loglog
1、原生Logger
Print系列Fatal系列Panic系列
log
package main
import (
"log"
)
func main() {
log.Println("这是一条很普通的日志。")
v := "很普通的"
log.Printf("这是一条%s日志。\n", v)
log.Fatalln("这是一条会触发fatal的日志。")
log.Panicln("这是一条会触发panic的日志。")
}
编译并执行上面的代码会得到如下输出:
2017/06/19 14:04:17 这是一条很普通的日志。
2017/06/19 14:04:17 这是一条很普通的日志。
2017/06/19 14:04:17 这是一条会触发fatal的日志。
logger 会打印每条日志信息的日期、时间,默认输出到系统的标准错误。Fatal 系列函数会在写入日志信息后调用 os.Exit(1)。Panic 系列函数会在写入日志信息后 panic。
1.1 配置 logger配置
loglogFlagsSetFlags
func Flags() int
func SetFlags(flag int)
1.1.1 flag 选项
log
下面我们在记录日志之前先设置一下标准 logger 的输出选项如下:
func main() {
log.SetFlags(log.Llongfile | log.Lmicroseconds | log.Ldate)
log.Println("这是一条很普通的日志。")
}
编译执行后得到的输出结果如下:
2017/06/19 14:05:17.494943 .../log_demo/main.go:11: 这是一条很普通的日志。
1.1.2 配置日志前缀
log
func Prefix() string
func SetPrefix(prefix string)
PrefixSetPrefix
func main() {
log.SetFlags(log.Llongfile | log.Lmicroseconds | log.Ldate)
log.Println("这是一条很普通的日志。")
log.SetPrefix("[小王子]")
log.Println("这是一条很普通的日志。")
}
上面的代码输出如下:
[小王子]2017/06/19 14:05:57.940542 .../log_demo/main.go:13: 这是一条很普通的日志。
这样我们就能够在代码中为我们的日志信息添加指定的前缀,方便之后对日志信息进行检索和处理。
1.1.3 配置日志输出位置
func SetOutput(w io.Writer)
SetOutput
xx.log
func main() {
logFile, err := os.OpenFile("./xx.log", os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0644)
if err != nil {
fmt.Println("open log file failed, err:", err)
return
}
log.SetOutput(logFile)
log.SetFlags(log.Llongfile | log.Lmicroseconds | log.Ldate)
log.Println("这是一条很普通的日志。")
log.SetPrefix("[小王子]")
log.Println("这是一条很普通的日志。")
}
init
func init() {
logFile, err := os.OpenFile("./xx.log", os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0644)
if err != nil {
fmt.Println("open log file failed, err:", err)
return
}
log.SetOutput(logFile)
log.SetFlags(log.Llongfile | log.Lmicroseconds | log.Ldate)
}
1.2 创建 logger
logNewNew
func New(out io.Writer, prefix string, flag int) *Logger
New 创建一个 Logger 对象。其中,参数 out 设置日志信息写入的目的地。参数 prefix 会添加到生成的每一条日志前面。参数 flag 定义日志的属性(时间、文件等等)。
举个例子:
func main() {
logger := log.New(os.Stdout, "<New>", log.Lshortfile|log.Ldate|log.Ltime)
logger.Println("这是自定义的logger记录的日志。")
}
将上面的代码编译执行之后,得到结果如下:
<New>2017/06/19 14:06:51 main.go:34: 这是自定义的logger记录的日志。
1.3 总结
Go 内置的 log 库功能有限,例如无法满足记录不同级别日志的情况,我们在实际的项目中根据自己的需要选择使用第三方的日志库,如 logrus、zap 等。
2、第三方日志库
2.1 日志选型需求整理
- 日志写入性能
- 日志级别分离,并且可分离成多个日志文件
- 可读性与结构化,Json格式或有分隔符,方便后续的日志采集、监控等
- 能够打印基本信息,如调用文件 / 函数名和行号,日志时间等
- 日志书写友好,支持通过context自动log trace等
- 文件切割,可按小时、天进行日志拆分,或者按文件大小
- 文件定时删除
- 开源性,与其他开源框架支持较好
- 多输出 - 同时支持标准输出,文件等
2.2 日志比对
2.2.1 功能比对
参考文档:
搜看的许多日志框架,最后剩下两款目前明显性能比较好的Uber开源的Zap和ZeroLog,参考github中开源项目日志引用情况和日志周边框架支持最终选用Zap。
需求点 | http://go.uber.org/zap(国内一些开源项目见得比较多、性能也不错、推荐) |
---|
2.2.3 性能数据比对
根据Uber-go Zap的文档,它的性能比类似的结构化日志包更好——也比标准库更快。 以下是Zap发布的基准测试信息 记录一条消息和10个字段:
记录一个静态字符串,没有任何上下文或printf风格的模板:
下一篇我们会来讲讲高性能日志框架Zap的使用,以及如何满足我们对于日志框架丰富的使用需求,我们下期见,Peace
我是简凡,一个励志用最简单的语言,描述最复杂问题的新时代农民工。求点赞,求关注,如果你对此篇文章有什么疑惑,欢迎在我的微信公众号中留言,我还可以为你提供以下帮助:
- 帮助建立自己的知识体系
- 互联网真实高并发场景实战讲解
- 不定期分享Golang、Java相关业内的经典场景实践
我的博客:https://besthpt.github.io/
我的微信:bestbear666
微信公众号: "简凡丶"