（一）介绍

• zap 是go 中比较火的一个日志库，提供不同级别的日志，并且速度快

• 官方文档： https://pkg.go.dev/go.uber.org/zap#section-readme， 也可以github 直接搜索 zap。 文档上面有全面的介绍。鼓励大家观看文档， 可以有视频资料做相关引导，但学东西必须要看到官方文档。尤其是文档也已经适合入门了，先看Quick Start 部分，一般都有入门例子及整体框架介绍。

• 官方文档介绍，非常清晰，还有相关数据对比，并且一般都会具有 example文件夹提供相关的编程实例。
  

• Quick Start（快速开始）： zap提供了两种 日志记录器：

  • （1）SugaredLogger：（加了糖的 Logger）

    • 官方文档介绍： 在性能很好但不是很关键的环境中，使用SugaredLogger。它比其他结构化日志包快4-10倍，并且包含结构化和printf风格的api。

      // 创建一个 logger
      logger, _ := zap.NewProduction()
      defer logger.Sync() // flushes buffer, if any， 刷新缓冲区，存盘
      sugar := logger.Sugar()
      sugar.Infow("failed to fetch URL",// 结构化上下文为松散类型的键值对。"url", url,"attempt", 3,"backoff", time.Second,
      )
      sugar.Infof("Failed to fetch URL: %s", url)
      

  • （2）Logger

    • 当性能和类型安全至关重要时，使用Logger。它甚至比SugaredLogger还要快，并且分配的数量要少得多，但是它只支持结构化日志 。

      logger, _ := zap.NewProduction()
      defer logger.Sync()
      logger.Info("failed to fetch URL",// 作为强类型字段值的结构化上下文.zap.String("url", url),zap.Int("attempt", 3),zap.Duration("backoff", time.Second),
      )
      

  • 更多介绍可以看文档 choose a logger

    • 在Logger和SugaredLogger之间进行选择不需要在应用程序范围内进行决定:在两者之间进行转换既简单又便宜。从上面就可以看出来，二者创建使用区别很小。

      logger := zap.NewExample()
      defer logger.Sync()
      sugar := logger.Sugar()
      plain := sugar.Desugar()
      

（二）讲解 zap

1. 日志级别

• 在 const 文档下面，有介绍日志级别的定义

  const (// DebugLevel logs are typically voluminous, and are usually disabled in// production.DebugLevel = zapcore.DebugLevel// InfoLevel is the default logging priority.InfoLevel = zapcore.InfoLevel// WarnLevel logs are more important than Info, but don't need individual// human review.WarnLevel = zapcore.WarnLevel// ErrorLevel logs are high-priority. If an application is running smoothly,// it shouldn't generate any error-level logs.ErrorLevel = zapcore.ErrorLevel// DPanicLevel logs are particularly important errors. In development the// logger panics after writing the message.DPanicLevel = zapcore.DPanicLevel// PanicLevel logs a message, then panics.PanicLevel = zapcore.PanicLevel// FatalLevel logs a message, then calls os.Exit(1).FatalLevel = zapcore.FatalLevel
  )
  

2. 构建 looger

• 在文档的 Configuring Zap中：
  构建Logger最简单的方法是使用zap固有的预设:NewExample、NewProduction和NewDevelopment。这些预置用一个函数调用构建一个日志记录器。
• 三者创建的 logger 是有区别的， 我们可以在官方文档的 type logger下面找到三个函数的介绍, 对应不同的场景。
  • func NewExample(options ...Option) *Logger
    • NewExample构建了一个专门为zap的可测试示例设计的Logger。它将DebugLevel及以上的日志作为JSON写入标准输出，但省略了时间戳和调用函数，以保持示例输出的简短和确定性
  • func NewProduction(options ...Option) (*Logger, error)
    • NewProduction构建了一个合理的生产日志记录器，它将infollevel及以上的日志以JSON的形式写入标准错误。
    • 它是NewProductionConfig(). build(…Option)的快捷方式。
  • func NewDevelopment(options ...Option) (*Logger, error)
    • NewDevelopment构建一个开发日志记录器，它以人类友好的格式将DebugLevel及以上级别的日志写入标准错误。
    • 这是NewDevelopmentConfig().Build(…选项)的快捷方式
    • 就好比去商店卖商品，初上自带了几个配置好的模式。 通过配置生成对应的 logger。 我们也可以自定义 配置，生成自己自定义的 logger。

3. 方法使用

• 在文档的 types/logger 和 types/SaguredLogger 里面记录了相关的looger记录消息的使用方法。

  • 以logger为例子：
    

  • 都接受一个 msg String， 后面是可选的一些字段。Field 类型，可以查看文档有很多的类型。

  • 写一个Get请求访问相应的网址，记录日志信息

    package mainimport ("net/http""time""go.uber.org/zap"
    )func main() {// 创建一个 logger, 可以选择其他预置创建，会有不同的输出效果logger, _ := zap.NewProduction()defer logger.Sync() // flushes buffer, if any， 刷新缓冲区，存盘// 定义urlurl := "http://www.baidu.com"resp, err := http.Get(url)// 直接出错日志if err != nil {logger.Error("访问失败了",zap.String("url", url),// 跟上错误信息zap.Error(err),)}else {// info 级别的日志信息打印logger.Info("成功访问！",// 作为强类型字段值的结构化上下文.zap.String("url", url),zap.String("status", resp.Status),zap.Duration("backoff", time.Second),)resp.Body.Close()}}
    

    • 结果分别为：

    {"level":"info","ts":1637632861.812557,
    "caller":"zap日志库学习/main.go:25",
    "msg":"成功访问！",
    "url":"http://www.baidu.com",
    "status":"200 OK","backoff":1}{"level":"error",
    "ts":1637633063.4520404,
    "caller":"zap日志库学习/main.go:18",
    "msg":"访问失败了",
    "url":"http://www.xxx.com",
    "error":"Get \"http://www.xxx.com\": dial tcp 69.171.228.20:80: connectex: A connection attempt failed because the connected party did not properly respond after a p
    eriod of time, or established connection failed because connected host has failed to respond.","stacktrace":"main.main\n\tD:/gofiles/go-learning
    -notes/go-learning/zap日志库学习/main.go:18\nruntime.main\n\tD:/software/go/go1.15/src/runtime/proc.go:204"}
    

    • 可以看到执行程序后终端提示相关的信心。 msg 就是自己设置的，时间， url等。 还有一个 caller 调用者信息，指明问题出现的行数。

  • NewDevelopment() 创建的生成日志是这样的： 空格隔开。 缺少调用者

    2021-11-23T10:08:26.171+0800    INFO    zap日志库学习/main.go:25        成功访问！     {"url": "http://www.baidu.com", "status": "200 OK", "backoff": "1s"}
    

  • NewExample()

    {"level":"info","msg":"成功访问！","url":"http://www.baidu.com","status":"200 OK","backoff":"1s"}
    

4. 定制化 logger

• 查看NewProduction 的源码就能知道，实际底层就是： NewProductionConfig().Build(options...)

  • 调用了 NewProductionConfig()方法，内部初始化创建，返回了一个 Config 对象。

  • Build， 内部通过 Config对象的配置， 利用New方法生成相应的 logger对象，并返回。

  • 也就是说，这是 zap库给我们预置的 NewProduction（）等方法，内部是按照指定的配置，生成相应的 logger 日志对象。 我们也可以自己调用内部的相关方法， 模仿 NewProductionConfig().Build(options…) 相关过程，自己创建，定制化 logger对象。

  • 观察New方法 生成logger 所需要的东西。在Build 函数中：

    // 返回一个 Core对象， 需要的是 三个参数
    func NewCore(enc Encoder, ws WriteSyncer, enab LevelEnabler) Core
    func New(core zapcore.Core, options ...Option) *Loggerlog := New(zapcore.NewCore(enc, sink, cfg.Level),cfg.buildOptions(errSink)...,)
    

  • 官方对 Core的介绍 ：需要打开对应的包，查看文档
    Core是一个最小的、快速的记录器接口。它是为库作者设计的，用来封装更友好的API。

• 关于 NewProductionConfig()函数， 返回对应的Config 对象，Build 函数根据这个配置，进行生成 logger对象。

• 我们当然可以自定义这个， 来实现生成自己的logger. 下面看下它的源码

  // NewProductionConfig是一个合理的生产日志配置。
  //在infollevel及以上级别启用日志记录。
  //它使用JSON编码器，写入标准错误，并启用采样。
  // stacktrace会自动包含在ErrorLevel及以上的日志中。
  func NewProductionConfig() Config {return Config{// 日志级别Level:       NewAtomicLevelAt(InfoLevel),Development: false,Sampling: &SamplingConfig{Initial:    100,Thereafter: 100,},// 编码方式Encoding:         "json",// EncoderCofig， 配置 encoder 编辑器的默认配置。EncoderConfig:    NewProductionEncoderConfig(),// 打开的文件， 写入日志信息到这里。OutputPaths:      []string{"stderr"},ErrorOutputPaths: []string{"stderr"},}
  }
  

（1）如何写入日志文件

• 按照上面的自定义 logger， 创建核心Core需要三个参数，其中就有控制 写入文件的。

• Encoder： 编辑器。提供了两种信息的编辑方式。

  • 需要传递的参数，可以使用 默认的EncoderConfig: NewProductionEncoderConfig() 传递进去。
  • 一种 文本样式的， 一种 json 样式的信息输入。
    

• WriteSyncer： 指定日志写到哪里。可以定义自己指定的文件路径
  

  • 通过func AddSync(w io.Writer) WriteSyncer 方法，返回一个。
    AddSync用于转换io。Writer到WriteSyncer。它试图是智能的:如果具体类型的io。Writer实现了WriteSyncer，我们将使用现有的Sync方法。如果没有，我们将添加一个无操作同步。

       // 创建文件对象file, _ := os.Create("./getLog.log")  // 或者是用 OpenFile函数，在原来基础上追加。// file, _ := os.OpenFile("./getLog.log", os.O_APPEND | os.O_RDWR, 0744)// 生成 WriteSyncerwSy := zapcore.AddSync(file)
    

• LevelEnabler： 设置哪种级别的日志将被写入

  • 对应的就是前面介绍的日志级别；如：
    zapcore.DebugLevel

• 创建自定义logger：

  • 根据上面三点参数的理解，就可以指定文件建立了

    // 还剩一个后面的配置信息没有传入，但是已经可以了
    // 默认我们调用 NewProduction（）方法也是没有传递啥配置进去的。
    log := New(zapcore.NewCore(传递编辑器（两种）, 自定义文件输出, cfg.Level（级别）),)
    

    • 按照这样的建立完成之后就可以使用了，往指定文件里打印日志。

  • 还有 zap 预置的生成 logger的方式，都是通过 NewProductionConfig() 来生成相关配置的， 也可以不用这么麻烦，我觉得直接， 自定义一个 NewProductionConfig() 然后，按着相应的步骤就可以了。 Build方法 就是通过 配置的 Config 对象，来生成的 logger。

  • 这里有个系列教程文章：https://blog.csdn.net/weixin_39620252/article/details/111136566

  • 像我这样：重写方法，只需要加个文件名就可以了

    func myNewProduction(options ...zap.Option) (*zap.Logger, error) {return myNewProductionConfig().Build(options...)
    }func myNewProductionConfig() zap.Config {config := zap.NewProductionConfig()// 配置输出路径为 ./test.log   其他都不变， 内部默认是 json 编码。 只要 json 和 console两种。可以看 Encoding 字段的介绍。config.OutputPaths = []string{"./test.log"}return config
    }// 创建logger 对象
    logger, _ := myNewProduction()
    

（2）更改时间编码 及 添加调用者的详细信息

时间格式（或者说是编码）更改

• 时间显示这一块，我们可以看到，默认的 NewProductionConfig(）函数里创建的字段 中的 对 Encoder 消息编辑器对象的配置 EncoderConfig
  在文档中也能找到它的描述： https://pkg.go.dev/go.uber.org/zap@v1.19.1/zapcore#EncoderConfig

  func NewProductionEncoderConfig() zapcore.EncoderConfig {return zapcore.EncoderConfig{// 包含key的全部都是定义的输出字段名字。TimeKey:        "ts",LevelKey:       "level",NameKey:        "logger",CallerKey:      "caller",FunctionKey:    zapcore.OmitKey,MessageKey:     "msg",StacktraceKey:  "stacktrace",LineEnding:     zapcore.DefaultLineEnding,EncodeLevel:    zapcore.LowercaseLevelEncoder,EncodeTime:     zapcore.EpochTimeEncoder,EncodeDuration: zapcore.SecondsDurationEncoder,EncodeCaller:   zapcore.ShortCallerEncoder,}
  

• 我们顺着文档去找或者是 直接点进去 EncodeTime: zapcore.EpochTimeEncoder。 EncodeTime 顾名思义： 时间编码。就是这里控制的，点进去后，该函数下方还有好几个设置时间编码的函数， 文档中也能找到。
  

• 那么我们可以直接修改 对应的配置， 满足我们的自定义要求。

  • 选择 ISO8601TimeEncoder： “2006-01-02T15:04:05.000Z0700” 比较容易看懂的格式。

  • 按照上面修改导入文件的方法：

    func myNewProductionConfig() zap.Config {config := zap.NewProductionConfig()// 修改导入文件路径config.OutputPaths = []string{"./test.log"}// 修改时间格式：config.EncoderConfig.EncodeTime = zapcore.ISO8601TimeEncoderreturn config
    }
    

    • 再次运行，时间编码就会改变

    {"level":"info","ts":"2021-11-23T17:13:39.430+0800","caller":"zap日志库学习/main.go:43","msg":"成功访问！","url":"http://www.baidu.com","status":"200 OK","backoff":1}
    

  • 我们这里的写法，还是不断的 修改 NewProductionConfig() 为我们预置的配置。 如果想大改，创建自己的话， 就一步步创建 Core 核心。 然后 重新定义自己的 NewProductionEncoderConfig()。

显示详细的 添加调用者的详细信息。

• 根据时间的理解， 这里很容易想到： 配置项当中的 EncodeCaller， 也可以指定相关的函数，用来打印 调用者的信息。

• 还有一种方式是： 我们创建Core, zap.New()创建 logger, 分析第二个参数的 Options 类型， 文档中可以找到相关的方法，就有添加调试 显示调用人信息的方法。

  func New(core zapcore.Core, options ...Option) *Logger
  log := zap.New(zapcore.NewCore(enc, sink, cfg.Level),zap.AddCaller(),)
  

5. Lumberjack 进行日志文件的切割归档

• 这部分就比较难了，没有实际操作过，就不懂。 参考文章或者相关视频，二者结合使用。

• 日志存的多的话， 日志文件越来越大， 几个G的话，打开和操作就太麻烦了！ 那么就需要对日志文件进行分割，归档。

• 需要安装第三方库 ：Lumberjack： go get -u github.com/natefinch/lumberjack

• 使用时仍然是打开文件， 配合 zap使用，需要创建新的 zapcore.WriteSyncer。

• lumberjack.Logger 实现了 io.writer 接口，可以作为参数。

  func getLogWriter() zapcore.WriteSyncer {lumberJackLogger := &lumberjack.Logger{Filename: "./test.log",  // 导入文件名MaxSize: 10, // 大小M兆MaxBackups: 5,  // 最大备份数量MaxAge: 30,       // 最大备份天数Compress: false,  // 是否压缩}return zapcore.AddSync(lumberJackLogger)
  }
  

• 进行测试：

  // 创建新的logger对象
  encoder := zapcore.NewJSONEncoder(zap.NewProductionEncoderConfig())
  writeSyncer := getLogWriter()
  // 创建核心
  newCore := zapcore.NewCore(encoder, writeSyncer, zapcore.InfoLevel)
  // 创建logger
  logger := zap.New(newCore)
  // 插入日志
  for i := 0; i < 10000; i++ {logger.Info("成功访问！",// 作为强类型字段值的结构化上下文.zap.String("url", "测试归档"),zap.String("status", "添加数据"),zap.Duration("backoff", time.Second),)
  }
  defer logger.Sync() // flushes buffer, if any， 刷新缓冲区，存盘
  

  • 效果展示：以当前时间戳建立新文件
    
  • 归档文件中有八万多数据
    
  • test.log 中只有： 3000多条

6. gin框架中配置zap记录日志

• 在上一篇文章中： 《详细讲解go web框架之gin框架源码解析记录及思路流程和理解》

  • 讲解了 gin.Default 创建引擎， 默认的添加了两个中间件。 一个是 logger 日志，一个是 recover 恢复。 gin 自带的 logger 就是在这里实现起作用的。
    • 那么我们也需要将 zap封装为 logger 中间件（HandlerFunc）。
    • 具体实现可以参考 给出的两个 logger recover 中间件的实现，加以修改。

• 下面进行实际讲解， logger，recover 可以自己实现，也有现成的：https://github.com/gin-contrib/zap/blob/master/zap.go#L3

• yaml格式的配置文件：

  app:name: "web_app"# 开发模式mode: "dev"port: 8080log:level: "debug"filename: "web_app.log"# 最大存储大小max_size: 200# 最大存储时间max_age: 30# 备份数量max_backups: 7
  

• 实现logger：

  • 1.自定义logger对象
  • 2.自定义（模仿原来的logger，recover）实现这俩中间件
  • 其中要注意的是viper 读取配置文件，这是在下一节讲的：https://blog.csdn.net/pythonstrat/article/details/121513996
  • 其中：UnmarshalText函数，读取 配置中的文本信息，转换为 日志级别类型。
    • 需要首先定义一个 日志级别类型的指针，后UnmarshalText函数将赋值进去。

  package loggerimport ("github.com/gin-gonic/gin""github.com/natefinch/lumberjack""github.com/spf13/viper""go.uber.org/zap""go.uber.org/zap/zapcore""net""net/http""net/http/httputil""os""runtime/debug""strings""time"
  )// 初始化Logger
  func Init() (err error) {// 创建Core三大件，进行初始化writeSyncer := getLogWriter(viper.GetString("log.filename"),viper.GetInt("log.max_size"),viper.GetInt("log.max_backups"),viper.GetInt("log.max_age"),)encoder := getEncoder()// 定义一个日志级别类型指针var l = new(zapcore.Level)// 将 yaml 配置文件中的 表示级别的文本，转换为 相应的 级别类型，赋值给 创建的指针err = l.UnmarshalText([]byte(viper.GetString("log.level")))if err != nil {return}// 创建核心core := zapcore.NewCore(encoder, writeSyncer, l)// 创建 logger 对象log := zap.New(core, zap.AddCaller())// 替换全局的 logger, 后续在其他包中只需使用zap.L()调用即可zap.ReplaceGlobals(log)return
  }func getEncoder() zapcore.Encoder {// 使用zap提供的 NewProductionEncoderConfigencoderConfig := zap.NewProductionEncoderConfig()// 设置时间格式encoderConfig.EncodeTime = zapcore.ISO8601TimeEncoder// 时间的keyencoderConfig.TimeKey = "time"// 级别encoderConfig.EncodeLevel = zapcore.CapitalLevelEncoder// 显示调用者信息encoderConfig.EncodeCaller = zapcore.ShortCallerEncoder// 返回json 格式的 日志编辑器return zapcore.NewJSONEncoder(encoderConfig)
  }func getLogWriter(filename string, maxSize, maxBackup, maxAge int) zapcore.WriteSyncer {// 使用 lumberjack 归档切片日志lumberJackLogger := &lumberjack.Logger{Filename:   filename,MaxSize:    maxSize,MaxBackups: maxBackup,MaxAge:     maxAge,}return zapcore.AddSync(lumberJackLogger)
  }// GinLogger 接收gin框架默认的日志
  func GinLogger() gin.HandlerFunc {logger := zap.L()return func(c *gin.Context) {start := time.Now()path := c.Request.URL.Pathquery := c.Request.URL.RawQueryc.Next()cost := time.Since(start)logger.Info(path,zap.Int("status", c.Writer.Status()),zap.String("method", c.Request.Method),zap.String("path", path),zap.String("query", query),zap.String("ip", c.ClientIP()),zap.String("user-agent", c.Request.UserAgent()),zap.String("errors", c.Errors.ByType(gin.ErrorTypePrivate).String()),zap.Duration("cost", cost),)}
  }// GinRecovery
  func GinRecovery(stack bool) gin.HandlerFunc {logger := zap.L()return func(c *gin.Context) {defer func() {if err := recover(); err != nil {// Check for a broken connection, as it is not really a// condition that warrants a panic stack trace.var brokenPipe boolif ne, ok := err.(*net.OpError); ok {if se, ok := ne.Err.(*os.SyscallError); ok {if strings.Contains(strings.ToLower(se.Error()), "broken pipe") || strings.Contains(strings.ToLower(se.Error()), "connection reset by peer") {brokenPipe = true}}}httpRequest, _ := httputil.DumpRequest(c.Request, false)if brokenPipe {logger.Error(c.Request.URL.Path,zap.Any("error", err),zap.String("request", string(httpRequest)),)// If the connection is dead, we can't write a status to it.c.Error(err.(error)) // nolint: errcheckc.Abort()return}if stack {logger.Error("[Recovery from panic]",zap.Any("error", err),zap.String("request", string(httpRequest)),zap.String("stack", string(debug.Stack())),)} else {logger.Error("[Recovery from panic]",zap.Any("error", err),zap.String("request", string(httpRequest)),)}c.AbortWithStatus(http.StatusInternalServerError)}}()c.Next()}
  }
  

7. gin中使用日志的补充

• 我们上面代码生成的 核心，默认的级别以及是向文件中进行输出的。 那么我们在生产环境中的时候，就会很不方便查看日志的信息。 解决办法，可以定义一个 mode string 类型的参数。根据需要去创建 core满足，在控制台输出的需求。

• 更改上述代码中创爱核心的操：

  // 新增： 根据 mode 参数创建var core zapcore.Coreif mode == "dev" {// 开发模式，日志输出到终端consoleEncoder := zapcore.NewConsoleEncoder(zap.NewDevelopmentEncoderConfig())// NewTee创建一个核心，将日志条目复制到两个或多个底层核心中。core = zapcore.NewTee(zapcore.NewCore(encoder, writeSyncer, l),zapcore.NewCore(consoleEncoder, zapcore.Lock(os.Stdout), zapcore.DebugLevel),)} else {// 创建核心core = zapcore.NewCore(encoder, writeSyncer, l)}
  

  • 这里面 我们上面讲过json 形式的日志， 还有就是 zapcore.NewConsoleEncoder想控制台打印信息。使用的也是默认自带的配置。
  • 其中zap的 zapcore.NewTee方法，可以支持多个核心。像上面这样 日志既会正常的在文件中写入，还会在终端中打印。

• 另外对于 gin 日志的相关，gin文档中也有相关的描述：

  • 写日志文件： https://www.kancloud.cn/shuangdeyu/gin_book/949424

    func main() {// 禁用控制台颜色gin.DisableConsoleColor()// 创建记录日志的文件f, _ := os.Create("gin.log")gin.DefaultWriter = io.MultiWriter(f)// 如果需要将日志同时写入文件和控制台，请使用以下代码// gin.DefaultWriter = io.MultiWriter(f, os.Stdout)router := gin.Default()router.GET("/ping", func(c *gin.Context) {c.String(200, "pong")})router.Run(":8080")
    }
    

    • 写日志文件里有对上面定义的： os.Stdout的描述，但是zap里不能直接使用， 还要通过 Lock（） 函数进行类型转换下。

  • 自定义日志格式：https://www.kancloud.cn/shuangdeyu/gin_book/949425

• 另外 gin 默认的是debug 模式，会输出一些信息在终端：
  

• 也提示我们 如果要在生产环境中 可以通过两种方式实现， 第二种是在程序中，创建 engine 实例之前调用就行了。

• 下面是 gin源码里的三种模式常量

  const (// DebugMode indicates gin mode is debug.DebugMode = "debug"// ReleaseMode indicates gin mode is release.ReleaseMode = "release"// TestMode indicates gin mode is test.TestMode = "test"
  )
  

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