Go Web 应用统一日志需用 zap 等结构化库替代标准 log，通过中间件自动记录请求路径、方法、状态码、耗时等字段，并在业务层用 logger.With 添加 traceID 等上下文，禁用敏感信息，分级输出 JSON 日志。
在 Go Web 应用中实现统一日志记录，核心是使用结构化日志库（如 zap 或 zerolog）替代默认 log，并结合中间件将请求上下文（如路径、方法、耗时、状态码）自动注入日志，避免手动写重复的 log.Printf。
选用高性能结构化日志库（推荐 zap）
zap 是 Uber 开源的高性能日志库，比标准库快数倍，支持字段结构化、多输出目标（文件、控制台、网络等），且线程安全。安装：
go get go.uber.org/zap
初始化一个全局 logger（建议在 main.go 中配置一次）：
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var logger *zap.Logger
func init() {
cfg := zap.NewProductionConfig()
cfg.OutputPaths = []string{"stdout", "logs/app.log"}
cfg.ErrorOutputPaths = []string{"stderr", "logs/error.log"}
var err error
logger, err = cfg.Build()
if err != nil {
panic(err)
}
}
通过 HTTP 中间件统一记录请求日志
在 Gin / Echo / net/http 路由前插入中间件，自动记录每次请求的完整信息，无需每个 handler 里手写日志。
以 net/http 为例：
func loggingMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
start := time.Now()
// 包装 ResponseWriter 以捕获状态码和响应大小
rw := &responseWriter{ResponseWriter: w, statusCode: http.StatusOK}
next.ServeHTTP(rw, r)
duration := time.Since(start).Milliseconds()
logger.Info("http request",
zap.String("method", r.Method),
zap.String("path", r.URL.Path),
zap.Int("status", rw.statusCode),
zap.Float64("duration_ms", duration),
zap.String("ip", getClientIP(r)),
)
})
}
关键点：
• 自定义 responseWriter 实现 WriteHeader 拦截，获取真实状态码
• 使用 zap.String/zap.Int 等类型化字段，便于后续日志分析与检索
• 不要直接记录 r.Header 或 r.Body（可能已读取或不可复用）
业务逻辑中规范打日志（带上下文 + 错误链路）
在 handler 或 service 层，使用 logger.With() 追加请求级上下文（如 traceID、userID），让日志可关联：
func userHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
ctx := r.Context()
traceID := r.Header.Get("X-Trace-ID")
userID := r.URL.Query().Get("user_id")
log := logger.With(
zap.String("trace_id", traceID),
zap.String("user_id", userID),
zap.String("handler", "userHandler"),
)
err := doSomething(ctx, userID)
if err != nil {
log.Error("failed to process user", zap.Error(err))
http.Error(w, "internal error", http.StatusInternalServerError)
return
}
log.Info("user processed successfully")
}
注意：
• zap.Error(err) 会自动展开错误栈（尤其配合 github.com/pkg/errors 或 Go 1.13+ 的 %w）
• 避免用 fmt.Sprintf 拼接错误信息再传给 zap.String，丢失原始错误类型
• 敏感字段（如密码、token）禁止写入日志，可用占位符如 zap.String("token", "[redacted]")
日志分级与输出管理
按场景区分日志级别，并合理配置输出行为：
- Debug：仅开发/测试启用（如打印 SQL 查询、参数详情），生产环境关闭
- Info：常规流程节点（服务启动、请求完成、缓存命中）
- Warn：异常但可恢复（第三方接口超时、降级触发）
- Error：影响当前请求（DB 查询失败、校验不通过）
- Dpanic/Fatal：严重错误（配置加载失败、监听端口被占用），立即终止进程
生产环境建议：
• 日志 JSON 格式输出，方便 ELK / Loki 等工具采集解析
• 按日期轮转（用 lumberjack 配合 zap）
• 错误日志单独输出到 error.log，便于告警监控
