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：

• 支持把日志写入到多个输出流中，比如可以选择性的让测试、开发环境同时向控制台和日志文件输出日志，生产环境只输出到文件中。
• 支持多级别的日志等级，比如常见的有：TRACE，DEBUG，INFO，WARN，ERROR 等。
• 支持结构化输出，结构化输出现在常用的就是JSON形式的，这样可以让统一日志平台，通过 logstash 之类的组件直接把日志聚合到日志平台上去。
• 需要支持日志切割 -- log rotation， 按照日期、时间间隔或者文件大小对日志进行切割。
• 在 Log Entry 中（就是每行记录）除了主动记录的信息外，还要包括如打印日志的函数、所在的文件、行号、记录时间等。

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 语言原生的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：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：

2022/05/15 15:15:26 Error fetching url www.baidu.com : Get "www.baidu.com": unsupported protocol scheme "" 2022/05/15 15:15:26 Status Code for https://www.baidu.com : 200 OK

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。

Go 语言原生Logger的缺点

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。

• 仅限基本的日志级别
  • 只有一个Print选项。不支持INFO/DEBUG等多个级别。
• 对于错误日志，它有Fatal和Panic
  • 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。

Zap 日志库

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。

Zap 的使用方法

安装zap

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。

设置 Logger

我们先说 zap 提供的配置好的 Logger ，稍后会对它进行自定义。

• 通过调用zap.NewProduction()、zap.NewDevelopment()、zap.Example() 这三个方法，都可以创建 Logger。
• 上面三个方法都可以创建 Logger，他们都对 Logger 进行了不同的配置，比如zap.NewProduction()创建的 Logger 在记录日志时会自动记录调用函数的信息、打日志的时间等，这三个不用纠结，直接都用zap.NewProduction()，且在项目中使用的时候，我们不会直接用 zap 配置好的 Logger ，需要再做更细致的定制。

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。

{"level":"info","ts":1558882294.665447,"caller":"basiclogger/UberGoLogger.go:31","msg":"Success..","statusCode":"200 OK","url":"https://www.baidu.com"}

定制 Zap 的 Logger

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。

日志切割

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。

封装 Logger

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。

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。

{"level":"info","ts":"2022-05-15T21:22:22.687+0800","msg":"test log","res":{"Name":"Kevin"},"func":"main.Main","file":"/Users/Kevin/go/src/example.com/demo/zap.go","line":84}

总结

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。

源码链接 https://github.com/go-study-lab/go-http-server/blob/master/utils/zlog/log.go