简介

在开发过程中 会使用到日志库去记录错误的日志，尤其是golang中 有无穷无尽的error 如果不记录，当你的代码出错，就无从排错了。
zap 是开源的 Go 高性能日志库 主要有以下特点：

1. 支持不同的日志级别
2. 能够打印基本信息等但不支持日志的分割 但是可以使用 lumberjack 也是 zap 官方推荐用于日志分割

官网：GitHub - uber-go/zap: Blazing fast, structured, leveled logging in Go.zap package - go.uber.org/zap - Go Packages

安装

go get -u go.uber.org/zap

zap只支持Go的两个最新小版本。

日志记录器 logger和 sugared logger

zap库的使用与其他的日志库非常相似。先创建一个logger，然后调用各个级别的方法记录日志
而 zap库给我们提供两种模式的日志记录

1. Logger
2. Sugared Logger
   至于你想问他们之间有什么区别，很简单，我们先来看代码
   这里我就直接用官网的例用代码了

Logger

logger, _ := zap.NewProduction()
defer logger.Sync()
logger.Info("failed to fetch URL",// Structured context as strongly typed Field values.zap.String("url", "https://www.baidu.com"),zap.Int("attempt", 3),zap.Duration("backoff", time.Second),
)

说实话我是很不喜欢logger模式的日志的
调用起来是真的麻烦 还要指定 int类型 string类型 这个类型那个类型
但优点也很明显那就是快 而且内存分配少，性能至上

Sugared Logger

logger, _ := zap.NewProduction()
defer logger.Sync() // flushes buffer, if any
sugar := logger.Sugar()
sugar.Infow("failed to fetch URL",// Structured context as loosely typed key-value pairs."url", "https://www.baidu.com","attempt", 3,"backoff", time.Second,
)
sugar.Infof("Failed to fetch URL: %s", "https://www.baidu.com")

这种就是printf风格的调用起来方便。即开即用。

Example 和 Production 以及development

Example

log := zap.NewExample()
log.Debug("this is debug message")
log.Info("this is info message")
log.Info("this is info message with fileds",zap.Int("age", 24), zap.String("agender", "man"))
log.Warn("this is warn message")
log.Error("this is error message")
log.Panic("this is panic message")

结果

Production

log, _ := zap.NewProduction()
log.Debug("this is debug message")
log.Info("this is info message")
log.Info("this is info message with fileds",zap.Int("age", 24), zap.String("agender", "man"))
log.Warn("this is warn message")
log.Error("this is error message")
log.Panic("this is panic message")

结果

NewDevelopment

log, _ := zap.NewDevelopment()
log.Debug("this is debug message")
log.Info("this is info message")
log.Info("this is info message with fileds",zap.Int("age", 24), zap.String("agender", "man"))
log.Warn("this is warn message")
log.Error("this is error message")
log.Panic("this is panic message")

结果

三者对比

由上文可见
Example和Production使用的是json格式
而development使用行的形式
除此之外
Example和Production 所输出的多少也不一样。

具体如下：

Development

• 从警告级别向上打印到堆栈中来跟踪
• 始终打印包/文件/行(方法)
• 在行尾添加任何额外字段作为json字符串
• 以大写形式打印级别名称
• 以毫秒为单位打印ISO8601格式的时间戳

Production

• 调试级别消息不记录
• Error,Dpanic级别的记录，会在堆栈中跟踪文件，warn不会
• 始终将调用者添加到文件中
• 以时间戳格式打印日期
• 以小写形式打印级别名称

调整日志输出的 格式

如下文代码所示

func getEncoder() zapcore.Encoder {encoderConfig := zap.NewDevelopmentEncoderConfig(){// LevelKey值变为 levelencoderConfig.LevelKey = "level"// MessageKey值变为 msgencoderConfig.MessageKey = "msg"// TimeKey值 变成timeencoderConfig.TimeKey = "time"// 把输出的info 变成INFO 只需要丢对象 不许执行encoderConfig.EncodeLevel = zapcore.CapitalLevelEncoder// 对时间进行格式化处理encoderConfig.EncodeTime = func(t time.Time, encoder zapcore.PrimitiveArrayEncoder) {encoder.AppendString(t.Local().Format("2006-01-02 15:04:05"))}}return zapcore.NewJSONEncoder(encoderConfig)
}

如上代码所示，可以调节任意位置，我注释也标的很清楚

使用lumberjack进行配合

官网： lumberjack package - gopkg.in/natefinch/lumberjack.v2 - Go Packages
zap没有切割日志的功能，所以我们必须借助第三方库来实现

使用

要将 lumberjack 与标准库的日志包一起使用，只需在应用程序启动时将其传递到 SetOutput 函数中即可。

log.SetOutput(&lumberjack.Logger{Filename:   "/var/log/myapp/foo.log",MaxSize:    500, // megabytesMaxBackups: 3,MaxAge:     28, //daysCompress:   true, // disabled by default
})

如果要和Zap所结合的话 需要放入到zapcore.AddSync中

zapcore.AddSync(&lumberjack.Logger{Filename:   "/var/log/myapp/foo.log",MaxSize:    500, // megabytesMaxBackups: 3,MaxAge:     28, //daysCompress:   true, // disabled by default
})

声明日志并且初始化使用

我们上文以及配置好了日志的格式以及规定了日志输出的位置 也做好了 lumberjack日志的切割
那我们该如何初始化呢
只需要声明core 然后把这三个丢进去即可
如下代码所示

core := zapcore.NewCore(getEncoder(), zapcore.NewMultiWriteSyncer(zapcore.AddSync(&lumberjack.Logger{Filename:   "/var/log/myapp/foo.log",MaxSize:    500, // megabytesMaxBackups: 3,MaxAge:     28, //daysCompress:   true, // disabled by default
}) , zapcore.AddSync(os.Stdout)), zapcore.DebugLevel)
zap.New(core).Sugar()

当然 会发现 我还加了一个值 zapcore.AddSync(os.Stdout))
这句代码是代表除了输出到文件中还会输出到终端中，完成多个终端的输出

完整代码 日志库初始化组件

package confimport ("fmt""github.com/natefinch/lumberjack""github.com/spf13/viper""go.uber.org/zap""go.uber.org/zap/zapcore""os""path/filepath""time"
)func InitLogger() *zap.SugaredLogger {logMode := zapcore.InfoLevelif viper.GetBool("model.development") {logMode = zapcore.DebugLevel}// 第一个参数是输出的格式 第二个参数 输出的位置//zapcore.NewMultiWriteSyncer 输出到多个终端 比如 文件 console中core := zapcore.NewCore(getEncoder(), zapcore.NewMultiWriteSyncer(getWriterSyncer(), zapcore.AddSync(os.Stdout)), logMode)return zap.New(core).Sugar()
}// def 输出日志的格式
func getEncoder() zapcore.Encoder {encoderConfig := zap.NewDevelopmentEncoderConfig(){// LevelKey值变为 levelencoderConfig.LevelKey = "level"// MessageKey值变为 msgencoderConfig.MessageKey = "msg"// TimeKey值 变成timeencoderConfig.TimeKey = "time"// 把输出的info 变成INFO 只需要丢对象 不许执行encoderConfig.EncodeLevel = zapcore.CapitalLevelEncoder// 对时间进行格式化处理encoderConfig.EncodeTime = func(t time.Time, encoder zapcore.PrimitiveArrayEncoder) {encoder.AppendString(t.Local().Format("2006-01-02 15:04:05"))}}return zapcore.NewJSONEncoder(encoderConfig)
}// def 日志要输出到什么地方
func getWriterSyncer() zapcore.WriteSyncer {stSeparator := string(filepath.Separator)stRootDir, _ := os.Getwd()stLogFilePath := stRootDir + stSeparator + "log" + stSeparator + time.Now().Format("2006-01-02") + ".log"fmt.Println(stLogFilePath)// 日志分割hook := lumberjack.Logger{Filename:   stLogFilePath,                  // 日志文件路径，默认 os.TempDir()MaxSize:    viper.GetInt("log.MaxSize"),    // 每个日志文件保存500M，默认 100MMaxBackups: viper.GetInt("log.MaxBackups"), // 保留3个备份，默认不限MaxAge:     viper.GetInt("log.MaxAge"),     // 保留28天，默认不限Compress:   viper.GetBool("log.Compress"),  // 是否压缩，默认不压缩}return zapcore.AddSync(&hook)
}