# 2026'da Spring Boot loglama: Logback ve JSON ile üretim ortamında yapılandırılmış loglar

> Spring Boot yapılandırılmış loglama için kapsamlı rehber. Logback JSON yapılandırması, izleme için MDC, üretimde en iyi uygulamalar ve ELK Stack entegrasyonu.

- Published: 2026-03-27
- Updated: 2026-05-04
- Author: SharpSkill
- Tags: spring boot logging, logback json, structured logs, elk stack, observability
- Reading time: 14 min

---

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.

> **Anahtar nokta**
>
> Spring Boot 3.4+ harici bir bağımlılık gerektirmeden yapılandırılmış JSON loglamayı yerel olarak destekler. Daha eski sürümler için Logback Logstash Encoder hâlâ referans çözümdür.

## Neden yapılandırılmış log kullanmalı

### Klasik metin loglarının sınırları

Tipik bir metin logu şöyle görünür:

```
2026-03-27 10:15:32.456 INFO  [order-service,abc123] c.e.s.OrderService - Order created for user john@example.com, amount: 150.00€, items: 3
```

Bu 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:

```json
{
  "@timestamp": "2026-03-27T10:15:32.456Z",
  "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 €'nun üzerindeki tüm siparişleri anında bulur. Kibana panoları manuel ayrıştırma yapmadan eğilimleri görselleştirir.

## Spring Boot 3.4+ yerel yapılandırması

### Yapılandırılmış JSON loglarını etkinleştirme

Spring Boot 3.4, `logging.structured` özelliği aracılığıyla yapılandırılmış loglama için yerel destek sunar. Bu yaklaşım hiçbir ek bağımlılık gerektirmez.

```yaml
# application.yml
# Native structured logging configuration for Spring Boot 3.4+
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: DEBUG
```

ECS (Elastic Common Schema) biçimi ek bir 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.

```yaml
# 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}
```

```java
// LoggingConfig.java
// 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.

## JSON encoder ile klasik Logback yapılandırması

### Logstash Encoder bağımlılığı

3.4 öncesi Spring Boot sürümleri veya gelişmiş özelleştirme ihtiyaçları için Logstash Logback Encoder referans çözüm olmaya devam eder.

```xml
<!-- pom.xml -->
<!-- Dependency for JSON logging with Logback -->
<dependency>
    <groupId>net.logstash.logback</groupId>
    <artifactId>logstash-logback-encoder</artifactId>
    <version>7.4</version>
</dependency>
```

### Tam Logback yapılandırması

`logback-spring.xml` dosyası çıktı biçimi üzerinde tam kontrol sunar.

```xml
<!-- 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.

> **Spring profilleri**
>
> `<springProfile>` kullanımı, yapılandırmayı değiştirmeden ortama göre metin ve JSON biçimleri arasında otomatik geçişe olanak tanır.

## Dağıtık izleme için MDC

### İzleme bağlamının yayılması

MDC (Mapped Diagnostic Context) her logu istek veya izleme tanımlayıcıları gibi bağlam bilgileriyle zenginleştirir.

```java
// TracingFilter.java
// 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 içerecektir.

### İş kodunda MDC kullanımı

```java
// OrderService.java
// 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:

```json
{
  "@timestamp": "2026-03-27T10:15:32.456Z",
  "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"
}
```

## Performans için asenkron loglama

### Thread havuzu yapılandırması

Üretimde senkron log yazımları isteklerin gecikmesini etkiler. Asenkron appender, loglamayı ana iş parçacığından ayırır.

```xml
<!-- 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>
```

### Loglama sistemi metrikleri

Loglama sisteminin kendisini izlemek sessiz log kayıplarını önler.

```java
// LoggingMetrics.java
// 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.

```yaml
# 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:
        - '2026-03-27T10:15:32.456Z'

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

```json
// PUT _ingest/pipeline/spring-boot-logs
{
  "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;
        """
      }
    }
  ]
}
```

## Üretim için en iyi uygulamalar

### Sistematik olarak dahil edilecek bilgiler

Her log, hata ayıklama ve ilişkilendirme için minimum bilgi içermelidir.

```java
// StructuredLogger.java
// 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);
        }
    }
}
```

```java
// 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.

```java
// SensitiveDataFilter.java
// Sensitive data masking filter
package com.example.logging.filter;

import ch.qos.logback.classic.spi.ILoggingEvent;
import ch.qos.logback.core.filter.Filter;
import ch.qos.logback.core.spi.FilterReply;

import java.util.regex.Pattern;

public class SensitiveDataFilter extends Filter<ILoggingEvent> {

    // 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 static final Pattern PHONE_PATTERN =
        Pattern.compile("\\+?\\d{1,3}[- ]?\\d{6,14}");

    @Override
    public FilterReply decide(ILoggingEvent event) {
        // Accept all logs but modify the message
        // Note: for real masking, use a custom converter
        return FilterReply.NEUTRAL;
    }

    // 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]");
        result = PHONE_PATTERN.matcher(result).replaceAll("[PHONE_MASKED]");

        return result;
    }
}
```

> **KVKK ve uyumluluk**
>
> Kişisel veri içeren loglar KVKK ve GDPR'ye tabidir. IP adresleri, e-postalar ve kullanıcı kimlikleri için bir saklama politikası ve gerektiğinde rıza alınması gerekir.

### Uygun log seviyeleri

```java
// LogLevelGuidelines.java
// Appropriate log level guidelines
package com.example.logging;

public class LogLevelGuidelines {

    // ERROR: Failure requiring intervention
    // - Unrecoverable exceptions
    // - Critical transaction failures
    // - External service unavailability
    log.error("Payment gateway unreachable after 3 retries", exception);

    // WARN: Abnormal but handled situation
    // - Retry in progress
    // - Performance degradation
    // - Resources near limits
    log.warn("Database connection pool at 85% capacity");

    // INFO: Significant business events
    // - Transaction start/end
    // - Important state changes
    // - Key user actions
    log.info("Order {} shipped to customer {}", orderId, customerId);

    // DEBUG: Diagnostic information
    // - Execution details
    // - Important variable values
    // - Branching decisions
    log.debug("Cache miss for key {}, fetching from database", cacheKey);

    // TRACE: Very fine details
    // - Method entry/exit
    // - Complete object contents
    // - Loops and iterations
    log.trace("Processing item {} of {}", index, total);
}
```

## Logların testi ve doğrulanması

### JSON yapısı için birim testleri

```java
// StructuredLoggingTest.java
// 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 com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
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;
    private ObjectMapper objectMapper;

    @BeforeEach
    void setUp() {
        logger = (Logger) LoggerFactory.getLogger(StructuredLoggingTest.class);
        listAppender = new ListAppender<>();
        listAppender.start();
        logger.addAppender(listAppender);
        objectMapper = new ObjectMapper();
    }

    @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");
    }
}
```

## Sonuç

JSON yapılandırılmış loglar Spring Boot uygulamalarının gözlemlenebilirliğini dönüştürür:

✅ **Sorgulanabilir**: her alan Elasticsearch veya CloudWatch içinde filtrelenebilir hale gelir

✅ **İlişkilendirilebilir**: MDC, izleme tanımlayıcılarını servisler arasında yayar

✅ **Performanslı**: asenkron appender loglamayı işleme akışından ayırır

✅ **Güvenli**: hassas veri maskelemesi GDPR/KVKK uyumluluğunu sağlar

✅ **Entegre**: ELK Stack, Datadog, Splunk ile yerel uyumluluk

✅ **Alarm verilebilir**: yapılandırılmış alanlar hassas alarm kuralları sağlar

✅ **Bakımı kolay**: JSON biçimi kırılgan ayrıştırma regex'lerini ortadan kaldırır

Bu yaklaşım metrikler (Micrometer) ve dağıtık izleme (OpenTelemetry) ile birlikte modern gözlemlenebilirliğin temelini oluşturur.

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/tr/blog/spring-boot/spring-boot-structured-logging-logback-json