在 CentOS 上高效管理 Golang 日志的实用方案
一 日志库选择与输出格式
- 标准库 log：适合简单场景，使用 log.SetOutput 定向到 stdout/stderr 或文件，配合 log.SetFlags 输出时间戳、文件名与行号。生产环境建议结构化日志以便检索与分析。
- logrus：上手快，支持分级与 JSON/Text 格式，易扩展 Hook。
- zap：Uber 开源，高性能、结构化日志，生产推荐；支持原子级别动态调整。
- zerolog：零分配 JSON，极致性能。
- 建议：开发环境用 Text/Debug，生产环境用 JSON/Info，并统一包含 ts、level、msg、caller 等字段。
二 输出到 systemd 与 rsyslog 的集中管理
- 使用 systemd 托管进程时，推荐将日志写到 stdout/stderr，由 journald 统一采集：
- 查看服务日志：sudo journalctl -u your.service；实时跟踪：sudo journalctl -u your.service -f；本次启动：sudo journalctl -b。
- 如需对接 rsyslog 做网络集中或按设施/优先级分流：
- 启用接收：sudo yum install rsyslog -y，在 /etc/rsyslog.conf 中加载模块（如 imudp/imtcp）并开放 514 端口；重启：sudo systemctl restart rsyslog && sudo systemctl enable rsyslog。
- 若程序直写文件，也可用 rsyslog 按路径匹配规则转发到远程日志中心。
三 日志轮转与保留策略
- 使用系统 logrotate 管理按大小/时间的轮转与压缩，避免单文件过大：
- 示例 /etc/logrotate.d/myapp：
- 按天轮转、保留 7 天、压缩、忽略缺失、仅非空：
- daily; rotate 7; compress; missingok; notifempty
- 可按需增加 size、dateext、postrotate 通知应用重开文件句柄。
- 在程序内使用 lumberjack 实现按文件大小滚动（适合容器/不可信环境）：
- 典型参数：MaxSize=100（MB）、MaxBackups=7、MaxAge=28（天）、Compress=true。
- 建议：systemd 场景优先用 journald 管理；直写文件场景用 logrotate；二者不要对同一日志文件并行写入。
四 动态级别与运行时控制
- 通过环境变量设置日志级别，无需改代码与重启：
- 示例（logrus）：
- level, _ := logrus.ParseLevel(os.Getenv(“LOG_LEVEL”))
- logrus.SetLevel(level)
- 运行前导出：export LOG_LEVEL=debug && ./your_app。
- 使用 zap 的 AtomicLevel 在运行中动态升降级（生产热调节奏与采样策略）。
五 快速落地清单与最小示例
- 最小可用方案（systemd + journald + 结构化日志）：
- 程序输出 JSON 到 stdout/stderr，包含 ts、level、msg、caller；用 journalctl -u your.service -f 实时查看；按天用 logrotate 轮转应用文件日志（如有）。
- 最小示例（zap + 环境变量 + 文件回滚）：
- 代码示例：
- 使用 zap.NewProduction 或自定义 zap.Config（设置 Encoding=json、Level=AtomicLevel、OutputPaths=[“stdout”]），并在需要时加入 lumberjack 写入 /var/log/myapp.log（参数：MaxSize=100、MaxBackups=7、MaxAge=28、Compress=true）。
- 运行前导出级别：export LOG_LEVEL=debug；查看日志：sudo journalctl -u your.service -f。
