Linux下Golang日志记录哪些信息

Linux下Golang日志记录的关键信息及实践

1. 基础日志信息

• 时间戳：记录日志事件发生的精确时间（如2025-10-04 14:30:00），是排查问题时定位时间节点的核心依据，几乎所有日志库都默认包含。
• 日志级别：标识日志的重要程度，常见级别包括DEBUG（调试细节）、INFO（常规运行信息）、WARN（潜在问题警告）、ERROR（错误事件）、FATAL（致命错误需终止程序），用于快速筛选和聚焦关键日志。
• 日志来源：记录产生日志的模块、函数或文件名及行号（如main.go:28），帮助开发者快速定位问题发生的代码位置，标准库log包可通过Lshortfile标志开启。

2. 错误与堆栈信息

• 错误详情：记录错误的类型、描述及发生上下文（如错误消息“connection refused”、错误码ECONNREFUSED），是理解错误原因的关键。
• 调用堆栈：呈现错误触发时的函数调用路径（如main.main -> db.Connect -> net.Dial），帮助开发者从宏观视角追踪错误的根源，避免“逐行排查”的繁琐。

3. 结构化上下文信息

• 结构化数据：将日志内容组织为键值对形式（如{"animal": "walrus", "size": 10}），而非纯文本，提升日志的可读性和可分析性，便于后续通过工具（如ELK Stack）进行检索和统计。
• 上下文线索：记录与日志相关的业务或系统上下文（如请求ID、用户ID、设备信息、请求参数），帮助开发者在分布式系统中串联多个服务的日志，还原完整的业务流程（如“用户ID=123的登录请求失败”）。

4. 日志配置与输出

• 输出目标：支持将日志输出到不同目标，包括控制台（实时查看）、文件（长期存储）、远程服务器（如ELK、Prometheus）或日志聚合平台（如Graylog），满足不同环境的需求。
• 日志格式：可选择文本格式（如标准库的默认格式）或结构化格式（如JSON），其中JSON格式更适合机器解析和自动化处理（如{"ts": "2025-10-04T14:30:00Z", "level": "INFO", "msg": "User logged in", "user_id": 123}）。
• 日志轮转：通过第三方库（如lumberjack）实现日志文件的自动轮转，设置最大文件大小（如MaxSize: 10MB）、备份数量（如MaxBackups: 3）和保留天数（如MaxAge: 28），防止日志文件过大占用磁盘空间。

5. 性能与安全考量

• 性能优化：在高并发或高性能场景下，选择低开销的日志库（如zap、zerolog），支持异步日志记录（如zap的Async模式），减少日志写入对程序性能的影响。
• 敏感信息过滤：避免在日志中记录敏感数据（如密码、密钥、银行卡号），可通过自定义格式化器或中间件对日志内容进行脱敏处理（如将password: "123456"替换为password: "******"）。