go标准库log不适合错误收集，因其无堆栈、无结构化字段、无法分级过滤，且log.fatal会跳过defer和panic恢复，导致上下文丢失。
Go 标准库 log 为什么不适合错误收集
标准 log 包默认只输出到 stderr 或文件，不带堆栈、无结构化字段、无法分级过滤，且 log.Fatal 会直接调用 os.Exit(1)，跳过 defer 和 panic 恢复逻辑——这意味着你根本收不到它触发前的上下文。
常见误用：log.Printf("failed to open file: %v", err) 只留错误值，没调用位置；log.Fatal(err) 导致服务静默退出，监控抓不到 exit 原因。
- 必须手动加
runtime.Caller才能拿到文件/行号，但易出错（层级偏移常写成 2 或 4） - 所有日志都是字符串拼接，无法被 ELK 或 Loki 原生解析字段（如
service=api error_code=500） - 并发写同一
*log.Logger实例时，多 goroutine 输出可能混行（虽有锁，但性能差、不可控）
用 zerolog 记录带堆栈的结构化错误日志
zerolog 是 Go 生态最轻量且生产就绪的结构化日志库，错误收集关键在两点：自动注入调用栈 + 支持 error 类型字段序列化。
示例写法：
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import (
"github.com/rs/zerolog"
"github.com/rs/zerolog/log"
)
func doSomething() error {
_, err := os.Open("missing.txt")
if err != nil {
// 自动包含 file:line、stack、error type
log.Error().Err(err).Str("action", "load_config").Send()
return err
}
return nil
}
-
.Err(err)不仅序列化错误文本，还会尝试调用err.(interface{ Unwrap() error })展开嵌套错误，并附加stack字段（需启用zerolog.ErrorStackMarshaler） - 避免手写
fmt.Sprintf("%+v", err)—— 这只会打印堆栈字符串，无法被结构化解析 - 若用
log.Logger.With().Stack().Logger()，可为某段逻辑统一开启堆栈捕获，但注意性能损耗（每次调用都走runtime.Caller）
配合 panic 恢复做全局错误兜底
HTTP handler 或 goroutine 中未捕获的 panic 会导致进程崩溃，但 recover() 后的日志若仍用标准 log，就丢失了原始 panic 上下文。正确做法是：在顶层 recover 处用结构化 logger 记录，并显式提取 stack trace。
典型实现：
func recoverMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
defer func() {
if r := recover(); r != nil {
// 使用 zerolog 捕获 panic 并记录完整 stack
log.Error().
Interface("panic", r).
Str("path", r.URL.Path).
Stack(). // 显式加 stack 字段
Send()
}
}()
next.ServeHTTP(w, r)
})
}
- 别用
fmt.Print(string(debug.Stack()))—— 这生成的是纯文本，无法被日志系统结构化解析字段 -
Stack()必须在defer内部调用，否则拿到的是 recover 函数自己的调用栈 - 某些错误（如
nil pointer dereference）panic 时r是runtime.Error接口，需用fmt.Sprintf("%+v", r)配合zerolog.Interface()才能保留原始信息
日志采集端要注意的兼容性细节
即使 Go 端输出了 JSON 日志，如果采集器（如 Filebeat、Promtail）配置不当，仍会当普通文本处理，丢弃所有字段。
- Promtail 配置中必须设
pipeline_stages.json，否则{ "level":"error", "error":"no such file" }被当单行字符串，查error字段会失败 - Filebeat 的
json.keys_under_root: true要打开，否则字段全在json.*下，Kibana 里得写json.error : "no such file" - 零值字段（如
user_id=null）在部分旧版 Loki 中会被忽略，建议用zerolog.NestedObjectEncoder避免空字段，或在采集层做字段补全
真正难的不是打日志，而是确保从 runtime.Caller 到 promtail → loki → grafana 这条链路上，每一环都认得出哪个字段是错误主体、哪个是堆栈、哪个是业务维度标签——漏掉任意一环，排查时就得翻源码猜。
