Golang日志之logrus的使用
在Golang的项目开发中，日志管理是必不可少的。标准库的日志模块虽然基础，但缺乏高级功能，这促使许多开发者转向了logrus这一模块。logrus以其高度的灵活性和丰富的插件支持脱颖而出，如与logstash和多种数据库的集成，使得项目切换变得简单。本文将分享我们在使用logrus时遇到的问题以及解决方法。logrus官方宣称其API与标准库兼容，初始化后，只需通过Debug、Info、Warn等六种等级轻松记录日志。它支持两种内置格式器，JSONFormatter和TextFormatter，若不满足，开发者还可以自定义Formatter接口。基础使用中，WithFields功能尤其实用，能附加额外元数据，如请求ID。在大型项目中，全局logger的使用是常见的需求。logrus提供了丰富的Hook，如文件日志轮转、Kafka、InfluxDB等，极大地扩展了日志的发送方式。然而，一个常见的问题是logrus不记录打印的日志行号和文件名，这在排查问题时颇具挑战
golang 日志切割库 goroutine 泄漏导致进程 panic 问题排查
golang 中的 goroutine 使用成本低，但不当使用会引发资源泄露，如 goroutine 泄漏。这种问题的根源通常是 goroutine 内部使用了阻塞的 channel 操作（如阻塞读或阻塞写）却未关闭 channel，导致 goroutine 难以退出。本文记录了一个服务在依赖的开源基础日志切割库时，因 goroutine 泄漏导致系统线程数激增直至超过 10000，进而引发进程 panic 的排查与分析过程。问题最初出现在压测环境中，压测背景为大规模并发操作，涉及上千台主机的交互。在压测中，代理组件突然崩溃，显示出异常的 goroutine 数量。初看日志，发现有大量 goroutine 堆栈信息，且数量高达几十万，但因时间紧迫未深入分析，仅简单重启后继续测试。排查发现，问题与一个常用的日志库 lumberjack.v2 相关。在监控事件的 goroutine 中存在阻塞操作，但系统中主控
golang logurs 日志文件轮转
logurs是一个用于日志文件轮转的Go语言库，集成lumberjack库实现功能。使用时，通过logrus.New()创建logger实例并指定RotateWriter作为输出目标。RotateWriter接收参数配置日志文件命名、大小阈值与旧日志文件管理策略。具体配置下，日志文件会遵循特定命名规则，如当文件大小超过10MB，文件被重命名，新增空文件。同时，系统会根据最多保存的旧日志文件数量与最老日志文件的日期来自动清理，确保资源有效利用。综上所述，logurs通过灵活的配置，有效管理日志文件大小与数量，实现高效、有序的日志记录与存储。同时，额外的Golang学习资源，如文档、面试资料、课程等，可进一步提升开发者技能，促进高效学习。