Go与日志
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slog与结构化日志
概述
日志是程序运行时输出的记录信息，用于调试问题、监控运行状态和审计操作。Go 1.21 引入了 log/slog 包，提供了结构化日志功能，支持键值对形式的日志输出，方便日志系统检索和分析。相比传统的格式化日志，结构化日志更适合现代微服务和云原生环境。
基础概念
在开始编码之前，需要理解日志的几个核心概念：
- 日志级别：表示日志的重要程度，从低到高有 DEBUG、INFO、WARN、ERROR 四个级别。生产环境通常设置为 INFO 或 WARN。
- 结构化日志：每条日志由一组键值对组成，而非自由文本。例如
level=INFO msg="请求处理" method=GET path=/users duration=10ms。 - Handler：slog 中的日志处理器，决定日志的输出格式和目标。内置有 TextHandler（键值对文本）和 JSONHandler（JSON 格式）。
- Logger：日志记录器，提供 Info、Error 等方法写入日志。可以绑定默认属性，避免重复传入。
快速上手
最简单的日志输出：
package main
import "log/slog"
func main() {
// 使用默认 Logger 输出日志
slog.Info("服务器启动", "port", 8080, "mode", "debug")
slog.Warn("内存使用率高", "usage", "85%")
slog.Error("数据库连接失败", "error", "timeout", "retry", 3)
slog.Debug("调试信息", "detail", "仅开发环境可见")
// 输出示例（TextHandler 格式）：
// time=2026-06-14T10:30:00.000Z level=INFO msg=服务器启动 port=8080 mode=debug
}详细用法
1. 四个日志级别
// DEBUG：调试信息，仅开发环境使用
slog.Debug("查询参数", "sql", querySQL, "args", args)
// INFO：正常运行信息
slog.Info("请求处理完成", "method", "GET", "path", "/users", "duration", elapsed)
// WARN：警告信息，不影响运行但需要关注
slog.Warn("缓存未命中", "key", cacheKey, "fallback", "数据库查询")
// ERROR：错误信息，需要立即处理
slog.Error("支付失败", "order_id", orderID, "error", err)2. 创建自定义 Logger
默认 Logger 使用 TextHandler 输出到标准错误。可以自定义格式和输出目标：
import (
"log/slog"
"os"
)
// 创建 JSON 格式的 Logger（推荐生产环境使用）
jsonHandler := slog.NewJSONHandler(os.Stdout, &slog.HandlerOptions{
Level: slog.LevelInfo, // 最低日志级别
})
logger := slog.New(jsonHandler)
// 设置为全局默认 Logger
slog.SetDefault(logger)
// 现在所有 slog 调用都使用 JSON 格式
slog.Info("请求处理", "method", "GET")
// 输出：{"time":"2026-06-14T10:30:00Z","level":"INFO","msg":"请求处理","method":"GET"}3. 带默认属性的 Logger
为 Logger 绑定默认属性，后续所有日志自动携带：
// 创建带默认属性的 Logger
requestLogger := slog.With(
"request_id", "abc-123",
"user_id", "456",
"ip", "192.168.1.1",
)
// 所有日志自动携带 request_id、user_id、ip
requestLogger.Info("查询用户", "action", "get_user")
requestLogger.Warn("权限不足", "resource", "/admin")4. 使用 slog.Attr 类型安全属性
直接传键值对时类型不安全，可以使用 slog.Attr：
slog.Info("订单创建",
slog.String("order_id", "ORD-001"),
slog.Int("items", 3),
slog.Float64("total", 299.9),
slog.Bool("paid", true),
slog.Duration("processing_time", 150*time.Millisecond),
slog.Time("created_at", time.Now()),
)5. 日志组（Group）
将相关属性分组：
slog.Info("请求信息",
slog.Group("request",
slog.String("method", "POST"),
slog.String("path", "/orders"),
slog.Int("status", 201),
),
slog.Group("response",
slog.Int("size", 1024),
slog.Duration("duration", 50*time.Millisecond),
),
)
// JSON 输出中 request 和 response 会是嵌套对象6. 动态属性计算
仅在日志级别满足时才计算属性值：
// 使用 LogAttrs 避免在低级别时计算属性
slog.LogAttrs(context.Background(), slog.LevelDebug,
"调试信息",
slog.String("big_data", expensiveOperation()), // 仅在 DEBUG 级别时调用
)7. 自定义 Handler
实现 slog.Handler 接口自定义日志处理：
type FilterHandler struct {
handler slog.Handler
ignoreKeys map[string]bool
}
func (h *FilterHandler) Enabled(ctx context.Context, level slog.Level) bool {
return h.handler.Enabled(ctx, level)
}
func (h *FilterHandler) Handle(ctx context.Context, r slog.Record) error {
// 过滤敏感字段
return h.handler.Handle(ctx, r)
}
func (h *FilterHandler) WithAttrs(attrs []slog.Attr) slog.Handler {
return &FilterHandler{handler: h.handler.WithAttrs(attrs), ignoreKeys: h.ignoreKeys}
}
func (h *FilterHandler) WithGroup(name string) slog.Handler {
return &FilterHandler{handler: h.handler.WithGroup(name), ignoreKeys: h.ignoreKeys}
}常见场景
场景一：HTTP 请求日志中间件
func LoggingMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
start := time.Now()
// 使用请求信息创建 Logger
logger := slog.With(
"method", r.Method,
"path", r.URL.Path,
"remote_addr", r.RemoteAddr,
)
// 将 Logger 存入 Context
ctx := context.WithValue(r.Context(), "logger", logger)
next.ServeHTTP(w, r.WithContext(ctx))
duration := time.Since(start)
logger.Info("请求完成", "duration", duration)
})
}场景二：多环境日志配置
func SetupLogger(env string) {
var handler slog.Handler
switch env {
case "production":
// 生产环境：JSON 格式，INFO 级别
handler = slog.NewJSONHandler(os.Stdout, &slog.HandlerOptions{
Level: slog.LevelInfo,
})
case "development":
// 开发环境：文本格式，DEBUG 级别
handler = slog.NewTextHandler(os.Stdout, &slog.HandlerOptions{
Level: slog.LevelDebug,
})
default:
handler = slog.NewTextHandler(os.Stdout, nil)
}
// 添加全局默认属性
handler = handler.WithAttrs([]slog.Attr{
slog.String("service", "my-app"),
slog.String("version", "1.0.0"),
})
slog.SetDefault(slog.New(handler))
}场景三：错误日志与上下文
func ProcessOrder(ctx context.Context, orderID string) error {
logger := slog.With("order_id", orderID)
if err := validateOrder(orderID); err != nil {
logger.Error("订单验证失败",
"error", err,
"step", "validate",
)
return err
}
if err := chargePayment(orderID); err != nil {
logger.Error("支付扣款失败",
"error", err,
"step", "payment",
)
return err
}
logger.Info("订单处理成功")
return nil
}注意事项与常见错误
-
日志级别设置：默认级别是 INFO，Debug 日志不会输出。需要显式设置
HandlerOptions{Level: slog.LevelDebug}。 -
不要在热路径记录 Debug 日志：即使 Debug 日志不输出，字符串拼接等操作仍会执行。使用
LogAttrs延迟计算。 -
结构化日志不要拼接字符串：错误做法
slog.Info("用户 " + name + " 登录")，正确做法slog.Info("用户登录", "name", name)。 -
敏感信息不要记录：密码、令牌、身份证号等敏感信息不应出现在日志中。
-
Error 日志要包含错误原因：
slog.Error("操作失败")不如slog.Error("操作失败", "error", err)有用。 -
日志输出目标：生产环境通常输出到标准输出（stdout），由容器/系统收集，而非写入文件。
进阶用法
日志级别自定义
// 自定义日志级别（比 INFO 高，比 WARN 低）
var LevelTrace = slog.Level(-8)
slog.LogAttrs(ctx, LevelTrace, "追踪信息", slog.String("detail", "..."))Context 集成
从 Context 中提取请求级别的 Logger：
type contextKey string
const loggerKey contextKey = "logger"
func WithLogger(ctx context.Context, logger *slog.Logger) context.Context {
return context.WithValue(ctx, loggerKey, logger)
}
func FromContext(ctx context.Context) *slog.Logger {
if logger, ok := ctx.Value(loggerKey).(*slog.Logger); ok {
return logger
}
return slog.Default()
}第三方日志库
如果需要更丰富的功能，可以考虑：
- zerolog：高性能零分配 JSON 日志库
- zap：Uber 开源的高性能结构化日志库
- logrus：社区广泛使用的结构化日志库（已进入维护模式）
// zerolog 示例
import "github.com/rs/zerolog/log"
log.Info().Str("method", "GET").Int("status", 200).Msg("请求完成")