异步写入结合缓冲机制可避免日志成为性能瓶颈，通过channel将日志传递给后台协程批量写盘，使用bufio减少系统调用，配合文件切割与zap提升序列化效率。
在高并发场景下，日志写入不能成为系统瓶颈。Golang 中标准库 log 虽然简单易用，但直接写文件性能较差，尤其在频繁写入时会引发大量系统调用。要实现高性能日志写入，关键在于：异步写入、批量刷盘、缓冲机制和合理的文件切割策略。
使用 buffered io + goroutine 异步写入
核心思路是将日志写入操作从主流程中剥离，通过 channel 将日志条目传递给后台协程处理，并使用缓冲减少磁盘 I/O 次数。
package mainimport ( "bufio" "os" "sync" )
type AsyncLogger struct { mu sync.Mutex file os.File writer bufio.Writer ch chan string wg sync.WaitGroup }
func NewAsyncLogger(filename string, bufferSize int) *AsyncLogger { file, err := os.OpenFile(filename, os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0644) if err != nil { panic(err) }
logger := &AsyncLogger{ file: file, writer: bufio.NewWriterSize(file, bufferSize), ch: make(chan string, 1000), // 缓冲 channel 防止阻塞 } logger.wg.Add(1) go logger.worker() return logger}
func (l *AsyncLogger) worker() { defer l.wg.Done() for line := range l.ch { , = l.writer.WriteString(line + "\n") } // 关闭前刷新缓冲区 _ = l.writer.Flush() }
func (l *AsyncLogger) Println(msg string) { select { case l.ch
func (l *AsyncLogger) Close() { close(l.ch) l.wg.Wait() _ = l.file.Close() }
结合 logrotate 实现按大小切割
生产环境需要控制单个日志文件大小，避免无限增长。可在后台定期检查文件尺寸，超过阈值则关闭当前文件并重命名。
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AlegroCart新功能：维类：包括在这两种线性长宽高或面积或体积长波产品尺寸允许与期权产品：让产品/期权组合独特的数量，尺寸，图像和型号。选择店铺标识管理 图片放大镜：显示一个图片放大上空盘旋时，产品形象弹出框。自定义错误报告：设置在管理员启用。 开发者只可以显示详细的信息。错误信息都写入到错误日志文件每天可以通过电子邮件发送给管理员。仓库皮卡航运模块：允许客户指定产品在商店的位置回升。增加了
func (l *AsyncLogger) checkAndRotate(maxSize int64) error {
info, err := l.file.Stat()
if err != nil {
return err
}
if info.Size() > maxSize {
l.mu.Lock()
defer l.mu.Unlock()
_ = l.writer.Flush()
_ = l.file.Close()
// 重命名旧文件
_ = os.Rename("app.log", "app.log.bak")
// 创建新文件
newFile, err := os.Create("app.log")
if err != nil {
return err
}
l.file = newFile
l.writer = bufio.NewWriterSize(newFile, 4096)
}
return nil}
使用 zap 提升序列化性能
结构化日志推荐使用 uber 开源的 zap 库，它通过预分配字段、避免反射等方式实现极低开销。
import "go.uber.org/zap"func initZapLogger() *zap.Logger { cfg := zap.NewProductionConfig() cfg.OutputPaths = []string{"asynclog.json"} logger, := cfg.Build() return logger }
// 使用示例 logger := initZapLogger() logger.Info("http request", zap.String("method", "GET"), zap.String("url", "/api"), zap.Int("status", 200))
zap 在结构化日志场景下比标准库快数倍，且支持同步与异步写入模式。
基本上就这些。异步写入加缓冲能显著降低 I/O 延迟，配合 zap 可满足大多数高性能服务需求。注意异常情况下确保日志不丢失，比如程序退出前调用 Close 刷盘。不复杂但容易忽略。
