golang 日志log与logrus

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

1. 何时选择 log？

2. 何时选择 logrus？

3. 对比总结

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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：

函数名	功能
log.Print	输出日志
log.Printf	格式化输出日志
log.Println	输出日志，自动换行
log.Fatal	输出日志并调用 os.Exit(1)
log.Fatalf	格式化输出日志并退出
log.Panic	输出日志并引发 panic
log.Panicln	格式化输出日志并引发 panic
log.SetFlags	设置日志格式（日期、时间等）
log.SetOutput	设置日志输出目标

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//Lmicroseconds                 // 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")  

        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"  "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() {  <-signalChan  logger.Info("程序已优雅退出")  os.Exit(0)  }()  
}  // 自定义钩子示例  
type 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

特性	log	logrus
日志级别	有限（Fatal、Error）	多级别（Debug~Panic）
格式化输出	支持	支持（Text/JSON）
日志轮转	不支持	支持（需配合 lumberjack）
钩子机制	不支持	支持
输出目标	标准输出/文件	多种（文件、网络等）
社区和扩展性	内置库	第三方库，社区丰富