Java spark framework umożliwia logowanie

Question

Buduję aplikację java z architekturą Spark z wbudowanym silnikiem szablonu Jetty i kierownicy. Ale gdy pojawi się błąd wewnętrzny 500, konsola nic nie odpowiedziała. dodałem do mojego pom.xml Zależności tutaj: http://sparkjava.com/documentation.html#add-a-logger ale nie drukuje wszystkich wyjątków/błędów (jak błędy 500)

Oto moja pom.xml dependecies

<dependencies> 

    <!-- FRAMEWORK:  Spark --> 
    <dependency> 
     <groupId>com.sparkjava</groupId> 
     <artifactId>spark-core</artifactId> 
     <version>2.5</version> 
    </dependency> 

    <!-- TEMPLATES:  Handlebars --> 
    <dependency> 
     <groupId>com.sparkjava</groupId> 
     <artifactId>spark-template-handlebars</artifactId> 
     <version>2.3</version> 
    </dependency> 

    <!-- DB-MAPPING: sql2o --> 
    <dependency> 
     <groupId>org.sql2o</groupId> 
     <artifactId>sql2o</artifactId> 
     <version>1.5.4</version> 
    </dependency> 

    <!-- DRIVERS: sqlite--> 
    <dependency> 
     <groupId>org.xerial</groupId> 
     <artifactId>sqlite-jdbc</artifactId> 
     <version>3.8.11.2</version> 
    </dependency> 

    <!-- LOGGER:  slf4j --> 
    <dependency> 
     <groupId>org.slf4j</groupId> 
     <artifactId>slf4j-simple</artifactId> 
     <version>1.7.21</version> 
    </dependency> 

</dependencies> 

Jak mogę włączyć wszystko rejestrowanie iskier?

Answer 1

Użyj log4j, aby wykonać implementację logowania. To dlatego, że nie mają pojęcia, dlaczego coraz wewnętrzny błąd serwera

http://logging.apache.org/log4j/2.x/

Answer 2

Czy dodałeś plik właściwości log4j? Spójrz na this documentation.

Konfiguracja rejestrowania Aplikacja Spark używa log4j do rejestrowania. Możesz go skonfigurować, dodając plik log4j.properties do katalogu conf. Jednym ze sposobów rozpoczęcia jest skopiowanie istniejącego pliku log4j.properties.template.

Answer 3

To enable logging, wystarczy dodać następującą zależność do projektu:

<dependency> 
    <groupId>org.slf4j</groupId> 
    <artifactId>slf4j-simple</artifactId> 
    <version>1.7.21</version> 
</dependency> 

i you can register catch-all Program obsługi wyjątków firmy Spark do zapisywania niezatłoczonych wyjątków:

Spark.exception(Exception.class, (exception, request, response) -> { 
    exception.printStackTrace(); 
});