使用 golang 做错误日志记录，应结合 logrus 和 pkg/errors 实现结构化日志与上下文信息记录。1. 使用 logrus 输出 json 格式日志并添加字段，便于日志系统解析；2. 用 pkg/errors 包装错误，保留堆栈和上下文；3. 结合两者记录错误时附带关键字段和可选堆栈；4. 统一错误处理逻辑、按需输出堆栈、结合 context 传递请求 id、避免重复记录日志，从而提升排查效率与系统可观测性。
用 Golang 做错误日志记录，很多人一开始可能只是简单地用标准库的 log 包打印一下信息。但随着项目变大、部署环境变多，你会发现仅仅输出“出错了”是远远不够的。我们需要更清晰的上下文、结构化的日志格式，以及方便后续排查的能力。
在实际开发中，logrus 是一个非常常用的第三方日志库，它支持结构化日志、设置日志级别、添加字段等功能。而结合 errors 包 或者像 pkg/errors 这样的错误包装工具，我们可以实现带上下文信息的错误日志记录，对定位问题帮助很大。
1. 使用 logrus 记录结构化日志
Golang 标准库的 log 包虽然简单易用，但输出的是纯文本，不利于日志收集系统解析。logrus 的优势在于它可以输出 JSON 格式日志，并且可以灵活添加字段。
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import (
"github.com/sirupsen/logrus"
)
func main() {
logrus.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{}) // 设置为 JSON 格式输出
logrus.WithFields(logrus.Fields{
"user_id": 123,
"action": "login",
}).Error("failed to login")
}这样输出的日志会包含字段信息，比如：
{
"action": "login",
"level": "error",
"msg": "failed to login",
"time": "2024-06-10T12:00:00Z",
"user_id": 123
}这对后期日志分析平台（如 ELK、Loki）来说非常友好。
2. 错误包装与上下文传递：使用 pkg/errors
单纯记录错误信息往往不够，我们还需要知道错误发生的调用栈、具体上下文等信息。这时候可以用 pkg/errors 来包装错误。
import (
"github.com/pkg/errors"
)
func doSomething() error {
return errors.New("something went wrong")
}
func callSomething() error {
err := doSomething()
if err != nil {
return errors.Wrap(err, "callSomething failed")
}
return nil
}上面的例子中，Wrap 方法会在原有错误的基础上加上新的描述，同时保留原始错误和堆栈信息。你可以通过 errors.Cause() 获取最底层的错误原因，也可以用 %+v 打印完整的堆栈。
3. 结合 logrus 与 pkg/errors 输出详细错误日志
将两者结合起来，可以在记录错误时不仅输出错误信息，还能带上上下文字段，甚至堆栈信息。
err := callSomething()
if err != nil {
logrus.WithFields(logrus.Fields{
"error": err.Error(),
"stack": fmt.Sprintf("%+v", err), // 输出完整堆栈
"user_id": 456,
}).Error("an error occurred during processing")
}如果你希望保持日志简洁，也可以只记录关键字段和错误信息，把堆栈信息作为可选内容存储起来备用。
小贴士：如果你不想每次都手动加 error 和 stack 字段，可以封装一个统一的错误日志函数。日志中不要记录敏感信息，比如密码、token 等。可以根据日志级别控制是否输出堆栈信息（例如 debug 级别才输出 stack）。
4. 实际应用中的建议与注意事项
在实际项目中，有几点经验值得分享：
-
统一错误处理逻辑：比如封装一个
LogError(logger *logrus.Entry, err error)函数来集中处理错误日志的记录方式。 - 按需输出堆栈信息：不是每次都需要完整堆栈，只有在需要调试的时候才输出，避免日志过于冗长。
- 结合 context 传递请求 ID：每个请求生成唯一 ID 并写入日志字段，有助于链路追踪。
- 避免日志重复记录：有时候错误会被层层捕获并多次记录，要注意避免重复输出相同信息。
基本上就这些了。用好 logrus 和错误包装工具，能让你在排查线上问题时轻松不少。结构化日志 + 上下文信息，是构建可观测性系统的基础之一。
