Go 语言怎么使用 Zap 日志库？

​1、介绍

我们在之前的文章中介绍过标准库 log 包的使用方式，它虽然使用方便，但是它支持的功能比较简单。

本文我们介绍 uber 开源的日志库 zap​，首先使用 Gin 框架构建一个 Web 应用，然后通过在该 Web 应用中记录日志，来介绍 zap 的使用方式。

最后，我们再使用开源的日志切割库 lumberjack，进行日志切割。

2、使用 Gin 构建一个 Web 应用

本文重点不是介绍 gin 框架的使用方式，所以我们仅使用 gin 框架构建一个简单的 Web 应用，代码如下：

func main() {
 r := gin.Default()
 r.GET("/ping", ping)
 r.Run()
}

func ping(c *gin.Context) {
 c.JSON(http.StatusOK, gin.H{
  "message": "pong",
 })
}

阅读上面这段代码，访问 http://127.0.0.1:8080/ping​，返回结果是 {"message":"pong"}。

然后，我们使用 zap​ 记录 ping 函数的请求日志。

3、Gin 框架使用 zap 日志库

Zap 支持两种模式，分别是 SugaredLogger​ 和 Logger​，其中 SugaredLogger​ 模式比 Logger 模式执行速度更快。

SugaredLogger 模式

使用 Zap 日志库，首先需要使用 New​ 函数创建一个 Logger，代码如下：

func New(core zapcore.Core, options ...Option) *Logger

使用 New​ 函数，接收一个 zapcore.Core​ 类型的参数和一个 Option​ 类型的可选参数，返回一个 *Logger。

其中 zap.Core​ 类型的参数，可以使用 NewCore​ 函数创建，接收三个参数，分别是 zapcore.Encoder​ 类型，zapcore.WriteSyncer​ 类型和 zapcore.LevelEnabler 类型，分别用于指定日志格式、日志路径和日志级别。

func NewCore(enc Encoder, ws WriteSyncer, enab LevelEnabler) Core

其中 zapcore.Encoder​ 类型的参数，可以使用 NewProductionEncoderConfig 函数创建，返回一个用于生产环境的固定日志编码配置。

// NewProductionEncoderConfig returns an opinionated EncoderConfig for
// production environments.
func NewProductionEncoderConfig() zapcore.EncoderConfig {
 return zapcore.EncoderConfig{
  TimeKey:        "ts",
  LevelKey:       "level",
  NameKey:        "logger",
  CallerKey:      "caller",
  FunctionKey:    zapcore.OmitKey,
  MessageKey:     "msg",
  StacktraceKey:  "stacktrace",
  LineEnding:     zapcore.DefaultLineEnding,
  EncodeLevel:    zapcore.LowercaseLevelEncoder,
  EncodeTime:     zapcore.EpochTimeEncoder,
  EncodeDuration: zapcore.SecondsDurationEncoder,
  EncodeCaller:   zapcore.ShortCallerEncoder,
 }
}

我们可以修改任意配置选项的值。

其中 zapcore.WriteSyncer​ 类型的参数，可以使用 AddSync​ 函数创建，该函数接收一个 io.Writer 类型的参数。

func AddSync(w io.Writer) WriteSyncer

其中 zapcore.LevelEnabler​ 类型的参数，可以使用 zapcore​ 包定义的常量 zapcore.DebugLevel​，该常量是 zapcore.Level​ 类型，并且 zapcore.Level​ 类型实现了 zapcore.LevelEnabler 接口。

完整代码：

var sugaredLogger *zap.SugaredLogger

func main() {
 InitLogger()
 defer sugaredLogger.Sync()
 r := gin.Default()
 r.GET("/ping", ping)
 r.Run()
}

func ping(c *gin.Context) {
 sugaredLogger.Debug("call func ping")
 c.JSON(http.StatusOK, gin.H{
  "message": "pong",
 })
}

func InitLogger() {
 core := zapcore.NewCore(enc(), ws(), enab())
 logger := zap.New(core)
 sugaredLogger = logger.Sugar()
}

func enc() zapcore.Encoder {
 cfg := zap.NewProductionEncoderConfig()
 cfg.TimeKey = "time"
 cfg.EncodeTime = zapcore.TimeEncoderOfLayout("2006-01-02 15:04:05")
 return zapcore.NewJSONEncoder(cfg)
}

func ws() zapcore.WriteSyncer {
 logFileName := fmt.Sprintf("./%v.log", time.Now().Format("2006-01-02"))
 logFile, err := os.Create(logFileName)
 if err != nil {
  log.Fatal(err)
 }
 return zapcore.AddSync(logFile)
}

func enab() zapcore.LevelEnabler {
 return zapcore.DebugLevel
}

运行程序，执行 curl http://127.0.0.1:8080/ping。

可以看到，生成的日志文件 xxx.log​，文件中是 json 格式的日志内容，我们可以根据实际需求修改为其他格式。

开发中，可能我们希望日志可以同时输出到日志文件和终端中，可以使用函数 NewMultiWriteSyncer，代码如下：

func wsV2() zapcore.WriteSyncer {
 return zapcore.NewMultiWriteSyncer(ws(), zapcore.AddSync(os.Stdout))
}

除了使用 zap.New()​ 创建 Logger​ 之外，Zap 还提供了开箱即用的三种创建 Logger​ 的方式，分别是函数 NewProduction，NewDevelopment​ 和 Example()，感兴趣的读者朋友们，可以试用一下。

Logger 模式

接下来，我们简单介绍一下 Logger​ 模式，它主要用于性能和类型安全比较重要的场景中，但是，它没有 SugaredLogger 模式简单易用，我们可以根据实际场景选择使用哪种模式。

我们修改一下现有代码，新创建 InitLoggerV2​ 函数，其中 enc，ws​ 和 enab​ 函数的代码与 SugaredLogger 模式保持一致。

var loggerV2 *zap.Logger

func main() {
 InitLoggerV2()
 defer loggerV2.Sync()
 r := gin.Default()
 r.GET("/ping", ping)
 r.Run()
}

func ping(c *gin.Context) {
 loggerV2.Debug("call func ping", zap.Int("code", 200))
 c.JSON(http.StatusOK, gin.H{
  "message": "pong",
 })
}

func InitLoggerV2() {
 core := zapcore.NewCore(enc(), ws(), enab())
 loggerV2 = zap.New(core)
}

阅读上面这段代码，我们可以发现，在使用 zap 记录日志时，我们需要显示指定数据类型，一般用于性能和类型安全比较重要的场景中。

4、zap 日志库使用 lumberjack 库进行日志切割

Zap 日志库也不支持日志切割的功能，我们可以使用 lumberjack​ 日志切割库进行日志切割，关于 lumberjack 库的使用方式，我们在之前的文章介绍过，此处不再重复介绍，直接上代码：

func wsV3() zapcore.WriteSyncer {
 logFileName := fmt.Sprintf("./%v.log", time.Now().Format("2006-01-02"))
 lumberjackLogger := &lumberjack.Logger{
  Filename:   logFileName,
  MaxSize:    1,
  MaxBackups: 3,
  MaxAge:     28,
  Compress:   false,
 }
 return zapcore.AddSync(lumberjackLogger)
}

lumberjack.Logger 的字段含义：

• Filename 日志保存文件路径
• MaxSize 日志文件大小，单位是 MB
• MaxBackups 保留的日志文件数量
• MaxAge 日志文件的最长保留时间，单位是天
• Compress 日志文件是否需要压缩

5、总结

本文我们通过在 Gin 构建的应用中，使用 Zap 记录请求日志，介绍了 Zap 的使用方式，最后还通过 lumberjack 日志切割库进行切割日志。

参考资料：

1. https://Github.com/uber-go/zap
2. https://pkg.go.dev/go.uber.org/zap