一、结论：应用中不可直接使用日志系统（Log4j、Logback）中的API，而应依赖使用日志框架SLF4J中的API，使用门面模式的日志框架，有利于维护和各个类的日志处理方式统一。代码中的使用格式如下：
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(Abc.class);
LOGGER.info("订单{}开始取消订单,请求参数:{}", orderNo, object.toJSONString());{}可以读取到后面追加的参数并放置里面。
日志工具对象logger应声明为private static final：
1、声明为private是出于安全性考虑，防止logger对象被其他类非法使用。
2、声明为static是为了防止重复new出logger对象，同时防止logger被序列化，造成安全风险，出于资源利用的考虑，LOGGER的构造方法参数是Class，决定了LOGGER是根据类的结构来进行区分日志，所以一个类只要一个LOGGER就可以了，故static。
3、声明为final是因为在类的生命周期内无需变更logger，只是记录该类的信息。
二、SLF4J，全称为：The Simple Logging Facade for Java，官方解释为：The Simple Logging Facade for Java (SLF4J) serves as a simple facade or abstraction for various logging frameworks, such as java.util.logging, logback and log4j. SLF4J allows the end-user to plug in the desired logging framework at deployment time. Note that SLF4J-enabling your library/application implies the addition of only a single mandatory dependency, namely slf4j-api-1.7.21.jar.
slf4j是一系列的日志接口，而log4j logback是具体实现了的日志框架。SLF4J(Simple logging Facade for Java)不是一个真正的日志实现，而是一个抽象层，它允许你在后台使用任意一个日志类库。slf4j译为简单日志门面，是日志框架的抽象。而log4j和logback是众多日志框架中的几种。
三、log4j和logback的区别：logback是直接实现了slf4j的接口，是不消耗内存和计算开销的。而log4j不是对slf4j的原生实现，所以slf4j api在调用log4j时需要一个适配层（适配器模式）。Logback相对log4j而言有了相对多的改进。但是两者的用法几乎差别不大。下面是logback的优势：
•更快的执行速度
•充分的测试
•logback-classic非常自然的实现了SLF4J
•丰富的扩展文档
•可以使用使用XML配置文件或者Groovy
•自动重新载入配置文件
•优雅地从I/O错误中恢复
•自动清除旧的日志归档文件
•自动压缩归档日志文件
注意：如果单独使用slf4j，是无法在控制台输出日志的。也就是说我们在具体开发中，需要绑定一个具体的日志框架，也就是slf4j的实现，才能正常的使用slf4j。
四、总结如下：
1、slf4j是java的一个日志门面，实现了日志框架一些通用的api，log4j和logback是具体的日志框架。
2、他们可以单独的使用，也可以绑定slf4j一起使用。
单独使用。分别调用框架自己的方法来输出日志信息。绑定slf4j一起使用。调用slf4j的api来输入日志信息，具体使用与底层日志框架无关（需要底层框架的配置文件）。显然不推荐单独使用日志框架。假设项目中已经使用了log4j，而我们此时加载了一个类库，而这个类库依赖另一个日志框架。这个时候我们就需要维护两个日志框架，这是一个非常麻烦的事情。而使用了slf4j就不同了，由于应用调用的抽象层的api，与底层日志框架是无关的，因此可以任意更换日志框架。
五、使用slf4j绑定日志系统的优势：
1、软件工程的角度。抽象，解耦，便于维护。在你的开源或内部类库中使用SLF4J会使得它独立于任何一个特定的日志实现，这意味着不需要管理多个日志配置或者多个日志类库。
2、语法设计角度。slf4j有{}占位符，而log4j需要用“+”来连接字符串，既不利于阅读，同时消耗了内存（heap memory）。在SLF4J，我们不需要字符串连接而且不会导致暂时不需要的字符串消耗。取而代之的，我们在一个以占位符和以参数传递实际值的模板格式下写日志信息，同时提高了代码的可读性。
占位符(place holder)，在代码中表示为“{}”的特性。占位符是一个非常类似于在String的format()方法中的%s，因为它会在运行时被某个提供的实际字符串所替换。这不仅降低了你代码中字符串连接次数，而且还节省了新建的String对象。即使你可能没需要那些对象，但这个依旧成立，取决于你的生产环境的日志级别，例如在DEBUG或者INFO级别的字符串连接。因为String对象是不可修改的并且它们建立在一个String池中，它们消耗堆内存( heap memory)而且大多数时间他们是不被需要的，例如当你的应用程序在生产环境以ERROR级别运行时候，一个String使用在DEBUG语句就是不被需要的。通过使用SLF4J，你可以在运行时延迟字符串的建立，这意味着只有需要的String对象才被建立。而如果你已经使用log4j，那么你已经对于在if条件中使用debug语句这种变通方案十分熟悉了，但SLF4J的占位符就比这个好用得多。
对trace/debug/info级别的日志输出，必须使用条件输出形式或者使用占位符的方式。 说明：logger.debug("Processing trade with id: " + id + " and symbol: " + symbol); 如果日志级别是warn，上述日志不会打印，但是会执行字符串拼接操作，如果symbol是对象，会执行toString()方法，浪费了系统资源，执行了上述操作，最终日志却没有打印。 正例：（条件）建设采用如下方式
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("Processing trade with id: " + id + " and symbol: " + symbol);
}
正例：（占位符）
logger.debug("Processing trade with id: {} and symbol : {} ", id, symbol);
3、通过使用SLF4J的日志方法，你可以延迟构建日志信息（Srting）的开销，直到你真正需要，这对于内存和CPU都是高效的。
4、作为附注，更少的暂时的字符串意味着垃圾回收器（Garbage Collector）需要做更好的工作，这意味着你的应用程序有为更好的吞吐量和性能。
六、slf4j绑定logback
Springboot默认的日志框架为logback，pom添加依赖：
<dependency>
<groupId>ch.qos.logback</groupId>
<artifactId>logback-classic</artifactId>
<version>1.1.7</version>
</dependency>
配置文件如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!--
scan：当此属性设置为true时，配置文件如果发生改变，将会被重新加载，默认值为true。
scanPeriod：设置监测配置文件是否有修改的时间间隔，如果没有给出时间单位，默认单位是毫秒当scan为true时，此属性生效。默认的时间间隔为1分钟。
debug：当此属性设置为true时，将打印出logback内部日志信息，实时查看logback运行状态。默认值为false。
-->
<configuration scan="false" scanPeriod="60 seconds" debug="false">
<!-- 彩色日志 -->
<!-- 彩色日志依赖的渲染类 -->
<conversionRule conversionWord="clr" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ColorConverter" />
<conversionRule conversionWord="wex" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.WhitespaceThrowableProxyConverter" />
<conversionRule conversionWord="wEx"
converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ExtendedWhitespaceThrowableProxyConverter" />
<!-- 彩色日志格式 -->
<property name="CONSOLE_LOG_PATTERN"
value="${CONSOLE_LOG_PATTERN:-%clr(%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS}){faint} %clr(${LOG_LEVEL_PATTERN:-%5p}) %clr(${PID:- }){magenta} %clr(---){faint} %clr([%thread]){faint} %clr(%-40.40logger{39}){cyan} %clr([%L]) %clr(:){faint} %m%n${LOG_EXCEPTION_CONVERSION_WORD:-%wEx}}" />
<!-- Console 输出设置 -->
<appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</pattern>
<charset>utf8</charset>
</encoder>
</appender>
<!-- 定义日志级别 -->
<property name="log.level" value="INFO" />
<!-- 定义日志文件名称，注意修改此处！！！ -->
<property name="log.name" value="shop" />
<!-- 定义日志文件的存储地址 -->
<!-- <property name="log.path" value="/app/wo_sale/servers/logs/${log.name}" /> -->
<property name="log.path" value="logs/${log.name}" />
<!-- 定义日志文件名格式化 -->
<property name="log.timeFormat" value="yyyy-MM-dd" />
<!-- 定义日志文件的输出格式。%d表示日期，%thread表示线程名，%-5level：级别从左显示5个字符宽度，%logger{50} 表示logger名字最长50个字符，否则按照句点分割。%msg：日志消息，%n是换行符 -->
<property name="log.pattern" value="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n" />
<!-- 定义日志文件保留天数 -->
<property name="log.maxHistory" value="30" />
<!-- 定义日志文件最大限制 -->
<property name="log.maxFileSize" value="10MB" />
<!-- 控制台输出 -->
<!-- <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>${log.pattern}</pattern>
</encoder>
</appender> -->
<!-- 滚动记录文件，先将日志记录到指定文件，当符合某个条件时，将日志记录到其他文件，并按照每天生成日志文件 -->
<appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<file>${log.path}/${log.name}.log</file>
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>${log.level}</level>
</filter>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<!-- 滚动时产生的文件的存放位置及文件名称 %d{yyyy-MM-dd}：按天进行日志滚动
%i：当文件大小超过maxFileSize时，按照i进行文件滚动
-->
<FileNamePattern>${log.path}/${log.name}.%d{${log.timeFormat}}-%i.log</FileNamePattern>
<MaxHistory>${log.maxHistory}</MaxHistory>
<TimeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
<MaxFileSize>${log.maxFileSize}</MaxFileSize>
</TimeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
</rollingPolicy>
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>${log.pattern}</pattern>
</encoder>
</appender>
<!-- 按照每天生成日志文件。仅记录错误日志 -->
<appender name="FILE-ERROR" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<file>${log.path}/error/${log.name}_error.log</file>
<filter class="ch.qos.logback.classic.filter.ThresholdFilter">
<level>ERROR</level>
</filter>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<FileNamePattern>${log.path}/error/${log.name}_error.%d{${log.timeFormat}}-%i.log</FileNamePattern>
<MaxHistory>${log.maxHistory}</MaxHistory>
<TimeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP">
<MaxFileSize>${log.maxFileSize}</MaxFileSize>
</TimeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy>
</rollingPolicy>
<encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
<pattern>${log.pattern}</pattern>
</encoder>
</appender>
<!-- 日志输出级别，root与logger是父子关系，没有特别定义则默认为root，任何一个类只会和一个logger对应，
要么是定义的logger，要么是root，判断的关键在于找到这个logger，然后判断这个logger的appender和level。 -->
<root level="${log.level}">
<appender-ref ref="STDOUT" />
<appender-ref ref="FILE" />
<appender-ref ref="FILE-ERROR" />
</root>
</configuration>