简介：

日志是咱们开发程序必不可少的一部分，go官网的提供的日志包默认性能很简洁，然而满足不了生产环境的全副需要（例如：更精密的日志级别、日志文件宰割，以及日志散发等）。尽管Go是新兴语言，然而go的生态圈还是很沉闷的，目前比拟风行的第三方开源log包有seelog，zap，logrus，还有beego中的日志框架局部。明天咱们就着重讲一下uber的zap包，本文中难免会有谬误的中央，如有请分割自己，自己会及时更正。

zap是uber开源的Go高性能日志库
Lumberjack用于将日志写入滚动文件。zap 不反对文件归档，如果要反对文件按大小或者工夫归档，须要应用lumberjack，lumberjack也是zap官网举荐的。

怎么应用

下载安装这些步骤就不在赘述，讲zap的用法之前，咱们先来看一下zap的配置，上面是我罕用的配置
    zap.Config{        Level:             zap.NewAtomicLevelAt(zap.DebugLevel),        Development:       false,        DisableCaller:     false,        DisableStacktrace: false,        Sampling:          nil,        Encoding:          "json",        EncoderConfig: zapcore.EncoderConfig{            MessageKey:     "msg",            LevelKey:       "level",            TimeKey:        "time",            NameKey:        "logger",            CallerKey:      "file",            StacktraceKey:  "stacktrace",            LineEnding:     zapcore.DefaultLineEnding,            EncodeLevel:    zapcore.LowercaseLevelEncoder,            EncodeTime:     zapcore.ISO8601TimeEncoder,            EncodeDuration: zapcore.SecondsDurationEncoder,            EncodeCaller:   zapcore.ShortCallerEncoder,            EncodeName:     zapcore.FullNameEncoder,        },        OutputPaths:      []string{"/tmp/zap.log"},        ErrorOutputPaths: []string{"/tmp/zap.log"},        InitialFields: map[string]interface{}{            "app": "test",        },    }    lumberjack.Logger{            Filename:   logPath, // 日志文件门路            MaxSize:    128,     // 每个日志文件保留的大小 单位:M            MaxAge:     7,       // 文件最多保留多少天            MaxBackups: 30,      // 日志文件最多保留多少个备份            Compress:   false,   // 是否压缩        }

  • zap配置阐明
    Level：日志级别,只不过它须要的类型是AtomicLevel。所以须要应用zap.NewAtomicLevelAt。

    func NewAtomicLevelAt(l zapcore.Level) AtomicLevel {    a := NewAtomicLevel()    a.SetLevel(l)    return a}DebugLevel Level = iota - 1// InfoLevel 默认级别InfoLevel// WarnLevelWarnLevel// 我的项目运行中，谬误的日志ErrorLevel// 记录一条音讯后，如果是开发环境，则调用panicDPanicLevel// 记录一条音讯后，则调用panicPanicLevel// 记录一条音讯后调用 os.Exit(1).FatalLevel

    Development：是否是开发环境。如果是开发模式，对DPanicLevel进行堆栈跟踪
    DisableCaller： 不显示调用函数的文件名称和行号。默认状况下，所有日志都显示。
    DisableStacktrace：是否禁用堆栈跟踪捕捉。默认对Warn级别以上和生产error级别以上的进行堆栈跟踪。
    Sampling：抽样策略。设置为nil禁用采样。（我本人没用过，有需要的敌人能够钻研下）
    Encoding：编码方式，反对json, console, 也反对自定义（须要通过RegisterEncoder注册）
    EncoderConfig： 生成格局的一些配置，前面具体介绍
    OutputPaths： 是url或文件门路列表，用于写入日志输入。
    ErrorOutputPaths：外部日志程序谬误门路列表。默认为规范谬误。
    InitialFields：退出一些初始的字段数据，比方我的项目名

    EncoderConfig配置阐明:

    MessageKey：输出信息的key名  LevelKey：输入日志级别的key名  TimeKey：输入工夫的key名  NameKey CallerKey StacktraceKey跟以上相似，看名字就晓得  LineEnding：每行的分隔符。根本zapcore.DefaultLineEnding 即"\\n"  EncodeLevel：根本zapcore.LowercaseLevelEncoder。将日志级别字符串转化为小写  EncodeTime：输入的工夫格局  EncodeDuration：个别zapcore.SecondsDurationEncoder,执行耗费的工夫转化成浮点型的秒  EncodeCaller：个别zapcore.ShortCallerEncoder，以包/文件:行号 格式化调用堆栈  EncodeName：可选值。

  • 实在例子

    需要：心愿日志文件依照肯定的大小分隔，备份，并且心愿，在开发的时候，日志能够在文件和管制台上都有输入，只须要通过配置就能管制
    package loggerimport (    " xxx/config"    "os"    "github.com/natefinch/lumberjack"    "go.uber.org/zap"    "go.uber.org/zap/zapcore")var ZapLogger *zap.Loggerfunc InitLogger() {    // 此处的配置是从我的我的项目配置文件读取的，读者能够依据本人的状况来设置    logPath := config.Cfg.Section("app").Key("logPath").String()    name := config.Cfg.Section("app").Key("name").String()    debug, err := config.Cfg.Section("app").Key("debug").Bool()    if err != nil {        debug = false    }    hook := lumberjack.Logger{        Filename:   logPath, // 日志文件门路        MaxSize:    128,     // 每个日志文件保留的大小 单位:M        MaxAge:     7,       // 文件最多保留多少天        MaxBackups: 30,      // 日志文件最多保留多少个备份        Compress:   false,   // 是否压缩    }    encoderConfig := zapcore.EncoderConfig{        MessageKey:     "msg",        LevelKey:       "level",        TimeKey:        "time",        NameKey:        "logger",        CallerKey:      "file",        StacktraceKey:  "stacktrace",        LineEnding:     zapcore.DefaultLineEnding,        EncodeLevel:    zapcore.LowercaseLevelEncoder,        EncodeTime:     zapcore.ISO8601TimeEncoder,        EncodeDuration: zapcore.SecondsDurationEncoder,        EncodeCaller:   zapcore.ShortCallerEncoder, // 短门路编码器        EncodeName:     zapcore.FullNameEncoder,    }    // 设置日志级别    atomicLevel := zap.NewAtomicLevel()    atomicLevel.SetLevel(zap.DebugLevel)    var writes = []zapcore.WriteSyncer{zapcore.AddSync(&hook)}    // 如果是开发环境，同时在管制台上也输入    if debug {        writes = append(writes, zapcore.AddSync(os.Stdout))    }    core := zapcore.NewCore(        zapcore.NewJSONEncoder(encoderConfig),        zapcore.NewMultiWriteSyncer(writes...),        atomicLevel,    )    // 开启开发模式，堆栈跟踪    caller := zap.AddCaller()    // 开启文件及行号    development := zap.Development()    // 设置初始化字段    field := zap.Fields(zap.String("appName", name))    // 结构日志    ZapLogger = zap.New(core, caller, development, field)    ZapLogger.Info("log 初始化胜利")}

从下面的例子中咱们分几步来看

  1. 首先先通过配置lumberjack.Logger，来设置日志文件的切割
  2. 通过配置zapcore.EncoderConfig，来设置日志的格局
  3. 通过zapcore.NewMultiWriteSyncer(writes...)来设置多个输入，和io.MultiWriter很像。
  4. 通过zapcore.NewCore创立一个core
  5. 通过zap.New创立日志实例

当然本文没有介绍zap的其余根本用法，只是解说了自己常常用到的办法，其余办法如果有工夫，我也会一一列出。谢谢大家观看，比心~~