前言

日志無論對于程序還是程序員都非常重要，有多重要呢，想要長期在公司健健康康的干下去就得學會階段性劃水，階段性劃水的一大關(guān)鍵的就是干活快過預(yù)期但是裝作。。。不對，這個開頭不對勁，下面重來。

日志無論對于程序還是程序員都非常重要，程序員解決問題的快慢除了經(jīng)驗外，就是看日志能不能有效地記錄問題發(fā)生的現(xiàn)場以及上下文等等。

那么讓讓程序記錄有效的日志，除了程序內(nèi)記日志的點位盡量精準外，還需要有一個稱手的 Logger 。一個好的 Logger (日志記錄器) 要能提供以下這些能力：

• 支持把日志寫入到多個輸出流中，比如可以選擇性的讓測試、開發(fā)環(huán)境同時向控制臺和日志文件輸出日志，生產(chǎn)環(huán)境只輸出到文件中。
• 支持多級別的日志等級，比如常見的有：TRACE，DEBUG，INFO，WARN，ERROR 等。
• 支持結(jié)構(gòu)化輸出，結(jié)構(gòu)化輸出現(xiàn)在常用的就是JSON形式的，這樣可以讓統(tǒng)一日志平臺，通過 logstash 之類的組件直接把日志聚合到日志平臺上去。
• 需要支持日志切割 -- log rotation， 按照日期、時間間隔或者文件大小對日志進行切割。
• 在 Log Entry 中（就是每行記錄）除了主動記錄的信息外，還要包括如打印日志的函數(shù)、所在的文件、行號、記錄時間等。

今天我?guī)Т蠹乙黄鹂纯丛趺丛谑褂?Go 語言開發(fā)的項目里打造一個稱手的 Logger，在這之前讓我們先回到 2009 年，看看 Go 語言自誕生之初就提供給我們的內(nèi)置 Logger。

Go 語言原生的Logger

Go 語言自帶 log 內(nèi)置包，為我們提供了一個默認的 Logger，可以直接使用。 這個庫的詳細用法可以在官方的文檔里找到：pkg.go.dev/log

使用 log 記錄日志，默認會輸出到控制臺中。比如下面這個例子：

package main
import (
	"log"
	"net/http"
)
func main() {
	simpleHttpGet("www.google.com")
	simpleHttpGet("https://www.baidu.com")
}
func simpleHttpGet(url string) {
	resp, err := http.Get(url)
	if err != nil {
		log.Printf("Error fetching url %s : %s", url, err.Error())
	} else {
		log.Printf("Status Code for %s : %s", url, resp.Status)
		resp.Body.Close()
	}
	return
}

這個例程中，分別向兩個網(wǎng)址進行 GET 請求，然后記錄了一下返回狀態(tài)碼 / 請求錯誤。 執(zhí)行程序后會有類似輸出：

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

因為第一次請求的 URL 中協(xié)議頭缺失， 所以不能成功發(fā)起請求，日志也很好的記錄了錯誤信息。

Go 內(nèi)置的 log 包當然也支持把日志輸出到文件中，通過log.SetOutput 可以把任何 io.Writer 的實現(xiàn)設(shè)置成日志的輸出。下面我們把上面那個例程修改成向文件輸出日志。

大家可以自己試一下運行效果，這里不再做過多演示。

Go 語言原生Logger的缺點

原生 Logger 的優(yōu)點，顯而易見，簡單、開箱即用，不用引用外部的三方庫。我們可以按照開頭處提出的對于一個 Logger 的五個標準再看一下默認Logger 是否能在項目里使用。

• 僅限基本的日志級別
  • 只有一個Print選項。不支持INFO/DEBUG等多個級別。
• 對于錯誤日志，它有Fatal和Panic
  • Fatal日志通過調(diào)用os.Exit(1)來結(jié)束程序
  • Panic日志在寫入日志消息之后拋出一個panic
  • 但是它缺少一個ERROR日志級別，這個級別可以在不拋出panic或退出程序的情況下記錄錯誤
• 缺乏結(jié)構(gòu)化日志格式的能力——只支持簡單文本輸出，不能把日志記錄格式化成 JSON 格式。
• 不提供日志切割的能力。

Zap 日志庫

在 Go 的生態(tài)中，有不少可以選擇的日志庫，之前我們簡單介紹過 logrus 這個庫的使用:點我查看，它與Go的內(nèi)置 log 庫在 api 層面兼容，直接實現(xiàn)了log.Logger接口，支持把程序的系統(tǒng)級 Logger 切換成它。

不過 logrus 在性能敏感的場景下就顯得不香了，用的更多的是 Uber 開源的 zap 日志庫。由于 Uber 在當今 Go 生態(tài)中的貢獻度很高，加之它本身業(yè)務(wù)—網(wǎng)約車的性能敏感場景，所以 Uber 開源的庫很受歡迎?，F(xiàn)在做項目，使用 Zap 做日志Logger 的非常多。程序員的內(nèi)心OS應(yīng)該是，不管我這并發(fā)高不高，上就完事了，萬一哪天能從2個并發(fā)突然干成 2W 并發(fā)呢。

Zap 性能高的一大原因是：不用反射，日志里每個要寫入的字段都得攜帶著類型

logger.Info(
  "Success..",
  zap.String("statusCode", resp.Status),
  zap.String("url", url))

上面向日志里寫入了一條記錄，Message 是 "Success.." 另外寫入了兩個字符串鍵值對。 Zap 針對日志里要寫入的字段，每個類型都有一個對應(yīng)的方法把字段轉(zhuǎn)成 zap.Field 類型 。比如：

zap.Int('key', 123)
zap.Bool('key', true)
zap.Error('err', err)
zap.Any('arbitraryType', &User{})

還有很多中這種類型方法，就不一一列舉啦。這種記錄日志的方式造成在使用體驗上稍稍有點差，不過考慮到性能上收益這點使用體驗上的損失也能接受。

下面我們先來學習一下 Zap 的使用方法，再對項目中使用 Zap 時做些自定義的配置和封裝，讓它變得更好用，最重要的是匹配上我們開頭提出的關(guān)于好的 Logger 的五條標準。

Zap 的使用方法

安裝zap

首先說一下，zap 的安裝方式，直接運行以下命令下載 zap 到本地的依賴庫中。

go get -u go.uber.org/zap

設(shè)置 Logger

我們先說 zap 提供的配置好的 Logger ，稍后會對它進行自定義。

• 通過調(diào)用zap.NewProduction()、zap.NewDevelopment()、zap.Example() 這三個方法，都可以創(chuàng)建 Logger。
• 上面三個方法都可以創(chuàng)建 Logger，他們都對 Logger 進行了不同的配置，比如zap.NewProduction()創(chuàng)建的 Logger 在記錄日志時會自動記錄調(diào)用函數(shù)的信息、打日志的時間等，這三個不用糾結(jié)，直接都用zap.NewProduction()，且在項目中使用的時候，我們不會直接用 zap 配置好的 Logger ，需要再做更細致的定制。

zap 的 Logger 提供了記錄不同等級的日志的方法，像從低到高的日志等級一般有：Debug、Info、Warn、Error 這些級別都有對應(yīng)的方法。他們的使用方式都一樣，下面是 Info 方法的方法簽名。

func (log *Logger) Info(msg string, fields ...Field) {
	if ce := log.check(InfoLevel, msg); ce != nil {
		ce.Write(fields...)
	}
}

方法的第一個參數(shù)是日志里 msg 字段要記錄的信息，msg是日志行記錄里一個固定的字段，要再添加其他字段到日志，直接傳遞 zap.Field 類型的參數(shù)即可，上面我們已經(jīng)說過zap.Field類型的字段，就是由 zap.String("key", "value") 這類方法創(chuàng)建出來的。由于 Info 方法簽名里 fileds參數(shù)聲明是可變參數(shù)，所以支持添加任意多個字段到日志行記錄里， 比如例程里的：

logger.Info("Success..", zap.String("statusCode", resp.Status), zap.String("url", url))

即日志行記錄里，除了 msg 字段，還添加了statusCode，url兩個自定義字段。 上面例程里使用的zap.NewProduction()創(chuàng)建的 Logger 會向控制臺輸出JSON格式的日志行，比如上面使用Info方法后，控制臺會有類似下面的輸出。

{"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

下面我們把 zap 做進一步的自定義配置，讓日志不光能輸出到控制臺，也能輸出到文件，再把日志時間由時間戳格式，換成更容易被人類看懂的DateTime時間格式。

下面少說話，直接上代碼，必要的解釋放在了注釋里。

var logger *zap.Logger
func init() {
	encoderConfig := zap.NewProductionEncoderConfig()
  // 設(shè)置日志記錄中時間的格式
	encoderConfig.EncodeTime = zapcore.ISO8601TimeEncoder
  // 日志Encoder 還是JSONEncoder，把日志行格式化成JSON格式的
	encoder := zapcore.NewJSONEncoder(encoderConfig)
	file, _ := os.OpenFile("/tmp/test.log", os.O_CREATE|os.O_APPEND|os.O_WRONLY, 644)
	fileWriteSyncer = zapcore.AddSync(file)
	core := zapcore.NewTee(
		// 同時向控制臺和文件寫日志， 生產(chǎn)環(huán)境記得把控制臺寫入去掉，日志記錄的基本是Debug 及以上，生產(chǎn)環(huán)境記得改成Info
		zapcore.NewCore(encoder, zapcore.AddSync(os.Stdout), zapcore.DebugLevel),
		zapcore.NewCore(encoder, fileWriteSyncer, zapcore.DebugLevel),
	)
	logger = zap.New(core)
}

日志切割

Zap 本身不支持日志切割，可以借助另外一個庫 lumberjack 協(xié)助完成切割。

func getFileLogWriter() (writeSyncer zapcore.WriteSyncer) {
	// 使用 lumberjack 實現(xiàn) log rotate
	lumberJackLogger := &lumberjack.Logger{
		Filename:   "/tmp/test.log",
		MaxSize:    100, // 單個文件最大100M
		MaxBackups: 60, // 多于 60 個日志文件后，清理較舊的日志
		MaxAge:     1, // 一天一切割
		Compress:   false,
	}
	return zapcore.AddSync(lumberJackLogger)
}

封裝 Logger

我們不能每次使用日志，都這么設(shè)置一番，所以最好的還是把這些配置初始化放在一個單獨的包里，這樣在項目中初始化一次即可。

除了上面的那些配置外，我們的配置里還少了些日志調(diào)用方的信息，比如函數(shù)名、文件位置、行號等，這樣在排查問題看日志的時候，定位問題的時效會提高不少。

我們對 Logger 再做一下封裝。

// 發(fā)送私信 go-logger 給公眾號「網(wǎng)管叨bi叨」
// 可獲得完整代碼和使用Demo
package zlog
// 簡單封裝一下對 zap 日志庫的使用
// 使用方式：
// zlog.Debug("hello", zap.String("name", "Kevin"), zap.Any("arbitraryObj", dummyObject))
// zlog.Info("hello", zap.String("name", "Kevin"), zap.Any("arbitraryObj", dummyObject))
// zlog.Warn("hello", zap.String("name", "Kevin"), zap.Any("arbitraryObj", dummyObject))
var logger *zap.Logger
func init() {
	......
}
func getFileLogWriter() (writeSyncer zapcore.WriteSyncer) {
	......
}
func Info(message string, fields ...zap.Field) {
	callerFields := getCallerInfoForLog()
	fields = append(fields, callerFields...)
	logger.Info(message, fields...)
}
func Debug(message string, fields ...zap.Field) {
	callerFields := getCallerInfoForLog()
	fields = append(fields, callerFields...)
	logger.Debug(message, fields...)
}
func Error(message string, fields ...zap.Field) {
	callerFields := getCallerInfoForLog()
	fields = append(fields, callerFields...)
	logger.Error(message, fields...)
}
func Warn(message string, fields ...zap.Field) {
	callerFields := getCallerInfoForLog()
	fields = append(fields, callerFields...)
	logger.Warn(message, fields...)
}
func getCallerInfoForLog() (callerFields []zap.Field) {
	pc, file, line, ok := runtime.Caller(2) // 回溯兩層，拿到寫日志的調(diào)用方的函數(shù)信息
	if !ok {
		return
	}
	funcName := runtime.FuncForPC(pc).Name()
	funcName = path.Base(funcName) //Base函數(shù)返回路徑的最后一個元素，只保留函數(shù)名
	callerFields = append(callerFields, zap.String("func", funcName), zap.String("file", file), zap.Int("line", line))
	return
}

為啥不用 zap.New(core, zap.AddCaller())這種方式，在日志行里添加調(diào)用方的信息呢？主要還是想更靈活點，能自己制定對應(yīng)的日志字段，所以把 Caller的幾個信息放到單獨的字段里，等把日志收集到日志平臺上去后，查詢?nèi)罩镜臅r候也更利于檢索。

在下面的例程中嘗試使用我們封裝好的日志 Logger 做個簡單的測試。

package main
import (
	"example.com/utils/zlog"
)
type User strunct {
  Name  stirng
}
func main() {
  user := &User{
    "Name": "Kevin"
  }
  zlog.Info("test log", zap.Any("user", user))
}

輸出類似下面的輸出。

{"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}

總結(jié)

關(guān)于 Zap Logger 的定制化和封裝，這里只是舉了一些基本又必要的入門級定制化，等大家掌握后，可以參照官方文檔提供的接口進行更多定制化。

源碼鏈接 https://github.com/go-study-lab/go-http-server/blob/master/utils/zlog/log.go

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