Go 1.21+ 原生 slog 需用 slog.NewJSONHandler 包装输出目标才能输出 JSON,字段名小驼峰且不可自定义,不支持嵌套结构体自动展开;zerolog 零分配高性能但需手动设时间格式、字段类型严格、全局 level 变更不生效于已有实例;zap 平衡性能与功能,支持多输出、采样、caller 追踪,推荐 zap.Logger;结构化日志关键在字段命名规范、类型一致、敏感信息脱敏及数值字段用数字类型。

用 log/slog 输出 JSON 格式结构化日志
Go 1.21+ 原生 slog 是最轻量、无第三方依赖的结构化日志方案。默认输出是文本,要 JSON 必须显式配置 slog.NewJSONHandler。
- 必须把
os.Stdout(或文件)包装进slog.NewJSONHandler,再传给slog.New,否则仍输出纯文本 - 字段名默认小驼峰(如
user_id),不支持自定义 key 名,若需userId得自己封装 handler - 不支持嵌套结构体自动展开,
slog.Any("req", req)会转成字符串,不是 JSON object
slog.SetDefault(slog.New(
slog.NewJSONHandler(os.Stdout, &slog.HandlerOptions{AddSource: true}),
))
slog.Info("user login", "user_id", 123, "ip", "192.168.1.1")
输出为一行 JSON:{"time":"2024-05-20T10:30:45.123Z","level":"INFO","msg":"user login","user_id":123,"ip":"192.168.1.1","source":"main.go:12"}
用 zerolog 实现零分配、高性能结构化日志
zerolog 是 Go 生态最常用的结构化日志库,核心优势是避免 fmt 和反射开销,字段写入直接拼接字节流。
- 默认输出无时间戳、无 level 字段,需手动加:
zerolog.TimeFieldFormat = time.RFC3339,且必须在创建 logger 前设置 - 字段类型严格:传
int64就用Int64(),传string就用Str(),混用会导致 panic 或静默丢弃 - 不支持全局 logger 的 level 动态调整(如运行时从 info 切到 debug),得靠
zerolog.SetGlobalLevel(),但已有 logger 实例不会响应变化
log := zerolog.New(os.Stdout).With().
Timestamp().
Str("service", "api").
Logger()
log.Info().Int("attempts", 3).Str("user", "alice").Msg("login failed")
输出:{"level":"info","time":"2024-05-20T10:30:45Z","service":"api","attempts":3,"user":"alice","message":"login failed"}
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”扩展PHP“说起来容易做起来难。PHP已经进化成一个日趋成熟的源码包几十兆大小的工具。要骇客如此复杂的一个系统,不得不学习和思考。构建本章内容时,我们最终选择了“在实战中学习”的方式。这不是最科学也不是最专业的方式,但是此方式最有趣,也得出了最好的最终结果。下面的部分,你将先快速的学习到,如何获得最基本的扩展,且这些扩展立即就可运行。然后你将学习到 Zend 的高级 API 功能,这种方式将不得
为什么 zap 在大型服务中更常见
zap 平衡了性能、功能和易用性,适合需要多输出目标(文件 + 网络)、采样、字段过滤的场景,但 API 略重。
- 必须区分
zap.Logger(带 encoder、writer)和zap.SugaredLogger(语法糖,性能略低),生产环境推荐前者 - JSON encoder 默认不输出 caller(文件行号),需显式启用:
zap.AddCaller(),否则排查问题时缺上下文 - 日志级别由 logger 实例决定,不是全局状态,可为不同模块创建不同 level 的 logger,比如
dbLog.Debug()而httpLog.Info()
logger, _ := zap.NewProduction(zap.AddCaller(), zap.AddStacktrace(zap.WarnLevel))
defer logger.Sync()
logger.Info("request handled", zap.String("path", "/health"), zap.Int("status", 200))
结构化日志字段设计容易被忽略的细节
字段命名和类型一致性比选哪个库更重要。Kubernetes、Loki、Datadog 等后端都依赖固定字段做聚合与查询。
- 不要用动态 key,比如
"error_code_"+code,应统一为"error_code"字段 + 不同值 - 敏感字段如
password、token必须在写入前过滤,slog和zerolog都不提供自动脱敏 - HTTP 请求 ID 推荐用
request_id(全小写+下划线),而非requestId,避免不同服务字段名不一致导致日志平台无法关联 - 数值类字段(耗时、数量)统一用数字类型,别转成字符串,否则 Grafana 里无法做 avg / p95 计算
字段一旦上线就很难改,上线前最好和 SRE 或可观测平台负责人对齐命名规范。









