日志文件滚动可通过lumberjack库实现，结合标准log库按大小或时间自动切割日志。配置包括文件路径、最大尺寸、保留数量及压缩选项，并通过log.SetOutput重定向输出。
日志文件滚动是服务长期运行中避免磁盘占满的关键措施。Golang标准库没有直接支持日志轮转，但可以通过第三方库或自己封装实现。最常用的方式是结合 lumberjack 库，它专为 Go 设计，与 log 或 zap 等日志库无缝集成。
使用 lumberjack 实现日志滚动
lumberjack 是一个轻量级的日志切割库，支持按大小、日期、压缩等策略自动滚动日志文件。
安装 lumberjack：go get gopkg.in/natefinch/lumberjack.v2
package main
import (
"log"
"os"
"gopkg.in/natefinch/lumberjack.v2"
)
func main() {
// 配置 lumberjack 作为日志输出
logger := &lumberjack.Logger{
Filename: "logs/app.log", // 日志文件路径
MaxSize: 10, // 每个文件最大 10MB
MaxBackups: 5, // 最多保留 5 个旧文件
MaxAge: 7, // 文件最多保存 7 天
Compress: true, // 启用 gzip 压缩旧文件
}
defer logger.Close()
// 使用 log.SetOutput 将日志重定向到 lumberjack
log.SetOutput(logger)
log.SetFlags(log.Ldate | log.Ltime | log.Lshortfile)
// 写入测试日志
for i := 0; i < 1000; i++ {
log.Printf("这是第 %d 条日志", i)
}
}
与 zap 日志库结合（高性能场景）
如果你使用 uber-go/zap（常用于高性能服务），也可以将 lumberjack 作为写入目标。
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安装 zap：
go get go.uber.org/zap
package main
import (
"gopkg.in/natefinch/lumberjack.v2"
"go.uber.org/zap"
"go.uber.org/zap/zapcore"
)
func main() {
// 配置 lumberjack 写入器
writeSyncer := zapcore.AddSync(&lumberjack.Logger{
Filename: "logs/zap.log",
MaxSize: 10,
MaxBackups: 5,
MaxAge: 7,
Compress: true,
})
// 构建 zap core
encoderCfg := zap.NewProductionEncoderConfig()
encoderCfg.TimeKey = "ts"
encoderCfg.EncodeTime = zapcore.ISO8601TimeEncoder
core := zapcore.NewCore(
zapcore.NewJSONEncoder(encoderCfg),
writeSyncer,
zap.InfoLevel,
)
logger := zap.New(core)
defer logger.Sync()
// 写日志
logger.Info("用户登录", zap.String("user", "alice"))
}
手动实现滚动的注意事项
虽然可以用 os.Rename 和文件监控自己实现滚动，但容易出错。常见问题包括：
- 多进程环境下文件竞争
- 未正确关闭原文件导致句柄泄露
- 信号触发时未同步刷新缓冲区
生产环境建议优先使用成熟库如 lumberjack，避免重复造轮子。
配置建议
- MaxSize 根据磁盘和日志量设置，通常 10~100MB 合理
- MaxBackups 不宜过大，防止日志堆积
- 开启 Compress 节省空间，但会增加 CPU 开销
- 确保日志目录存在，否则启动报错
基本上就这些。lumberjack 简单可靠，配合 log 或 zap 可满足大多数场景的日志滚动需求。不复杂但容易忽略的是权限和目录初始化，记得在程序启动时检查日志路径可写。
