目录。main/: 主代码目录。resources/: 资源文件目录。OSGI-INF/: OSGi 配置目录。config/: 配置文件目录。org.apache.sling.extensions.logback.groovy.internal.GroovyEventEvaluatorFactory.xml: Groovy 事件评估工厂配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
Apache Sling Logback Groovy Fragment 项目没有明确的启动文件,因为它是一个依赖库,用于增强 Logback 日志框架的功能。项目的核心功能通过 OSGi 配置文件和 Maven 依赖来实现。
3. 项目的配置文件介绍
OSGi 配置文件
org.apache.sling.extensions.logback.groovy.internal.GroovyEventEvaluatorFactory.xml 是项目的核心配置文件,用于配置 Groovy 事件评估器。该文件定义了如何使用 Groovy 脚本来评估日志事件,从而实现动态日志过滤和处理。
Maven 依赖配置
在 pom.xml 文件中,定义了项目的依赖关系和构建配置。以下是关键的依赖配置:
<dependency>
<groupId>org.apache.sling</groupId>
<artifactId>org.apache.sling.extensions.slf4j.mdc</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
该依赖用于引入 SLF4J MDC 扩展,以便在日志中包含 MDC(Mapped Diagnostic Context)值。
Logback 配置
为了使用 Groovy 事件评估支持,需要在 Logback 配置文件中定义相应的 appender 和 evaluator。以下是一个示例配置:
<appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.FileAppender">
<file>${sling.home}/logs/error.log</file>
<encoder>
<pattern>%d %-5level %X{sling.userId:-NA} [%thread] %logger{30} %marker - %msg%n</pattern>
<immediateFlush>true</immediateFlush>
</encoder>
</appender>
<logger name="org.apache.sling" level="INFO">
<appender-ref ref="FILE"/>
</logger>
在这个配置中,定义了一个名为 FILE 的文件 appender,并将其关联到 org.apache.sling 日志记录器。
通过以上配置,可以实现对 Apache Sling Logback Groovy Fragment 项目的详细配置和使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
876
577
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
135