关于后端:Zap-日志库实践

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本文具体介绍了十分风行的 Uber 开源的 zap 日志库，同时介绍了如何搭配 Lumberjack、Rotatelogs 实现日志的切割和归档。

咱们重温一下一个好的日志记录器都须要可能提供上面哪些性能？

良好日志写入性能
反对不同的日志级别。并且可拆散成多个日志文件
多输入 - 同时反对规范输入，文件等
可能打印根本信息，如调用文件 / 函数名和行号，日志工夫等
可读性与结构化，Json 格局或有分隔符，不便后续的日志采集、监控等
文件切割，可按小时、天进行日志拆分，或者按文件大小
日志书写敌对，反对通过 context 主动 log trace 等
文件定时删除
开源性，与其余开源框架反对较好

Zap 是十分快的、结构化的，分日志级别的 Go 日志库。

无关技术选型能够见：https://www.yuque.com/jinsesihuanian/gpwou5/aduc5c

运行上面的命令装置 zap

go get -u go.uber.org/zap

Zap 提供了两种类型的日志记录器—Sugared Logger和Logger。

在性能很好但不是很要害的上下文中，应用 SugaredLogger。它比其余结构化日志记录包快 4-10 倍，并且反对结构化和 printf 格调的日志记录。
在每一微秒和每一次内存调配都很重要的上下文中，应用 Logger。它甚至比SugaredLogger 更快，内存调配次数也更少，但它只反对强类型的结构化日志记录。

通过调用 zap.NewProduction()/zap.NewDevelopment() 或者 zap.Example() 创立一个 Logger。
下面的每一个函数都将创立一个 logger。惟一的区别在于它将记录的信息不同。例如 production logger 默认记录调用函数信息、日期和工夫等。
通过 Logger 调用 Info/Error 等。
默认状况下日志都会打印到应用程序的 console 界面。

var logger *zap.Logger

func main() {InitLogger()
  defer logger.Sync()
    simpleHttpGet("www.baidu.com")
    simpleHttpGet("http://www.baidu.com")
}

func InitLogger() {logger, _ = zap.NewProduction()
}

func simpleHttpGet(url string) {resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        logger.Error(
            "Error fetching url..",
            zap.String("url", url),
            zap.Error(err))
    } else {
        logger.Info("Success..",
            zap.String("statusCode", resp.Status),
            zap.String("url", url))
        resp.Body.Close()}
}

在下面的代码中，咱们首先创立了一个 Logger，而后应用 Info/ Error 等 Logger 办法记录音讯。

日志记录器办法的语法是这样的：

func (log *Logger) MethodXXX(msg string, fields ...Field)

其中 MethodXXX 是一个可变参数函数，能够是 Info / Error/ Debug / Panic 等。每个办法都承受一个音讯字符串和任意数量的 zapcore.Field 场参数。

每个 zapcore.Field 其实就是一组键值对参数。

咱们执行下面的代码会失去如下输入后果：

{"level":"error","ts":1572159218.912792,"caller":"zap_demo/temp.go:25","msg":"Error fetching url..","url":"www.baidu.com","error":"Get www.sogo.com: unsupported protocol scheme \"\"","stacktrace":"main.simpleHttpGet\n\t/Users/q1mi/zap_demo/temp.go:25\nmain.main\n\t/Users/q1mi/zap_demo/temp.go:14\nruntime.main\n\t/usr/local/go/src/runtime/proc.go:203"}
{"level":"info","ts":1572159219.1227388,"caller":"zap_demo/temp.go:30","msg":"Success..","statusCode":"200 OK","url":"http://www.baidu.com"}

当初让咱们应用 Sugared Logger 来实现雷同的性能。

大部分的实现根本都雷同。
惟一的区别是，咱们通过调用主 logger 的 . Sugar() 办法来获取一个SugaredLogger。
而后应用 SugaredLogger 以printf格局记录语句

上面是批改过后应用 SugaredLogger 代替 Logger 的代码：

var sugarLogger *zap.SugaredLogger

func main() {InitLogger()
    defer sugarLogger.Sync()
    simpleHttpGet("www.baidu.com")
    simpleHttpGet("http://www.baidu.com")
}

func InitLogger() {logger, _ := zap.NewProduction()
    sugarLogger = logger.Sugar()}

func simpleHttpGet(url string) {sugarLogger.Debugf("Trying to hit GET request for %s", url)
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {sugarLogger.Errorf("Error fetching URL %s : Error = %s", url, err)
    } else {sugarLogger.Infof("Success! statusCode = %s for URL %s", resp.Status, url)
        resp.Body.Close()}
}

当你执行下面的代码会失去如下输入：

{"level":"error","ts":1572159149.923002,"caller":"logic/temp2.go:27","msg":"Error fetching URL www.baidu.com : Error = Get www.baidu.com: unsupported protocol scheme \"\"","stacktrace":"main.simpleHttpGet\n\t/Users/zap_demo/logic/temp2.go:27\nmain.main\n\t/Users/zap_demo/logic/temp2.go:14\nruntime.main\n\t/usr/local/go/src/runtime/proc.go:203"}
{"level":"info","ts":1572159150.192585,"caller":"logic/temp2.go:29","msg":"Success! statusCode = 200 OK for URL http://www.baidu.com"}

你应该留神到的了，到目前为止这两个 logger 都打印输出 JSON 构造格局。
在本博客的前面局部，咱们将更具体地探讨 SugaredLogger，并理解如何进一步配置它。

咱们要做的第一个更改是把日志写入文件，而不是打印到应用程序控制台。

咱们将应用 zap.New(…) 办法来手动传递所有配置，而不是应用像 zap.NewProduction() 这样的预置办法来创立 logger。

func New(core zapcore.Core, options ...Option) *Logger

zapcore.Core须要三个配置——Encoder，WriteSyncer，LogLevel。

1.Encoder: 编码器 (写入日志格局)。咱们将应用开箱即用的NewJSONEncoder()，并应用事后设置的ProductionEncoderConfig()。

zapcore.NewJSONEncoder(zap.NewProductionEncoderConfig())

2.WriterSyncer：指定 日志写到哪里 去。咱们应用 zapcore.AddSync() 函数并且将关上的文件句柄传进去。

file, _ := os.Create("./test.log")
   writeSyncer := zapcore.AddSync(file)

3.Log Level：哪种级别的日志将被写入。
咱们将批改上述局部中的 Logger 代码，并重写 InitLogger() 办法。其余办法—main() /SimpleHttpGet()放弃不变。

func InitLogger() {writeSyncer := getLogWriter()
    encoder := getEncoder()
    core := zapcore.NewCore(encoder, writeSyncer, zapcore.DebugLevel)

    logger := zap.New(core)
    sugarLogger = logger.Sugar()}

func getEncoder() zapcore.Encoder {return zapcore.NewJSONEncoder(zap.NewProductionEncoderConfig())
}

func getLogWriter() zapcore.WriteSyncer {file, _ := os.Create("./test.log")
    return zapcore.AddSync(file)
}

当应用这些批改过的 logger 配置调用上述局部的 main() 函数时，以下输入将打印在文件——test.log中。

{"level":"debug","ts":1572160754.994731,"msg":"Trying to hit GET request for www.baidu.com"}
{"level":"error","ts":1572160754.994982,"msg":"Error fetching URL www.sogo.com : Error = Get www.baidu.com: unsupported protocol scheme \"\""}
{"level":"debug","ts":1572160754.994996,"msg":"Trying to hit GET request for http://www.baidu.com"}
{"level":"info","ts":1572160757.3755069,"msg":"Success! statusCode = 200 OK for URL http://www.baidu.com"}

当初，咱们心愿将编码器从 JSON Encoder 更改为一般 Encoder。为此，咱们须要将 NewJSONEncoder() 更改为NewConsoleEncoder()。

return zapcore.NewConsoleEncoder(zap.NewProductionEncoderConfig())

当应用这些批改过的 logger 配置调用上述局部的 main() 函数时，以下输入将打印在文件——test.log中。

1.572161051846623e+09    debug    Trying to hit GET request for www.baidu.com
1.572161051846828e+09    error    Error fetching URL www.sogo.com : Error = Get www.baidu.com: unsupported protocol scheme ""
1.5721610518468401e+09    debug    Trying to hit GET request for http://www.baidu.com
1.572161052068744e+09    info    Success! statusCode = 200 OK for URL http://www.baidu.com

鉴于咱们对配置所做的更改，有上面两个问题：

工夫是以非人类可读的形式展现，例如 1.572161051846623e+09
调用方函数的详细信息没有显示在日志中

咱们要做的第一件事是笼罩默认的ProductionConfig()，并进行以下更改:

批改工夫编码器
在日志文件中应用大写字母记录日志级别

func getEncoder() zapcore.Encoder {encoderConfig := zap.NewProductionEncoderConfig()
    encoderConfig.EncodeTime = zapcore.ISO8601TimeEncoder
    encoderConfig.EncodeLevel = zapcore.CapitalLevelEncoder
    return zapcore.NewConsoleEncoder(encoderConfig)
}

接下来，咱们将批改 zap logger 代码，增加将调用函数信息记录到日志中的性能。为此，咱们将在 zap.New(..) 函数中增加一个Option。

logger := zap.New(core, zap.AddCaller())

当应用这些批改过的 logger 配置调用上述局部的 main() 函数时，以下输入将打印在文件——test.log中。

2019-10-27T15:33:29.855+0800    DEBUG    logic/temp2.go:47    Trying to hit GET request for www.baidu.com
2019-10-27T15:33:29.855+0800    ERROR    logic/temp2.go:50    Error fetching URL www.sogo.com : Error = Get www.baidu.com: unsupported protocol scheme ""
2019-10-27T15:33:29.856+0800    DEBUG    logic/temp2.go:47    Trying to hit GET request for http://www.baidu.com
2019-10-27T15:33:30.125+0800    INFO    logic/temp2.go:52    Success! statusCode = 200 OK for URL http://www.baidu.com

_Zap 自身不反对切割归档日志文件，_为了增加日志切割归档性能，咱们将应用第三方库 Lumberjack 来实现。

执行上面的命令装置 Lumberjack

go get -u github.com/natefinch/lumberjack

要在 zap 中退出 Lumberjack 反对，咱们须要批改 WriteSyncer 代码。咱们将依照上面的代码批改 getLogWriter() 函数：

func getLogWriter() zapcore.WriteSyncer {
    lumberJackLogger := &lumberjack.Logger{
        Filename:   "./test.log",
        MaxSize:    10,
        MaxBackups: 5,
        MaxAge:     30,
        Compress:   false,
    }
    return zapcore.AddSync(lumberJackLogger)
}

Lumberjack Logger 采纳以下属性作为输出:

Filename: 日志文件的地位
MaxSize：在进行切割之前，日志文件的最大大小（以 MB 为单位）
MaxBackups：保留旧文件的最大个数
MaxAges：保留旧文件的最大天数
Compress：是否压缩 / 归档旧文件

最终，应用 Zap/Lumberjack logger 的残缺示例代码如下：

package main

import (
    "net/http"

    "github.com/natefinch/lumberjack"
    "go.uber.org/zap"
    "go.uber.org/zap/zapcore"
)

var sugarLogger *zap.SugaredLogger

func main() {InitLogger()
    defer sugarLogger.Sync()
    simpleHttpGet("www.sogo.com")
    simpleHttpGet("http://www.sogo.com")
}

func InitLogger() {writeSyncer := getLogWriter()
    encoder := getEncoder()
    core := zapcore.NewCore(encoder, writeSyncer, zapcore.DebugLevel)

    logger := zap.New(core, zap.AddCaller())
    sugarLogger = logger.Sugar()}

func getEncoder() zapcore.Encoder {encoderConfig := zap.NewProductionEncoderConfig()
    encoderConfig.EncodeTime = zapcore.ISO8601TimeEncoder
    encoderConfig.EncodeLevel = zapcore.CapitalLevelEncoder
    return zapcore.NewConsoleEncoder(encoderConfig)
}

func getLogWriter() zapcore.WriteSyncer {
    lumberJackLogger := &lumberjack.Logger{
        Filename:   "./test.log",
        MaxSize:    1,
        MaxBackups: 5,
        MaxAge:     30,
        Compress:   false,
    }
    return zapcore.AddSync(lumberJackLogger)
}

func simpleHttpGet(url string) {sugarLogger.Debugf("Trying to hit GET request for %s", url)
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {sugarLogger.Errorf("Error fetching URL %s : Error = %s", url, err)
    } else {sugarLogger.Infof("Success! statusCode = %s for URL %s", resp.Status, url)
        resp.Body.Close()}
}

执行上述代码，上面的内容会输入到文件——test.log 中。

2019-10-27T15:50:32.944+0800    DEBUG    logic/temp2.go:48    Trying to hit GET request for www.sogo.com
2019-10-27T15:50:32.944+0800    ERROR    logic/temp2.go:51    Error fetching URL www.sogo.com : Error = Get www.sogo.com: unsupported protocol scheme ""
2019-10-27T15:50:32.944+0800    DEBUG    logic/temp2.go:48    Trying to hit GET request for http://www.sogo.com
2019-10-27T15:50:33.165+0800    INFO    logic/temp2.go:53    Success! statusCode = 200 OK for URL http://www.sogo.com

同时，能够在 main 函数中循环记录日志，测试日志文件是否会主动切割和归档（日志文件每 1MB 会切割并且在当前目录下最多保留 5 个备份）。

咱们以后还存在着两个问题：

生成的日志并未蕴含日期后缀，Lumberjack 在备份时会蕴含
所有级别的日志都写在一个文件中了，须要依据日志级别写入不同文件

这里我写了一个基于 zap + “github.com/lestrrat/go-file-rotatelogs” 工具的工具类，实现主动追加日期后缀，并将不同日志级别的日志写入不同的文件。成果如下：

package zaplog

import (
    rotatelogs "github.com/lestrrat/go-file-rotatelogs"
    "go.uber.org/zap"
    "go.uber.org/zap/zapcore"
    "os"
    "path/filepath"
    "sync"
    "time"
)

type Options struct {
    LogFileDir    string    // 日志门路
    AppName       string    // Filename 是要写入日志的文件前缀
    ErrorFileName string
    WarnFileName  string
    InfoFileName  string
    DebugFileName string
    MaxSize       int    // 一个文件多少M大于该数字开始切分文件
    MaxBackups    int    // MaxBackups 是要保留的最大旧日志文件数
    MaxAge        int    // MaxAge 是依据日期保留旧日志文件的最大天数
    zap.Config
}

var (
    logger                         *Logger
    sp                             = string(filepath.Separator)
    errWS, warnWS, infoWS, debugWS zapcore.WriteSyncer       // IO 输入
    debugConsoleWS                 = zapcore.Lock(os.Stdout) // 控制台规范输入
    errorConsoleWS                 = zapcore.Lock(os.Stderr)
)

func init() {
    logger = &Logger{Opts: &Options{},
    }
}

type Logger struct {
    *zap.SugaredLogger
    sync.RWMutex
    Opts      *Options `json:"opts"`
    zapConfig zap.Config
    inited    bool
}

func initLogger(cf ...*Options) {logger.Lock()
    defer logger.Unlock()
    if logger.inited {logger.Info("[initLogger] logger Inited")
        return
    }
    if len(cf) > 0 {logger.Opts = cf[0]
    }
    logger.loadCfg()
    logger.init()
    logger.Info("[initLogger] zap plugin initializing completed")
    logger.inited = true
}


// GetLogger returns logger
func GetLogger() (ret *Logger) {return logger}

func (l *Logger) init() {l.setSyncers()
    var err error
    mylogger, err := l.zapConfig.Build(l.cores())
    if err != nil {panic(err)
    }
    l.SugaredLogger = mylogger.Sugar()
    defer l.SugaredLogger.Sync()}

func (l *Logger) loadCfg() {
    if l.Opts.Development {l.zapConfig = zap.NewDevelopmentConfig()
        l.zapConfig.EncoderConfig.EncodeTime = timeEncoder
    } else {l.zapConfig = zap.NewProductionConfig()
        l.zapConfig.EncoderConfig.EncodeTime = timeUnixNano
    }
    if l.Opts.OutputPaths == nil || len(l.Opts.OutputPaths) == 0 {l.zapConfig.OutputPaths = []string{"stdout"}
    }
    if l.Opts.ErrorOutputPaths == nil || len(l.Opts.ErrorOutputPaths) == 0 {l.zapConfig.OutputPaths = []string{"stderr"}
    }
    // 默认输入到程序运行目录的 logs 子目录
    if l.Opts.LogFileDir == "" {l.Opts.LogFileDir, _ = filepath.Abs(filepath.Dir(filepath.Join(".")))
        l.Opts.LogFileDir += sp + "logs" + sp
    }
    if l.Opts.AppName == "" {l.Opts.AppName = "app"}
    if l.Opts.ErrorFileName == "" {l.Opts.ErrorFileName = "error.log"}
    if l.Opts.WarnFileName == "" {l.Opts.WarnFileName = "warn.log"}
    if l.Opts.InfoFileName == "" {l.Opts.InfoFileName = "info.log"}
    if l.Opts.DebugFileName == "" {l.Opts.DebugFileName = "debug.log"}
    if l.Opts.MaxSize == 0 {l.Opts.MaxSize = 100}
    if l.Opts.MaxBackups == 0 {l.Opts.MaxBackups = 30}
    if l.Opts.MaxAge == 0 {l.Opts.MaxAge = 30}
}

func (l *Logger) setSyncers() {f := func(fN string) zapcore.WriteSyncer {
        //return zapcore.AddSync(&lumberjack.Logger{
        //    Filename:   logger.Opts.LogFileDir + sp + logger.Opts.AppName + "-" + fN,
        //    MaxSize:    logger.Opts.MaxSize,
        //    MaxBackups: logger.Opts.MaxBackups,
        //    MaxAge:     logger.Opts.MaxAge,
        //    Compress:   true,
        //    LocalTime:  true,
        //})
        // 每小时一个文件
        logf, _ := rotatelogs.New(l.Opts.LogFileDir + sp + l.Opts.AppName + "-" + fN +".%Y_%m%d_%H",
            rotatelogs.WithLinkName(l.Opts.LogFileDir + sp + l.Opts.AppName + "-" + fN),
            rotatelogs.WithMaxAge(30*24*time.Hour),
            rotatelogs.WithRotationTime(time.Minute),
        )
        return zapcore.AddSync(logf)
    }
    errWS = f(l.Opts.ErrorFileName)
    warnWS = f(l.Opts.WarnFileName)
    infoWS = f(l.Opts.InfoFileName)
    debugWS = f(l.Opts.DebugFileName)
    return
}

func (l *Logger) cores() zap.Option {fileEncoder := zapcore.NewJSONEncoder(l.zapConfig.EncoderConfig)
    //consoleEncoder := zapcore.NewConsoleEncoder(logger.zapConfig.EncoderConfig)
    encoderConfig := zap.NewDevelopmentEncoderConfig()
    encoderConfig.EncodeTime = timeEncoder
    consoleEncoder := zapcore.NewConsoleEncoder(encoderConfig)

    errPriority := zap.LevelEnablerFunc(func(lvl zapcore.Level) bool {return lvl > zapcore.WarnLevel && zapcore.WarnLevel-l.zapConfig.Level.Level() > -1
    })
    warnPriority := zap.LevelEnablerFunc(func(lvl zapcore.Level) bool {return lvl == zapcore.WarnLevel && zapcore.WarnLevel-l.zapConfig.Level.Level() > -1
    })
    infoPriority := zap.LevelEnablerFunc(func(lvl zapcore.Level) bool {return lvl == zapcore.InfoLevel && zapcore.InfoLevel-l.zapConfig.Level.Level() > -1
    })
    debugPriority := zap.LevelEnablerFunc(func(lvl zapcore.Level) bool {return lvl == zapcore.DebugLevel && zapcore.DebugLevel-l.zapConfig.Level.Level() > -1
    })
    cores := []zapcore.Core{zapcore.NewCore(fileEncoder, errWS, errPriority),
        zapcore.NewCore(fileEncoder, warnWS, warnPriority),
        zapcore.NewCore(fileEncoder, infoWS, infoPriority),
        zapcore.NewCore(fileEncoder, debugWS, debugPriority),
    }
    if l.Opts.Development {cores = append(cores, []zapcore.Core{zapcore.NewCore(consoleEncoder, errorConsoleWS, errPriority),
            zapcore.NewCore(consoleEncoder, debugConsoleWS, warnPriority),
            zapcore.NewCore(consoleEncoder, debugConsoleWS, infoPriority),
            zapcore.NewCore(consoleEncoder, debugConsoleWS, debugPriority),
        }...)
    }
    return zap.WrapCore(func(c zapcore.Core) zapcore.Core {return zapcore.NewTee(cores...)
    })
}
func timeEncoder(t time.Time, enc zapcore.PrimitiveArrayEncoder) {enc.AppendString(t.Format("2006-01-02 15:04:05"))
}

func timeUnixNano(t time.Time, enc zapcore.PrimitiveArrayEncoder) {enc.AppendInt64(t.UnixNano() / 1e6)
}

package zaplog

import (
    "fmt"
    "go.uber.org/zap"
    "testing"
    "time"
)

func TestZapLog(t *testing.T) {
    data := &Options{
        LogFileDir: "/Users/didi/code/golang/learn-go/zap_log/v3/logs",
        AppName:    "logtool",
        MaxSize:    30,
        MaxBackups: 7,
        MaxAge:     7,
        Config:     zap.Config{},}
    data.Development = true
    initLogger(data)
    for i := 0; i < 2; i++ {time.Sleep(time.Second)
        logger.Debug(fmt.Sprint("debug log", i), zap.Int("line", 999))
        logger.Info(fmt.Sprint("Info log", i), zap.Any("level", "1231231231"))
        logger.Warn(fmt.Sprint("warn log", i), zap.String("level", `{"a":"4","b":"5"}`))
        logger.Error(fmt.Sprint("err log", i), zap.String("level", `{"a":"7","b":"8"}`))
    }
}

至此，咱们总结了如何将 Zap 日志程序集成到 Go 应用程序我的项目中。当初整个 golang 的日志体系就比拟齐备了，惟一欠缺一点的就是日志中未接入 trace，不能造成残缺的日志链路追踪，后续我会在 zap 联合 gin 框架应用一文中将此性能分享进去。咱们下期见，Peace😘

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正文完

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2021-11-19

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关于后端:Zap-日志库实践

1、日志需要

2、Uber-go Zap

2.1 为什么抉择 Uber-go zap

2.2 装置

2.3 配置 Zap Logger

2.3.1 Logger

2.3.2 Sugared Logger

2.4 定制 logger

2.4.1 将日志写入文件而不是终端

2.4.2 将 JSON Encoder 更改为一般的 Log Encoder

2.4.3 更改工夫编码并增加调用者详细信息

3、应用 Lumberjack 进行日志切割归档

3.1 装置

3.2 zap logger 中退出 Lumberjack

3.3 测试

4、应用 rotatelogs 实现日志文件解决

4.1 以后问题

4.2 日志工具类：

4.3 测试

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