在 Debian 上高效记录 Go 日志的实用技巧
一 选择日志库与输出格式
- 标准库 log：开箱即用，适合简单场景；可快速切到文件或 stdout。示例：
- 输出到文件并设置前缀：
- f, _ := os.OpenFile(“app.log”, os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0644)
- log.SetOutput(f); log.SetPrefix(“[APP]”)
- 结构化日志库：
- logrus：支持 JSON/文本、字段丰富，易于接入 ELK。
- logrus.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})
- zap：Uber 开源，高性能，生产推荐；支持原子级别动态调整。
- logger := zap.NewProduction(); defer logger.Sync()
- zerolog：零分配 JSON，极致性能。
- zerolog.New(os.Stdout).With().Timestamp().Logger()
- 建议：开发环境用文本，生产环境优先 JSON；为所有日志统一 时间、级别、调用位置 等关键字段。
二 日志级别与上下文增强
- 合理设置级别：DEBUG/INFO/WARN/ERROR/FATAL；生产常用 INFO/ERROR，按需临时开启 DEBUG。
- logrus.SetLevel(logrus.InfoLevel)
- zap 可使用 AtomicLevel 动态降级/升级。
- 丰富上下文：在日志中携带 request_id、user_id、module、ip、func/file/line 等，便于追踪。
- 使用 logrus.WithFields 或 zap.With 添加上下文字段。
- 错误记录要点：记录错误本身、错误码、重试次数、调用栈（必要时）、相关输入参数；避免只打印 err 字符串。
三 性能与可靠性优化
- 减少阻塞：
- 使用 Sync() 或配置批量/缓冲写入（如 zap 的生产配置、批量编码器），降低系统调用次数。
- 高并发场景可考虑异步写入适配层，将日志写入与业务逻辑解耦。
- 避免性能陷阱：
- 避免在热路径拼接耗时字符串；优先结构化字段。
- 控制日志量：采样或降级高噪声模块的 DEBUG 日志。
四 文件轮转与系统日志集成
- 文件轮转（应用内）：使用 lumberjack 控制单个日志文件大小、保留份数与压缩。
- MaxSize（MB）、MaxBackups、MaxAge（天）、Compress
- 系统级轮转：使用 logrotate 管理日志生命周期，适合 systemd 服务。
- 示例配置 /etc/logrotate.d/myapp：
- /var/log/myapp.log {
- daily; rotate 7; compress; missingok; notifempty
- create 0640 myapp adm
- postrotate: systemctl kill -s HUP myapp.service >/dev/null 2>&1 || true
- }
- 作为 systemd 服务时，优先输出到 stdout/stderr，用 journald 统一采集：
- 查看：journalctl -u myapp.service -f
- 按启动查看：journalctl -b
- 按关键字：journalctl -u myapp.service -e “timeout”
五 集中化观测与快速排查
- 集中化与分析：
- ELK Stack（Elasticsearch/Logstash/Kibana）或 EFK（加 Fluentd）做检索与可视化。
- Prometheus + Grafana 结合日志指标做告警与面板。
- GoAccess 快速分析访问类日志（如 Nginx）。
- 快速排查清单：
- 先定位服务实例与时间段：journalctl -u myapp -b -S “2025-11-14 10:00:00”
- 关键字检索：grep -n “timeout” /var/log/myapp.log
- 追踪请求链路：在日志中统一打印 trace_id/request_id，串联上下游。
