关于golang:从log4j2的角度看golang的zap

序

本文次要从 log4j2 的角度对 zap 做一下小结

log4j2

配置

从配置文件上看，分为如下几个局部：

• properties

• appenders

  • filter

  • pattern layout

    • mdc

  • policies

    • SizeBasedTriggeringPolicy
    • TimeBasedTriggeringPolicy
  • rollover strategy

• loggers

  • root
  • logger
  • async logger
  • async root

应用

在应用上次要是思考几点：

• log 的输出

  • mdc 的输出
  • kv 构造的输出
  • tracing 注入

• log 的输入

  • 输入格局

    • json 格局
    • 指定 pattern layout

  • 输入形式

    • 同步
    • 异步

  • 输入中央

    • console
    • file
    • kafka/logstash 等

• log 文件

  • 如何 rolling
  • 如何压缩
  • 如何按 level 分文件输入

zap

• zap 貌似没有文件配置，都是通过 api 进行配置

• zap 要自定义 layout 的话，须要本人定制 encoder，zap 默认反对 json 格局

  • zap 能够应用 logger 的 With 办法增加全局的 field；也能够应用 Info 之类办法提供的 Field 参数动静增加 field；后者能够联合 golang 的 context 衍生出相似 log4j2 的 mdc 的成果

• zap 的输入应用的是 Sink/WriteSyncer，比方要输入到 elasticsearch 或者 mq 之类，能够自定义一个 sink；zap 默认反对 console、file 输入

  • 对于 log 文件的压缩以及 rolling 之类，zap 能够借助 lumberjack 作为 WriteSyncer 来实现
  • 对于日志级别的过滤，能够借助 levelFilterCore；如果要按 level 分文件，能够联合 levelFilterCore 创立不同 level 的 core，而后通过 zapcore.NewTee 来连接
  • 如果想要同时输入到多种不同的中央，能够应用 zapcore.NewMultiWriteSyncer 来包装成一个新的 core

小结

zap 目前貌似没有相似 log4j2 的 async 的 log，针对 layout 须要本人定制 encoder，针对输入须要本人定制 Sink/WriteSyncer，要同时输入到多种不同的中央，能够应用 zapcore.NewMultiWriteSyncer 来包装成一个新的 core。

doc

• zap