答案：Go语言通过反射、模板和标签实现动态日志格式化。利用reflect可遍历结构体字段并提取值，结合text/template支持灵活输出格式，通过自定义log标签控制字段包含、脱敏或忽略，实现安全可扩展的日志系统，适用于多场景输出，但需注意性能影响并合理缓存。
在 Go 语言中，反射（reflect）提供了一种在运行时检查变量类型和值的能力。这在日志格式化场景中特别有用，尤其是当你希望动态输出结构体字段、根据标签控制输出内容，或结合模板引擎实现灵活的日志格式时。
使用反射提取结构体字段用于日志输出
假设你有一组业务结构体，想在日志中自动输出其字段名和值，而不需要手动拼接。通过反射可以遍历结构体字段，并提取关键信息。
示例代码：
type User struct {
ID int `json:"id"`
Name string `json:"name"`
Email string `json:"email,omitempty"`
}
func LogStruct(v interface{}) {
val := reflect.ValueOf(v)
typ := reflect.TypeOf(v)
// 处理指针
if val.Kind() == reflect.Ptr {
val = val.Elem()
typ = typ.Elem()
}
if val.Kind() != reflect.Struct {
log.Println("输入不是结构体")
return
}
var fields []string
for i := 0; i < val.NumField(); i++ {
field := val.Field(i)
fieldType := typ.Field(i)
tagName := fieldType.Tag.Get("json")
if tagName == "" {
tagName = fieldType.Name
}
// 忽略空值字段（可选）
if field.Interface() == reflect.Zero(field.Type()).Interface() {
continue
}
fields = append(fields, fmt.Sprintf("%s=%v", tagName, field.Interface()))
}
log.Println(strings.Join(fields, " "))
}
调用 LogStruct(&user) 会输出类似：id=1 name=john email=john@example.com，实现了动态字段提取。
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结合模板实现灵活的日志格式解析
Go 的 text/template 包允许你定义日志输出模板，再通过反射将结构体数据注入模板中渲染。这种方式适合需要多格式输出（如 JSON、文本、自定义分隔）的场景。
示例：定义模板并渲染
const logTemplate = "{{.ID}} | {{.Name}} | {{.Email}}"
func FormatLogWithTemplate(v interface{}, tmplStr string) (string, error) {
tmpl, err := template.New("log").Parse(tmplStr)
if err != nil {
return "", err
}
var buf bytes.Buffer
err = tmpl.Execute(&buf, v)
return buf.String(), err
}
你可以传入不同的模板字符串来控制输出样式，比如生成 CSV 或带颜色的日志行。
利用结构体标签控制日志行为
除了 json 标签，你可以自定义标签来决定哪些字段应被日志系统包含、脱敏或忽略。
例如：
type Payment struct {
UserID string `log:"include"`
Amount float64 `log:"include"`
CardNum string `log:"mask"` // 敏感字段打码
Secret string `log:"-"` // 完全忽略
}
在反射处理时读取 log 标签：
tag := fieldType.Tag.Get("log")
if tag == "-" {
continue
}
value := field.Interface()
if tag == "mask" {
value = "****"
}
fields = append(fields, fmt.Sprintf("%s=%v", fieldType.Name, value))
这样可以在不修改业务逻辑的前提下，灵活控制日志内容的安全性和可读性。
基本上就这些。通过反射 + 模板 + 标签机制，Golang 可以实现强大且安全的日志格式化能力，既避免硬编码，又支持动态扩展。关键是注意性能影响，频繁调用反射的场景建议做缓存或限制使用范围。
