在Go语言中，通过结合errors.Wrap添加上下文和使用zap等结构化日志库记录错误详情，可提升系统可观测性与维护性。1. 使用github.com/pkg/errors的Wrap和WithMessage为错误添加调用上下文；2. 利用zap.Error将错误及自定义字段（如user_id、code）结构化输出；3. 定义AppError等自定义错误类型封装错误码、级别和元数据，增强日志语义。关键是在错误传播中附加信息，在最终落盘时统一记录，避免裸错误和重复日志，从而显著提高问题排查效率。
在Go语言开发中，日志和错误处理是保障程序可观测性和稳定性的关键。将日志与错误有效结合，不仅能快速定位问题，还能提升系统的可维护性。核心思路是：在错误传递过程中记录上下文信息，并通过结构化日志输出关键细节。
使用 errors.Wrap 添加上下文
借助 github.com/pkg/errors 包，可以在错误传播时添加上下文，保留原始错误的同时附带调用信息。
示例：
import ( "github.com/pkg/errors")func readFile(path string) error { data, err := ioutil.ReadFile(path) if err != nil { return errors.Wrap(err, "读取文件失败") } // 处理数据 return nil}func processFile() error { if err := readFile("config.json"); err != nil { return errors.WithMessage(err, "处理文件时出错") } return nil}
这样，当最终打印错误时，可以使用 errors.Cause 获取根本原因，或用 %+v 输出完整堆栈。
结合日志库记录错误详情
推荐使用 zap 或 logrus 等支持结构化日志的库，在记录错误时附加字段，如函数名、用户ID、请求ID等。
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示例（zap）：
import "go.uber.org/zap"var logger *zap.Loggerfunc init() { var err error logger, err = zap.NewProduction() if err != nil { panic(err) }}func handleRequest(userID int) { err := processFile() if err != nil { logger.Error("请求处理失败", zap.Int("user_id", userID), zap.Error(err), ) return }}
zap.Error 自动将错误序列化为字段，便于在日志系统中检索和分析。
自定义错误类型携带更多信息
对于复杂场景，可定义实现 error 接口的结构体，封装错误码、级别、元数据等。
type AppError struct { Code string Message string Err error Level string // 如 "warn", "error"}func (e *AppError) Error() string { return e.Message + ": " + e.Err.Error()}// 使用if err := action(); err != nil { appErr := &AppError{ Code: "ACTION_FAILED", Message: "执行操作失败", Err: err, Level: "error", } logger.Error("操作异常", zap.String("code", appErr.Code), zap.Error(appErr), )}
这种方式让日志更具语义，也方便后续告警规则匹配。
基本上就这些。关键是不要只返回裸错误，要在适当层级加日志，同时避免重复记录。错误传递时加上下文，最终落盘时用结构化日志输出，系统出问题时排查效率会高很多。
以上就是如何在Golang中实现日志与错误结合的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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