日志无论对于程序还是程序员都非常重要,有多重要呢,想要长期在公司健健康康的干下去就得学会阶段性划水,阶段性划水的一大关键的就是干活快过预期但是装作。。。不对,这个开头不对劲,下面重来。,日志无论对于程序还是程序员都非常重要,程序员解决问题的快慢除了经验外,就是看日志能不能有效地记录问题发生的现场以及上下文等等。,那么让让程序记录有效的日志,除了程序内记日志的点位尽量精准外,还需要有一个称手的 Logger 。一个好的 Logger (日志记录器)。,要能提供以下这些能力:,今天我带大家一起看看怎么在使用 Go 语言开发的项目里打造一个称手的 Logger,在这之前让我们先回到 2009 年,看看 Go 语言自诞生之初就提供给我们的内置 Logger。,Go 语言自带 log 内置包,为我们提供了一个默认的 Logger,可以直接使用。这个库的详细用法可以在官方的文档里找到:https://pkg.go.dev/log使用 log 记录日志,默认会输出到控制台中。比如下面这个例子:,这个例程中,分别向两个网址进行 GET 请求,然后记录了一下返回状态码 / 请求错误。执行程序后会有类似输出:,因为第一次请求的 URL 中协议头缺失, 所以不能成功发起请求,日志也很好的记录了错误信息。,Go 内置的 log 包当然也支持把日志输出到文件中,通过log.SetOutput 可以把任何 io.Writer,的实现设置成日志的输出。下面我们把上面那个例程修改成向文件输出日志。,大家可以自己试一下运行效果,这里不再做过多演示。,原生 Logger 的优点,显而易见,简单、开箱即用,不用引用外部的三方库。我们可以按照开头处提出的对于一个 Logger 的五个标准再看一下默认Logger 是否能在项目里使用。,只有一个Print选项。不支持INFO/DEBUG等多个级别。,Fatal日志通过调用os.Exit(1)来结束程序,Panic日志在写入日志消息之后抛出一个panic,但是它缺少一个ERROR日志级别,这个级别可以在不抛出panic或退出程序的情况下记录错误,缺乏结构化日志格式的能力——只支持简单文本输出,不能把日志记录格式化成 JSON 格式。,不提供日志切割的能力。,在 Go 的生态中,有不少可以选择的日志库,之前我们简单介绍过 logrus 这个库的使用:点我查看,它与Go的内置 log 库在 api 层面兼容,直接实现了log.Logger接口,支持把程序的系统级 Logger 切换成它。,不过 logrus 在性能敏感的场景下就显得不香了,用的更多的是 Uber 开源的 zap 日志库。由于 Uber 在当今 Go 生态中的贡献度很高,加之它本身业务—网约车的性能敏感场景,所以 Uber 开源的库很受欢迎。现在做项目,使用 Zap 做日志Logger 的非常多。程序员的内心OS应该是,不管我这并发高不高,上就完事了,万一哪天能从2个并发突然干成 2W 并发呢。,Zap 性能高的一大原因是:不用反射,日志里每个要写入的字段都得携带着类型。,上面向日志里写入了一条记录,Message 是 "Success.." 另外写入了两个字符串键值对。Zap 针对日志里要写入的字段,每个类型都有一个对应的方法把字段转成 zap.Field 类型 。比如:,还有很多中这种类型方法,就不一一列举啦。这种记录日志的方式造成在使用体验上稍稍有点差,不过考虑到性能上收益这点使用体验上的损失也能接受。,下面我们先来学习一下 Zap 的使用方法,再对项目中使用 Zap 时做些自定义的配置和封装,让它变得更好用,最重要的是匹配上我们开头提出的关于好的 Logger 的五条标准。,首先说一下,zap 的安装方式,直接运行以下命令下载 zap 到本地的依赖库中。,我们先说 zap 提供的配置好的 Logger ,稍后会对它进行自定义。,zap 的 Logger 提供了记录不同等级的日志的方法,像从低到高的日志等级一般有:Debug、Info、Warn、Error 这些级别都有对应的方法。他们的使用方式都一样,下面是 Info 方法的方法签名。,方法的第一个参数是日志里 msg 字段要记录的信息,msg是日志行记录里一个固定的字段,要再添加其他字段到日志,直接传递 zap.Field 类型的参数即可,上面我们已经说过zap.Field类型的字段,就是由 zap.String("key", "value") 这类方法创建出来的。由于 Info 方法签名里 fileds参数声明是可变参数,所以支持添加任意多个字段到日志行记录里, 比如例程里的:,即日志行记录里,除了 msg 字段,还添加了statusCode,url两个自定义字段。上面例程里使用的zap.NewProduction()创建的 Logger 会向控制台输出JSON格式的日志行,比如上面使用Info方法后,控制台会有类似下面的输出。,下面我们把 zap 做进一步的自定义配置,让日志不光能输出到控制台,也能输出到文件,再把日志时间由时间戳格式,换成更容易被人类看懂的DateTime时间格式。,下面少说话,直接上代码,必要的解释放在了注释里。,Zap 本身不支持日志切割,可以借助另外一个库 lumberjack 协助完成切割。,我们不能每次使用日志,都这么设置一番,所以最好的还是把这些配置初始化放在一个单独的包里,这样在项目中初始化一次即可。,除了上面的那些配置外,我们的配置里还少了些日志调用方的信息,比如函数名、文件位置、行号等,这样在排查问题看日志的时候,定位问题的时效会提高不少。,这里用到了我们之前文章的知识点,忘记的可以等看完这篇文章后,回去复习一下,现在先不要点走:如何在 Go,函数中获取调用者的函数名、文件名、行号...,我们对 Logger 再做一下封装。,为啥不用 zap.New(core, zap.AddCaller())这种方式,在日志行里添加调用方的信息呢?主要还是想更灵活点,能自己制定对应的日志字段,所以把 Caller的几个信息放到单独的字段里,等把日志收集到日志平台上去后,查询日志的时候也更利于检索。,在下面的例程中尝试使用我们封装好的日志 Logger 做个简单的测试。,输出类似下面的输出。,关于 Zap Logger 的定制化和封装,这里只是举了一些基本又必要的入门级定制化,等大家掌握后,可以参照官方文档提供的接口进行更多定制化。
© 版权声明
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。