在 golang 项目中，结合 zerolog 实现结构化日志记录可提升错误处理的可观测性。1. 错误发生时应立即记录上下文信息，如参数和状态，并保留原始错误以便追踪；2. 使用 zerolog 可输出结构化的 json 日志，支持链式写法和字段扩展，便于集成 elk、loki 等平台；3. 在 web 框架中间件中集中处理错误，统一日志格式并返回标准错误响应；4. 利用 context 传递请求 id、用户 id 等信息，实现跨函数或服务的日志链路追踪。这些实践通过增强日志内容、规范错误出口和提升日志聚合能力，在不增加复杂度的前提下显著优化系统可观测性。
在 Golang 项目中，错误处理和日志记录往往是两个密不可分的部分。一个良好的实践是将错误信息通过结构化日志系统输出，这样不仅便于排查问题，也方便后续做日志聚合和分析。而 zerolog 这类结构化日志库正好能很好地满足这一需求。
错误处理的基本方式
Go 的错误处理机制很简洁：函数返回 error 类型，调用者检查是否为 nil。但很多时候我们只是简单地 return err，这在开发初期没问题，一旦进入生产环境就显得不够用了。
建议的做法是在错误发生时：
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- 立即记录错误上下文（比如参数、状态）
- 根据错误类型决定是否需要额外处理
- 尽量保留原始错误信息以便追踪
例如：
if err != nil {
log.Error().Err(err).Str("file", filename).Msg("failed to open file")
return err
}这种方式不仅记录了错误本身，还附加了上下文信息，对调试非常有帮助。
使用 zerolog 记录结构化日志的优势
zerolog 是一个高性能的结构化日志库，它支持链式写法，语法清晰，而且天然兼容 JSON 格式输出。这对于集成 ELK、Loki 或其他现代日志平台来说非常友好。
使用 zerolog 记录错误时，可以轻松添加多个字段来丰富日志内容：
log.Error().
Err(err).
Str("module", "data-processing").
Int("attempt", retryCount).
Msg("processing failed")这样输出的日志就是一条结构化的 JSON 数据，包含时间戳、错误堆栈、模块名、重试次数等信息，便于搜索和分析。
在中间件或统一入口处集中处理错误
对于 Web 服务或 API 接口，推荐在统一的中间层或 handler 入口处捕获并记录错误。比如在 Gin 或 Echo 框架中，可以通过中间件拦截 panic 或封装统一的错误响应格式。
举个简单的例子，在中间件中：
func Recover(c *gin.Context) {
defer func() {
if r := recover(); r != nil {
var err error
switch x := r.(type) {
case string:
err = errors.New(x)
case error:
err = x
default:
err = errors.New("unknown error")
}
log.Error().Err(err).Stack().Msg("panic recovered")
c.AbortWithStatusJSON(500, gin.H{"error": "internal server error"})
}
}()
c.Next()
}这样的设计让错误处理更集中、日志输出更规范，也更容易与监控报警系统对接。
配合上下文传递更多有用信息
在实际应用中，一次请求可能会经过多个函数调用甚至多个服务。这时候如果能在日志中带上请求 ID、用户 ID 或 trace ID，就能把整个流程串联起来。
zerolog 支持基于 context 的日志记录，我们可以这样做：
ctx := context.Background()
ctx = log.Ctx(ctx).With().Str("request_id", uuid.New().String()).Logger().WithContext(ctx)
// 在后续调用中使用 ctx 输出日志
log.Ctx(ctx).Error().Err(err).Msg("something went wrong")这样所有该请求产生的日志都会带有 request_id，方便日志平台做聚合查询。
基本上就这些。Golang 的错误处理虽然简单，但如果结合结构化日志系统（如 zerolog），就能在不增加太多复杂度的前提下显著提升系统的可观测性。关键点在于：
- 出错时及时记录上下文
- 统一错误出口，避免重复代码
- 利用结构化日志的字段扩展能力
- 结合 context 做日志链路追踪
不复杂但容易忽略。
