使用Zap实现结构化日志、自定义错误与上下文追踪，结合Loki进行集中式日志收集，提升Go项目稳定性与可维护性。
在Golang项目中，良好的日志记录和错误处理机制是保障系统稳定性和可维护性的关键。一个典型的日志收集与错误处理方案应包含结构化日志输出、上下文追踪、错误分级、以及集中式日志收集能力。以下是一个实用的示例项目结构和实现方式。
使用Zap记录结构化日志
uber-go/zap 是Go语言中高性能的日志库，支持结构化日志输出，适合生产环境。
安装zap：
go get go.uber.org/zap
基础日志初始化与使用：
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package main
import (“os””go.uber.org/zap”)
var logger *zap.Logger
func init() {var err errorenv := os.Getenv(“ENV”)if env == “prod” {logger, err = zap.NewProduction()} else {logger, err = zap.NewDevelopment()}if err != nil {panic(err)}defer logger.Sync()}
func main() {logger.Info(“服务启动”,zap.String(“host”, “localhost”),zap.Int(“port”, 8080),)
// 模拟错误if err := divide(10, 0); err != nil { logger.Error("计算失败", zap.Error(err))}
}
func divide(a, b int) error {if b == 0 {return &CustomError{Code: “DIVIDE_BY_ZERO”,Message: “除数不能为零”,}}return nil}
自定义错误类型与上下文传递
通过定义统一的错误类型，可以更清晰地表达错误语义，并携带额外信息用于日志分析。
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103 查看详情 type CustomError struct { Code string `json:”code”` Message string `json:”message”`}
func (e *CustomError) Error() string {return e.Message}
在调用链中传递上下文并附加请求ID，便于日志追踪：
import ( “context” “github.com/google/uuid”)
func withRequestID(ctx context.Context) context.Context {return context.WithValue(ctx, “request_id”, uuid.New().String())}
func handleRequest() {ctx := withRequestID(context.Background())requestID := ctx.Value(“request_id”).(string)
logger.Info("处理请求开始", zap.String("request_id", requestID))if err := processBusiness(ctx); err != nil { logger.Error("业务处理失败", zap.String("request_id", requestID), zap.Error(err), )}
}
集成Loki进行日志收集（可选）
将本地日志发送到集中式日志系统如 Grafana Loki，便于查询和告警。
可通过 filebeat 或直接使用 promtail 收集日志文件。开发阶段也可以封装一个简单的Hook将日志写入网络端点。
例如，将zap日志输出重定向到指定文件，供filebeat采集：
cfg := zap.NewProductionConfig()cfg.OutputPaths = []string{“/var/log/myapp.log”}logger, _ = cfg.Build()
filebeat.yml 配置示例：
filebeat.inputs:- type: log paths: – /var/log/myapp.log
output.loki:hosts: [“loki:3100”]
错误处理最佳实践建议
在实际项目中，应遵循以下原则提升错误处理质量：
不要忽略错误，即使是预期中的错误也应记录或显式处理使用 errors.Is 和 errors.As 判断错误类型，避免字符串比较在关键路径上添加日志，并携带上下文信息如用户ID、请求ID等区分日志级别：Info记录正常流程，Warn用于异常但可恢复的情况，Error用于服务故障避免在日志中打印敏感信息（如密码、token）
基本上就这些。结合 zap + context + 自定义错误 + 集中式日志平台，就能构建一个健壮的日志与错误处理体系。不复杂但容易忽略细节。
以上就是Golang日志收集与错误处理项目示例的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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