golang 日志 zap的使用

简介：

日志是我们开发程序必不可少的一部分，go官方的提供的日志包默认功能很简洁，但是满足不了生产环境的全部需求（例如：更精细的日志级别、日志文件分割，以及日志分发等）。虽然Go是新兴语言，但是go的生态圈还是很活跃的，目前比较流行的第三方开源log包有seelog，zap，logrus，还有beego中的日志框架部分。今天我们就着重讲一下uber的zap包，本文中难免会有错误的地方，如有请联系本人，本人会及时更正。

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 不支持文件归档，如果要支持文件按大小或者时间归档，需要使用lumberjack，lumberjack也是zap官方推荐的。

怎么使用

下载安装这些步骤就不在赘述，讲zap的用法之前，我们先来看一下zap的配置，下面是我常用的配置

    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, // 日志文件路径
            MaxSize:    128,     // 每个日志文件保存的大小 单位:M
            MaxAge:     7,       // 文件最多保存多少天
            MaxBackups: 30,      // 日志文件最多保存多少个备份
            Compress:   false,   // 是否压缩
        }

• zap配置说明
  Level：日志级别,只不过它需要的类型是AtomicLevel。所以需要使用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
  // WarnLevel
  WarnLevel
  // 项目运行中，错误的日志
  ErrorLevel
  // 记录一条消息后，如果是开发环境，则调用panic
  DPanicLevel
  // 记录一条消息后，则调用panic
  PanicLevel
  // 记录一条消息后调用 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。默认情况下，所有日志都显示。
  DisableStacktrace：是否禁用堆栈跟踪捕获。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。（我自己没用过，有需求的朋友可以研究下）
  Encoding：编码方式，支持json, console, 也支持自定义（需要通过RegisterEncoder注册）
  EncoderConfig： 生成格式的一些配置，后面详细介绍
  OutputPaths： 是url或文件路径列表，用于写入日志输出。
  ErrorOutputPaths：内部日志程序错误路径列表。默认为标准错误。
  InitialFields：加入一些初始的字段数据，比如项目名

  EncoderConfig配置说明:

  MessageKey：输入信息的key名  
  LevelKey：输出日志级别的key名  
  TimeKey：输出时间的key名  
  NameKey CallerKey StacktraceKey跟以上类似，看名字就知道  
  LineEnding：每行的分隔符。基本zapcore.DefaultLineEnding 即"\\n"  
  EncodeLevel：基本zapcore.LowercaseLevelEncoder。将日志级别字符串转化为小写  
  EncodeTime：输出的时间格式  
  EncodeDuration：一般zapcore.SecondsDurationEncoder,执行消耗的时间转化成浮点型的秒  
  EncodeCaller：一般zapcore.ShortCallerEncoder，以包/文件:行号 格式化调用堆栈  
  EncodeName：可选值。
  

• 真实例子

  需求：希望日志文件按照一定的大小分隔，备份，并且希望，在开发的时候，日志可以在文件和控制台上都有输出，只需要通过配置就能控制

package logger

   import (
       " xxx/config"
       "os"

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

   var ZapLogger *zap.Logger

   func InitLogger() {
       // 此处的配置是从我的项目配置文件读取的，读者可以根据自己的情况来设置
       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, // 日志文件路径
           MaxSize:    128,     // 每个日志文件保存的大小 单位:M
           MaxAge:     7,       // 文件最多保存多少天
           MaxBackups: 30,      // 日志文件最多保存多少个备份
           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, // 短路径编码器
           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，同时在控制台上也输出
       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))

       // 构造日志
       ZapLogger = zap.New(core, caller, development, field)
       ZapLogger.Info("log 初始化成功")
   }

从上面的例子中我们分几步来看

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，来设置日志的格式
3. 通过zapcore.NewMultiWriteSyncer(writes...)来设置多个输出，和io.MultiWriter很像。
4. 通过zapcore.NewCore创建一个core
5. 通过zap.New创建日志实例

当然本文没有介绍zap的其他基本用法，只是讲解了本人经常用到的方法，其他方法如果有时间，我也会一一列出。谢谢大家观看，比心~~