golang 日志log与logrus示例详解

目录

• 一、Go 标准库 log 详解
• 1. 功能特点
• 2. 常用函数
• 3. 示例代码
• 4. 优势和局限
• 二、第三方库 logrus 详解
• 1. 功能特点
• 2. 核心功能
• 3. 示例代码
• 4. 优势和扩展性
• 三、总结

一、Go 标准库 log 详解

1. 功能特点

log 是 Go 语言标准库中一个简单的日志库，主要功能包括：

• 写入日志到指定位置（默认为标准错误）
• 支持_FATAL 和 _ERROR 等级别的日志
• 支持格式化日志输出

2. 常用函数

log 包中常用的函数如下：

3. 示例代码

package main  
import (  
    "log"  
    "os"  
)  
func main() {  
    // 1. 默认输出到标准错误  
    log.Println("这是一条普通日志")  
    // 2. 格式化输出  
    name := "Alice"  
    age := 30  
    log.Printf("用户 %s 已经 %d 岁了\n", name, age)  
    // 3. 设置日志输出目标为文件  
    file, err := os.OpenFile("log.txt", os.O_WRONLY|os.O_CREATE|os.O_APPEND, 0644)  
    if err != nil {  
        log.Fatal(err)  
    }  
    log.SetOutput(file)  
    log.Println("日志已切换到文件输出")  
    // 4. 设置日志格式（默认包含时间信息）  
    log.SetFlags(log.LstdFlags)  
    //Ldate         = 1 << iota     // 使用本地时区的日期：2009/01/23
	//Ltime                         // 使用本地时区的时间：01:23:23
	//Lmicrosepythonconds                 // 微秒精度的时间：01:23:23.123123。假设启用了Ltime
	//Llongfile                     // 完整文件名和行号：/a/b/c/d.go:23
	//Lshortfile                    // 文件名的最后一部分和行号：d.go:23。覆盖Llongfile
	//LUTC                          // 如果设置了Ldate或Ltime，则使用UTC而不是本地时区
	//Lmsgprefix                    // 将“前缀”从行首移动到消息之前
	//LstdFlags     = Ldate | Ltime // 标准logger的初始值，包含日期和时间
    log.Println("这是一条包含时间的日志")  
    log.Panic("Panic\n")
	//log.Fatal("Fatal\n")
}  

4. 优势和局限

优势：

• 内置库，使用简单，不需要额外依赖。
• 支持基本的日志输出和格式化。

局限：

• 功能较简单，不支持多日志级别（如 DEBUG、INFO、WARNING 等）。
• 不支持 jsON 格式化输出。
• 不支持日志轮转（logrotate）。

二、第三方库 logrus 详解

1. 功能特点

logrus 是 Go 语言中一个功能强大的日志库，主要特点如下：

• 支持多种日志级别：Debug、Info、Warning、Error、Fatal、Panic
• 支持两种输出格式：text 和 json
• 支持日志轮转（结合 lumberjack 包）
• 支持钩子（Hooks）机制，扩展日志处理逻辑
• 支持多种输出目标（文件、网络、console 等）

2. 核心功能

以下是 logrus 的核心功能：

          1 .多日志级别

logger.Debug("调试日志")  
logger.Info("信息日志")  
logger.Warn("警告日志")  
logger.Error("错误日志")  
logger.Fatal("致命错误")  
logger.Panic("panic 日志")  

     编程;   2. 格式化输出

logger.WithFields(logrus.Fields{  
    "username": "Alice",  
    "age":       30,  
}).Info("用户信息")  

        3. 切换输出格式

// 切换到 JSON 格式  
logger.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})  
// 配置日志格式为 text（默认）
//logger.SetFormatter(&logrus.TextFormatter{})

        4.设置日志输出目标

logger.SetOutput(os.Stdout) // 输出到标准输出  

        5. 日志轮转（结合 lumberjack）

// 须import(
    lumberjack "gopkg.in/natefinch/lumberjack.v2"
)
writer := &lumberjack.Logger{  
    Filename:   "logs/app.log",  
    MaxSize:     500, // MB  
    MaxBackups:  3,  
    MaxAge:      28, // days  
    Compress:   true,  
}  
logger.SetOutput(writer)  

3. 示例代码

以下是一个完整的 logrus 示例代码，包含日志级别、格式化、文件轮转和钩子功能：

package main  
import (  
    "log"  
    "os"  
    "os/signal"  
wFyonsklrV    "syscall"  
    "time"  
    lumberjack "gopkg.in/natefinch/lumberjack.v2" 
    "github.com/sirupsen/logrus"  
)  
func main() {  
    // 1. 创建 logger 实例  
    logger := logrus.New()  
    // 2. 配置日志级别  
    logger.SetLevel(logrus.InfoLevel)  
    // 3. 配置日志格式为 JSON  
    logger.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})  
    // 4. 配置日志轮转  
    writer := &lumberjack.Logger{  
        Filename:   "logs/app.log",  
        MaxSize:     500, // MB  
        MaxBackups:  3,  
        MaxAge:      28, // days  
        Compress:   true,  
    }  
    logger.SetOutput(writer)  
    // 5. 添加钩子（Hook）  
    logger.AddHook(&MyHook{})  
    // 6. 写入日志  
    logger.Info("这是一个 Info 级别的日志")  
    // 7. 带字段的日志  
    logger.WithFields(logrus.Fields{  
        "username": "Bob",  
        "age":      25,  
    }).Error("用户未找到")  
    // 8. 处理信号  
    signalChan := make(chan os.Signal, 1)  
    signal.Notify(signalChan, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM)  
    go func() {  
  编程客栈      <-signalChan  
        logger.Info("程序已优雅退出")  
        os.Exit(0)  
    }()  
}  
// 自定义钩子示例  
typjavascripte MyHook struct{}  
func (*MyHook) Levels() []logrus.Level {  
    return []logrus.Level{  
        logrus.InfoLevel,  
        logrus.ErrorLevel,  
    }  
}  
func (*MyHook) Fire(entry *logrus.Entry) error {  
    // 钩子逻辑：例如发送日志到远程服务器  
    log.Printf("钩子处理：%+v\n", entry)  
    return nil  
}  

4. 优势和扩展性

• 优势：
  • 功能强大，支持多日志级别和格式化。
  • 高度可定制，支持钩子机制和多种输出目标。
  • 社区生态丰富，广泛应用于生产环境。
• 扩展性：
  • 支持第三方库扩展（如日志轮转、网络输出等）。

三、总结

1. 何时选择 log？

• 当项目的日志需求简单（只需要基本的日志输出）。
• 项目不希望引入额外的依赖。

2. 何时选择 logrus？

• 项目需要多日志级别和格式化输出。
• 需要更高的可定制性和扩展性。
• 需要支持日志轮转和钩子机制。

3. 对比总结

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