Spring Boot Yapılandırılmış Loglama 2026: Logback ve OpenTelemetry ile Üretim JSON Logları
Spring Boot 4.x yapılandırılmış loglama rehberi. Yerel JSON desteği, OpenTelemetry starter, MDC izleme ve üretim gözlemlenebilirliği için ELK Stack entegrasyonu.

Geleneksel metin tabanlı loglar üretim ortamında hızla yönetilemez hale gelir. Saniyede binlerce satır üreten yüzlerce örnek arasında belirli bir hatayı bulmak kâbusa dönüşür. JSON biçimindeki yapılandırılmış loglar bu durumu kökten değiştirir ve her olayı sorgulanabilir, otomatik olarak analiz edilebilir kılar.
Spring Boot 4.x (Spring Framework 7 üzerine kurulu) ECS, Logstash ve GELF formatlarıyla yapılandırılmış JSON loglamayı doğal olarak destekler. Yeni spring-boot-starter-opentelemetry harici bağımlılıklar olmadan birleşik gözlemlenebilirlik sağlar.
Spring Boot'ta Yapılandırılmış Loglamayı Neden Kullanmalı
Geleneksel Metin Loglarının Sınırları
Tipik bir metin logu şöyle görünür:
2026-08-22 10:15:32.456 INFO [order-service,abc123] c.e.s.OrderService - Order created for user john@example.com, amount: 150.00€, items: 3Bu biçim üretimde birçok soruna yol açar. Belirli bilgileri çıkarmak karmaşık ve kırılgan düzenli ifadeler gerektirir. Servisler arası ilişkilendirme her ekibin farklı yorumladığı katı kurallar dayatır. Elasticsearch gibi analiz araçları bu yapılandırılmamış dizeleri verimli şekilde indekslemekte zorlanır.
JSON Biçiminin Avantajları
Aynı olay JSON biçiminde anında kullanılabilir hale gelir:
{
"@timestamp": "2026-08-22T10:15:32.456Z",
"level": "INFO",
"logger": "com.example.service.OrderService",
"message": "Order created",
"service": "order-service",
"traceId": "abc123",
"userId": "john@example.com",
"orderId": "ORD-789456",
"amount": 150.00,
"currency": "EUR",
"itemCount": 3
}Her alan filtrelenebilir ve toplanabilir hale gelir. Bir Elasticsearch sorgusu son on beş dakikadaki 100 Euro üzerindeki tüm siparişleri anında bulur. Kibana panoları manuel ayrıştırma yapmadan eğilimleri görselleştirir. Bu konu Spring Boot mülakat soruları açısından özellikle önemlidir; üretim gözlemlenebilirlik kalıplarını anlamak kıdemli adayları ayırt eder.
Spring Boot 4.x Yapılandırılmış Loglama Yapılandırması
Yapılandırılmış JSON Loglarını Etkinleştirme
Spring Framework 7 üzerine kurulu Spring Boot 4.x, logging.structured özelliği aracılığıyla olgun yapılandırılmış loglama desteği sunar. Bu yaklaşım ek bağımlılık gerektirmez ve doğrudan Logback 1.5.38 ile entegre olur.
# application.yml
# Native structured logging configuration for Spring Boot 4.x
logging:
structured:
# Output format: ecs (Elastic), logstash, gelf
format:
console: ecs
file: ecs
file:
name: /var/log/app/application.log
level:
root: INFO
com.example: DEBUGECS (Elastic Common Schema) biçimi ek yapılandırma olmadan Elasticsearch ve Kibana ile doğrudan uyumluluk sağlar.
JSON Alanlarını Özelleştirme
Her loga iş alanları eklemek için Spring Boot ek özniteliklerin yapılandırılmasına izin verir.
# application.yml
# Custom fields in structured logs
logging:
structured:
format:
console: ecs
ecs:
# Service information added to every log
service:
name: ${spring.application.name}
version: ${app.version:1.0.0}
environment: ${spring.profiles.active:default}
node-name: ${HOSTNAME:unknown}// Programmatic configuration for additional fields
package com.example.logging.config;
import org.springframework.boot.logging.structured.StructuredLogFormatterCustomizer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class LoggingConfig {
@Bean
StructuredLogFormatterCustomizer<EcsStructuredLogFormatter> ecsCustomizer() {
return formatter -> formatter
// Adds static fields to all logs
.addStaticField("team", "backend")
.addStaticField("region", System.getenv("AWS_REGION"))
// Customizes exception formatting
.setIncludeStacktrace(true)
.setStacktraceMaxLength(5000);
}
}Bu alanlar her log satırında görünür ve panolarda ekibe veya bölgeye göre filtrelemeyi kolaylaştırır.
Tam Gözlemlenebilirlik için OpenTelemetry Starter
Spring Boot 4'teki Yeni Standart
Spring Boot 4.0, daha önce var olan karmaşık çoklu bağımlılık kurulumunu değiştiren spring-boot-starter-opentelemetry paketini tanıttı. Bu tek bağımlılık, traces, metrikler ve log korelasyonu dahil olmak üzere satıcıdan bağımsız gözlemlenebilirlik sağlar.
<!-- pom.xml -->
<!-- OpenTelemetry starter for Spring Boot 4.x -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-opentelemetry</artifactId>
</dependency>
<!-- Log correlation for Logback -->
<dependency>
<groupId>io.opentelemetry.instrumentation</groupId>
<artifactId>opentelemetry-logback-appender-1.0</artifactId>
<version>2.21.0-alpha</version>
</dependency>Bu starter OpenTelemetry API, Micrometer tracing köprüsü ve OTLP exporterları içerir. Spring Cloud Sleuth artık legacy olarak kabul edilir, dağıtık izleme için endüstri standardı OpenTelemetry'dir.
OpenTelemetry'yi Yapılandırılmış Loglarla Yapılandırma
# application.yml
# OpenTelemetry configuration with structured logging
spring:
application:
name: order-service
group: commerce
otel:
exporter:
otlp:
endpoint: http://otel-collector:4317
protocol: grpc
resource:
attributes:
service.namespace: production
deployment.environment: prod
logging:
structured:
format:
console: ecs
pattern:
level: "%5p [${spring.application.name:},%X{traceId:-},%X{spanId:-}]"Trace ve span kimlikleri otomatik olarak MDC'ye enjekte edilir ve logları servisler arası dağıtık trace'lerle ilişkilendirir. Üretim izleme kurulumları hakkında daha fazla bilgi için Spring Boot Actuator, Micrometer ve Prometheus rehberi incelenebilir.
ZipkinWithOpenTelemetryTracingAutoConfiguration kullanımdan kaldırıldı olarak işaretlenmiştir ve Spring Boot 4.2'de kaldırılması planlanmaktadır. Gelecek uyumluluk için yerel OTLP exporter'lara geçiş önerilir.
JSON Encoder ile Klasik Logback Yapılandırması
Gelişmiş Özelleştirme için Logstash Encoder
Gelişmiş özelleştirme ihtiyaçları veya eski Spring Boot sürümlerinden geçiş için Logstash Logback Encoder 9.0 hâlâ kullanılabilir. 9.0 sürümünün Jackson 3.0 ve minimum Java 17 gerektirdiği unutulmamalıdır.
<!-- pom.xml -->
<!-- Dependency for JSON logging with Logback (Jackson 3 required) -->
<dependency>
<groupId>net.logstash.logback</groupId>
<artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
<version>9.0</version>
</dependency>Tam Logback Yapılandırması
logback-spring.xml dosyası çıktı biçimi üzerinde tam kontrol sağlar.
<!-- src/main/resources/logback-spring.xml -->
<!-- Logback configuration for structured JSON logs -->
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<!-- Spring Boot properties -->
<springProperty scope="context" name="appName" source="spring.application.name" defaultValue="app"/>
<springProperty scope="context" name="appVersion" source="app.version" defaultValue="1.0.0"/>
<!-- JSON console appender for production -->
<appender name="JSON_CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
<!-- Custom fields added to every log -->
<customFields>{"service":"${appName}","version":"${appVersion}"}</customFields>
<!-- Includes MDC (tracing context) -->
<includeMdcKeyName>traceId</includeMdcKeyName>
<includeMdcKeyName>spanId</includeMdcKeyName>
<includeMdcKeyName>userId</includeMdcKeyName>
<includeMdcKeyName>requestId</includeMdcKeyName>
<!-- ISO8601 timestamp format -->
<timestampPattern>yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ</timestampPattern>
<!-- Complete stack traces -->
<throwableConverter class="net.logstash.logback.stacktrace.ShortenedThrowableConverter">
<maxDepthPerThrowable>30</maxDepthPerThrowable>
<maxLength>4096</maxLength>
<shortenedClassNameLength>36</shortenedClassNameLength>
<rootCauseFirst>true</rootCauseFirst>
</throwableConverter>
</encoder>
</appender>
<!-- Rolling JSON file appender -->
<appender name="JSON_FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<file>/var/log/${appName}/application.json</file>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>/var/log/${appName}/application.%d{yyyy-MM-dd}.%i.json.gz</fileNamePattern>
<maxHistory>30</maxHistory>
<maxFileSize>100MB</maxFileSize>
<totalSizeCap>3GB</totalSizeCap>
</rollingPolicy>
<encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder">
<customFields>{"service":"${appName}","version":"${appVersion}"}</customFields>
</encoder>
</appender>
<!-- Text appender for development -->
<appender name="TEXT_CONSOLE" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} %highlight(%-5level) [%thread] %cyan(%logger{36}) - %msg%n</pattern>
</encoder>
</appender>
<!-- Activation by Spring profile -->
<springProfile name="prod,staging">
<root level="INFO">
<appender-ref ref="JSON_CONSOLE"/>
<appender-ref ref="JSON_FILE"/>
</root>
</springProfile>
<springProfile name="dev,local">
<root level="DEBUG">
<appender-ref ref="TEXT_CONSOLE"/>
</root>
</springProfile>
</configuration>Bu yapılandırma JSON loglarını yalnızca üretimde etkinleştirirken geliştirme ortamında okunabilir loglar bırakır.
Dağıtık İzleme için MDC
Trace Bağlamı Yayılımı
MDC (Mapped Diagnostic Context) her logu istek veya trace tanımlayıcıları gibi bağlam bilgileriyle zenginleştirir.
// Filter for automatic trace context injection
package com.example.logging.filter;
import jakarta.servlet.FilterChain;
import jakarta.servlet.ServletException;
import jakarta.servlet.http.HttpServletRequest;
import jakarta.servlet.http.HttpServletResponse;
import org.slf4j.MDC;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.core.annotation.Order;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter;
import java.io.IOException;
import java.util.UUID;
@Component
@Order(Ordered.HIGHEST_PRECEDENCE)
public class TracingFilter extends OncePerRequestFilter {
// Standard MDC keys for tracing
private static final String TRACE_ID_KEY = "traceId";
private static final String SPAN_ID_KEY = "spanId";
private static final String REQUEST_ID_KEY = "requestId";
private static final String USER_ID_KEY = "userId";
@Override
protected void doFilterInternal(
HttpServletRequest request,
HttpServletResponse response,
FilterChain filterChain) throws ServletException, IOException {
try {
// Retrieve or generate trace identifiers
String traceId = extractOrGenerate(request, "X-Trace-Id", TRACE_ID_KEY);
String spanId = generateSpanId();
String requestId = extractOrGenerate(request, "X-Request-Id", REQUEST_ID_KEY);
String userId = request.getHeader("X-User-Id");
// Inject into MDC to appear in all logs
MDC.put(TRACE_ID_KEY, traceId);
MDC.put(SPAN_ID_KEY, spanId);
MDC.put(REQUEST_ID_KEY, requestId);
if (userId != null) {
MDC.put(USER_ID_KEY, userId);
}
// Propagate to responses for inter-service chaining
response.setHeader("X-Trace-Id", traceId);
response.setHeader("X-Request-Id", requestId);
filterChain.doFilter(request, response);
} finally {
// Clean MDC after each request
MDC.clear();
}
}
private String extractOrGenerate(HttpServletRequest request, String header, String key) {
String value = request.getHeader(header);
return value != null ? value : UUID.randomUUID().toString().replace("-", "").substring(0, 16);
}
private String generateSpanId() {
return UUID.randomUUID().toString().replace("-", "").substring(0, 8);
}
}İstek işleme sırasında üretilen her log otomatik olarak bu tanımlayıcıları içerir.
İş Kodunda MDC Kullanımı
// Business service with enriched contextual logging
package com.example.service;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.slf4j.MDC;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class OrderService {
private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(OrderService.class);
public Order createOrder(CreateOrderRequest request) {
// Add business information to MDC context
MDC.put("orderId", request.getOrderId());
MDC.put("customerId", request.getCustomerId());
try {
log.info("Creating order with {} items", request.getItems().size());
// Business logic...
Order order = processOrder(request);
log.info("Order created successfully, total: {} {}",
order.getTotal(), order.getCurrency());
return order;
} catch (Exception e) {
// Exception appears with full MDC context
log.error("Failed to create order", e);
throw e;
} finally {
// Clean business keys added
MDC.remove("orderId");
MDC.remove("customerId");
}
}
}Elde edilen JSON log, hata ayıklama için gereken tüm bilgileri içerir:
{
"@timestamp": "2026-08-22T10:15:32.456Z",
"level": "INFO",
"logger": "com.example.service.OrderService",
"message": "Order created successfully, total: 150.00 EUR",
"traceId": "a1b2c3d4e5f67890",
"spanId": "12345678",
"requestId": "req-abc-123",
"userId": "user-456",
"orderId": "ORD-789",
"customerId": "CUST-321"
}Spring Boot mülakatlarında başarılı olmaya hazır mısın?
İnteraktif simülatörler, flashcards ve teknik testlerle pratik yap.
Performans için Asenkron Loglama
Thread Havuzu Yapılandırması
Üretimde senkron log yazımları isteklerin gecikmesini etkiler. Asenkron appender, loglamayı ana iş parçacığından ayırır.
<!-- logback-spring.xml -->
<!-- High-performance asynchronous appender configuration -->
<appender name="ASYNC_JSON" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
<!-- Pending log buffer size -->
<queueSize>1024</queueSize>
<!-- Never block the calling thread -->
<neverBlock>true</neverBlock>
<!-- Threshold before dropping DEBUG/TRACE logs -->
<discardingThreshold>20</discardingThreshold>
<!-- Include caller information (expensive) -->
<includeCallerData>false</includeCallerData>
<!-- Actual appender for writing -->
<appender-ref ref="JSON_FILE"/>
</appender>
<springProfile name="prod">
<root level="INFO">
<appender-ref ref="ASYNC_JSON"/>
</root>
</springProfile>Spring Boot 4.1.1, başarısız bir JSON kodlamasının aynı iş parçacığındaki sonraki log olayını bozabildiği kritik bir sorunu düzeltti (#51371). Sessiz log bozulmasından kaçınmak için 4.0.x veya 4.1.0'dan yükseltme yapılması önerilir.
Loglama Sistemi Metrikleri
Loglama sisteminin kendisini izlemek sessiz log kayıplarını önler.
// Exposing Logback metrics via Micrometer
package com.example.logging.metrics;
import ch.qos.logback.classic.Logger;
import ch.qos.logback.classic.LoggerContext;
import ch.qos.logback.classic.spi.ILoggingEvent;
import ch.qos.logback.core.Appender;
import ch.qos.logback.classic.AsyncAppender;
import io.micrometer.core.instrument.Gauge;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
import jakarta.annotation.PostConstruct;
import java.util.Iterator;
@Component
public class LoggingMetrics {
private final MeterRegistry registry;
public LoggingMetrics(MeterRegistry registry) {
this.registry = registry;
}
@PostConstruct
void registerMetrics() {
LoggerContext context = (LoggerContext) LoggerFactory.getILoggerFactory();
Logger rootLogger = context.getLogger(Logger.ROOT_LOGGER_NAME);
// Iterate through appenders to find AsyncAppenders
Iterator<Appender<ILoggingEvent>> it = rootLogger.iteratorForAppenders();
while (it.hasNext()) {
Appender<ILoggingEvent> appender = it.next();
if (appender instanceof AsyncAppender asyncAppender) {
registerAsyncMetrics(asyncAppender);
}
}
}
private void registerAsyncMetrics(AsyncAppender appender) {
String appenderName = appender.getName();
// Current queue size
Gauge.builder("logback.async.queue.size", appender, AsyncAppender::getQueueSize)
.tag("appender", appenderName)
.description("Current async appender queue size")
.register(registry);
// Remaining capacity
Gauge.builder("logback.async.queue.remaining", appender, AsyncAppender::getRemainingCapacity)
.tag("appender", appenderName)
.description("Remaining capacity in async queue")
.register(registry);
// Number of dropped logs
Gauge.builder("logback.async.discarded", appender, AsyncAppender::getNumberOfElementsInQueue)
.tag("appender", appenderName)
.description("Number of discarded log events")
.register(registry);
}
}logback.async.queue.remaining < 100 üzerinde bir Prometheus alarmı, log kaybı riskini önceden bildirir.
ELK Stack Entegrasyonu
Filebeat Yapılandırması
Filebeat, JSON dosyalarını toplar ve dönüşüm uygulamadan Elasticsearch'e gönderir.
# filebeat.yml
# Filebeat configuration for Spring Boot JSON logs
filebeat.inputs:
- type: log
enabled: true
paths:
- /var/log/*/application.json
# Automatic JSON parsing
json:
keys_under_root: true
overwrite_keys: true
add_error_key: true
message_key: message
processors:
# Add Kubernetes metadata if available
- add_kubernetes_metadata:
host: ${NODE_NAME}
matchers:
- logs_path:
logs_path: "/var/log/containers/"
# Parse timestamp
- timestamp:
field: "@timestamp"
layouts:
- '2006-01-02T15:04:05.000Z'
- '2006-01-02T15:04:05.000-07:00'
test:
- '2026-08-22T10:15:32.456Z'
output.elasticsearch:
hosts: ["elasticsearch:9200"]
index: "logs-%{[service]}-%{+yyyy.MM.dd}"
pipeline: "spring-boot-logs"
setup.template:
name: "logs"
pattern: "logs-*"Zenginleştirme için Elasticsearch Pipeline
{
"description": "Spring Boot logs enrichment",
"processors": [
{
"geoip": {
"field": "client.ip",
"target_field": "client.geo",
"ignore_missing": true
}
},
{
"user_agent": {
"field": "user_agent.original",
"target_field": "user_agent",
"ignore_missing": true
}
},
{
"set": {
"field": "event.ingested",
"value": "{{_ingest.timestamp}}"
}
},
{
"script": {
"description": "Classify log level severity",
"source": "def level = ctx.level; if (level == 'ERROR') ctx.severity = 4; else if (level == 'WARN') ctx.severity = 3; else if (level == 'INFO') ctx.severity = 2; else ctx.severity = 1;"
}
}
]
}Spring Boot Loglaması için Üretim En İyi Uygulamaları
Sistematik Olarak Dahil Edilecek Bilgiler
Her log, hata ayıklama ve ilişkilendirme için minimum bilgi içermelidir.
// Helper for consistent structured logs
package com.example.logging;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.slf4j.MDC;
import java.util.Map;
import java.util.function.Supplier;
public final class StructuredLogger {
private final Logger delegate;
private StructuredLogger(Class<?> clazz) {
this.delegate = LoggerFactory.getLogger(clazz);
}
public static StructuredLogger getLogger(Class<?> clazz) {
return new StructuredLogger(clazz);
}
// Log with temporary business context
public void info(String message, Map<String, String> context) {
try {
context.forEach(MDC::put);
delegate.info(message);
} finally {
context.keySet().forEach(MDC::remove);
}
}
// Log with supplier for lazy evaluation
public void debug(Supplier<String> messageSupplier, Map<String, String> context) {
if (delegate.isDebugEnabled()) {
try {
context.forEach(MDC::put);
delegate.debug(messageSupplier.get());
} finally {
context.keySet().forEach(MDC::remove);
}
}
}
// Error log with full context
public void error(String message, Throwable t, Map<String, String> context) {
try {
context.forEach(MDC::put);
delegate.error(message, t);
} finally {
context.keySet().forEach(MDC::remove);
}
}
}// Usage in business code
private static final StructuredLogger log = StructuredLogger.getLogger(PaymentService.class);
public void processPayment(Payment payment) {
log.info("Processing payment", Map.of(
"paymentId", payment.getId(),
"amount", String.valueOf(payment.getAmount()),
"currency", payment.getCurrency(),
"method", payment.getMethod().name()
));
}Hariç Tutulması Gereken Hassas Bilgiler
Loglar asla kişisel veya hassas verileri içermemelidir.
// Sensitive data masking utility
package com.example.logging.filter;
import java.util.regex.Pattern;
public final class SensitiveDataFilter {
// Sensitive data patterns to mask
private static final Pattern EMAIL_PATTERN =
Pattern.compile("[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\\.[a-zA-Z]{2,}");
private static final Pattern CREDIT_CARD_PATTERN =
Pattern.compile("\\b\\d{4}[- ]?\\d{4}[- ]?\\d{4}[- ]?\\d{4}\\b");
private static final Pattern PASSWORD_PATTERN =
Pattern.compile("(?i)(password|pwd|secret|token)[\"']?\\s*[:=]\\s*[\"']?[^\\s,}\"']+");
private SensitiveDataFilter() {}
// Utility method to mask data
public static String maskSensitiveData(String input) {
if (input == null) return null;
String result = input;
result = EMAIL_PATTERN.matcher(result).replaceAll("[EMAIL_MASKED]");
result = CREDIT_CARD_PATTERN.matcher(result).replaceAll("[CARD_MASKED]");
result = PASSWORD_PATTERN.matcher(result).replaceAll("$1=[REDACTED]");
return result;
}
}Uygun Log Seviyeleri
| Seviye | Kullanım Durumu | Örnekler |
|---|---|---|
| ERROR | Müdahale gerektiren arıza | Kurtarılamaz istisnalar, kritik işlem hataları, harici servis erişilememesi |
| WARN | Anormal ama işlenmiş durum | Yeniden deneme devam ediyor, performans düşüşü, limit yaklaşan kaynaklar |
| INFO | Önemli iş olayları | İşlem başlangıç/bitiş, önemli durum değişiklikleri, anahtar kullanıcı eylemleri |
| DEBUG | Tanılama bilgisi | Yürütme detayları, önemli değişken değerleri, dallanma kararları |
| TRACE | Çok ince detaylar | Metot giriş/çıkış, tam nesne içerikleri, döngüler ve iterasyonlar |
Yapılandırılmış Logları Test Etme ve Doğrulama
JSON Yapısı için Birim Testleri
// Structured log validation tests
package com.example.logging;
import ch.qos.logback.classic.Logger;
import ch.qos.logback.classic.spi.ILoggingEvent;
import ch.qos.logback.core.read.ListAppender;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.slf4j.MDC;
import static org.assertj.core.api.Assertions.assertThat;
class StructuredLoggingTest {
private ListAppender<ILoggingEvent> listAppender;
private Logger logger;
@BeforeEach
void setUp() {
logger = (Logger) LoggerFactory.getLogger(StructuredLoggingTest.class);
listAppender = new ListAppender<>();
listAppender.start();
logger.addAppender(listAppender);
}
@Test
void shouldIncludeMdcFieldsInLog() {
// Given
MDC.put("traceId", "test-trace-123");
MDC.put("userId", "user-456");
// When
logger.info("Test message with MDC context");
// Then
ILoggingEvent event = listAppender.list.get(0);
assertThat(event.getMDCPropertyMap())
.containsEntry("traceId", "test-trace-123")
.containsEntry("userId", "user-456");
MDC.clear();
}
@Test
void shouldLogExceptionWithStackTrace() {
// Given
Exception testException = new RuntimeException("Test error");
// When
logger.error("Operation failed", testException);
// Then
ILoggingEvent event = listAppender.list.get(0);
assertThat(event.getThrowableProxy()).isNotNull();
assertThat(event.getThrowableProxy().getMessage()).isEqualTo("Test error");
}
}Yapılandırılmış loglamayla uyumlu entegrasyon test kalıpları için Testcontainers Spring Boot entegrasyon testi rehberi incelenebilir.
Kaynaklar
- Spring Boot 4.1.0 Release Announcement - gözlemlenebilirlik güncellemeleri dahil Spring Boot 4.1.0 özellikleri
- Spring Boot GitHub Releases - JSON kodlama bozulması için sürüm 4.1.1 hata düzeltmesi (#51371)
- Logstash Logback Encoder 9.0 - Jackson 3 geçişi ve Java 17 gereksinimi
- OpenTelemetry with Spring Boot - resmi OpenTelemetry entegrasyon rehberi
Spring Boot 4.x için Yapılandırılmış Loglama Kontrol Listesi
- ECS, Logstash veya GELF formatıyla yerel yapılandırılmış loglama yalnızca
logging.structured.formatyapılandırması gerektirir spring-boot-starter-opentelemetryeski Sleuth kurulumlarını satıcıdan bağımsız gözlemlenebilirlikle değiştirir- MDC, trace tanımlayıcılarını servisler arasında otomatik olarak yayar
neverBlock=trueile asenkron appender'lar, loglamanın istek gecikmesini etkilemesini önler- Logstash Logback Encoder 9.0, Jackson 3.0 ve Java 17 gerektirir
- Spring Boot 4.1.1, eşzamanlı iş parçacıklarını etkileyen kritik bir JSON kodlama hatasını düzeltti
- Hassas veri maskeleme, üretim loglarında GDPR/KVKK uyumluluğunu sağlar
- Asenkron kuyruk kapasitesi metrikleri, log kaybı öncesi uyarı verilmesini mümkün kılar
Pratik yapmaya başla!
Mülakat simülatörleri ve teknik testlerle bilgini test et.
Spring Boot kodundaki hatayı bulabilir misin?
Gerçek bir kod parçası, gizli bir hata, günde bir deneme. Denemek için hesap gerekmez.

Yazan:
Anthony Fillion-MailletSharpSkill kurucusu
10 yılı aşkın süredir fullstack geliştirici. SharpSkill’i yönetiyor ve burada yayımlanan her şeyden sorumlu.
22 Ağustos 2026 tarihinde güncellendi
Etiketler
Paylaş
İlgili makaleler

2026'da Spring Boot Gözlemlenebilirlik: OpenTelemetry, Dağıtık İzleme ve Mülakat Soruları
OpenTelemetry ve Micrometer Tracing ile Spring Boot gözlemlenebilirliği hakkında kapsamlı rehber. Dağıtık izleme kurulumu, Observation API, OTLP export yapılandırması ve teknik mülakat hazırlığı.

Spring Boot Actuator: Micrometer ve Prometheus ile Üretim İzleme
Üretim ortamında izleme için kapsamlı Spring Boot Actuator rehberi. Micrometer yapılandırması, Prometheus metrikleri, özel endpointler ve uyarılar.

Spring Boot YAML vs Properties: Yapılandırma Karşılaştırması ve Mülakat Soruları 2026
Spring Boot'ta YAML ve Properties yapılandırma formatlarının kapsamlı karşılaştırması. Sözdizimi, profil yönetimi, veri yapıları ve sık sorulan mülakat sorularının incelenmesi.