答案：Go日志系统从标准库起步，逐步演进至zap等高性能结构化库，并可集成Loki实现集中管理。首先使用log包将日志写入文件，适用于简单场景；但缺乏级别控制，因此引入zap支持Info、Error等分级及JSON输出；通过MultiWriter或zapcore实现多目标分发；最终结合Promtail采集日志文件至Loki，供Grafana查询，构建可观测性体系。
在Go语言开发中，日志是排查问题、监控系统状态的重要手段。一个清晰、结构化的日志系统能极大提升服务的可观测性。Golang标准库提供了基础的日志能力，但实际项目中我们通常需要更灵活的收集与输出方式。
使用标准库log进行基础日志输出
Go的log包开箱即用，适合简单场景下的日志记录。
可以通过log.Println、log.Printf直接输出信息，也能通过SetOutput指定输出位置，比如文件或网络连接。
示例：将日志写入文件
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file, _ := os.OpenFile("app.log", os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0666)
log.SetOutput(file)
log.Println("服务启动成功")
这种方式虽然简单，但缺乏级别控制（如debug、info、error），也不支持结构化输出。
引入第三方库实现结构化日志（zap）
Uber开源的zap是高性能结构化日志库，适合生产环境。
安装zap：
go get go.uber.org/zap
基本使用：
logger, _ := zap.NewProduction()
defer logger.Sync()
logger.Info("用户登录",
zap.String("user_id", "123"),
zap.String("ip", "192.168.1.1"),
)
zap支持Info、Warn、Error等日志级别，输出为JSON格式，便于被ELK、Loki等日志系统收集。
若追求更简洁的文本输出，可使用zap.NewDevelopment()。
日志分级输出与多目标写入
实际项目中，常需将不同级别的日志输出到不同地方。例如：error以上级别发到告警系统，info写入文件，debug仅在本地打印。
可通过io.MultiWriter将日志同时写入多个目标：
file, _ := os.OpenFile("info.log", os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0666)
multiWriter := io.MultiWriter(os.Stdout, file)
logger := log.New(multiWriter, "", log.LstdFlags|log.Lshortfile)
logger.Println("这条日志会同时出现在控制台和文件中")
结合zap，可以配置不同的Core来实现按级别分发日志，例如使用zapcore.NewCore配合levelEnabler精确控制输出路径。
集成日志收集系统（如Loki + Promtail）
要实现集中式日志管理，可将Go服务的日志输出到文件，再由Promtail采集发送至Loki。
关键点：
- zap输出为JSON格式，确保字段清晰
- 日志文件路径固定，如/var/log/myapp.log
- Promtail配置监听该文件，并添加服务标签（job、instance等）
- Grafana中连接Loki数据源，即可查询和可视化日志
这种架构支持多实例日志聚合，适合微服务环境。
基本上就这些。从标准库起步，逐步过渡到zap等高效工具，再接入集中式平台，是Golang日志系统的常见演进路径。关键是根据项目规模选择合适方案，避免过早复杂化，也别忽视后期扩展性。
