Go标准库log包不支持日志级别，需用第三方库或自定义封装实现；推荐zap（高性能生产级）、logrus（易上手扩展强），或用SetPrefix+封装函数模拟级别。
Go 标准库的 log 包本身不支持日志级别（如 debug/info/warn/error），它只提供基础的、同步的、无级别的日志输出。要实现“不同级别日志”，需借助第三方库或自行封装。下面介绍几种实用、轻量、符合 Go 习惯的做法。
用 log.SetPrefix + 自定义函数模拟日志级别
适合小型项目或脚本，无需引入外部依赖。核心思路是为每种级别添加前缀，并统一控制输出格式和目标（如文件、stderr）。
- 调用
log.SetFlags(0)关闭默认时间戳等信息，避免干扰级别标识 - 用
log.SetPrefix()或直接拼接字符串区分级别，例如[INFO]、[WARN] - 封装成函数，保持调用简洁：
Info("user logged in")、Error("db timeout")
示例：
var (
infoLog = log.New(os.Stdout, "[INFO] ", 0)
warnLog = log.New(os.Stderr, "[WARN] ", 0)
errorLog = log.New(os.Stderr, "[ERROR] ", 0)
)
func Info(v ...interface{}) { infoLog.Println(v...) }
func Warn(v ...interface{}) { warnLog.Println(v...) }
func Error(v ...interface{}) { errorLog.Println(v...) }
// 使用
Info("server started on :8080")
Warn("config file not found, using defaults")
Error("failed to connect to database")
使用 zap（推荐用于生产环境）
Uber Zap 是高性能、结构化、支持多级别（Debug/Info/Warn/Error/Panic/Fatal）的日志库，被广泛用于中大型 Go 项目。
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- 支持结构化日志（key-value 形式），便于后续采集与分析
- 提供
zap.Logger和轻量级zap.SugaredLogger两种 API - 可配置输出到文件、控制台，支持轮转（需搭配
lumberjack）
快速上手：
import "go.uber.org/zap"
logger, _ := zap.NewProduction() // 生产模式（JSON 输出，自动加时间、级别、调用栈等）
defer logger.Sync()
logger.Info("user registered", zap.String("email", "a@example.com"), zap.Int("id", 123))
logger.Warn("slow query", zap.Duration("duration", time.Second*2))
logger.Error("auth failed", zap.String("reason", "invalid token"))
用 logrus 实现灵活分级与钩子扩展
Logrus 是较早流行的结构化日志库，API 简洁，插件生态丰富（如 Slack、Email、Elasticsearch 钩子）。
- 内置 Debug/Info/Warn/Error/Fatal/Panic 六个级别
- 支持字段（Fields）附加上下文，例如请求 ID、用户 ID
- 可通过 Hook 实现日志异步发送、过滤、格式转换（如转成 Logfmt）
示例：
import "github.com/sirupsen/logrus"
log := logrus.New()
log.SetLevel(logrus.InfoLevel)
log.SetFormatter(&logrus.TextFormatter{FullTimestamp: true})
log.WithFields(logrus.Fields{
"user_id": 42,
"action": "login",
}).Info("user signed in")
log.WithField("file", "config.yaml").Warn("missing optional field")
日志分类与管理建议
无论用哪个库，“分类”不只是打标签，更涉及生命周期和用途划分：
-
访问日志：记录 HTTP 请求（路径、状态码、耗时），建议单独用
middleware拦截并写入独立文件，避免混入业务日志 -
错误日志：所有
Error/Fatal级别应包含足够上下文（如 trace ID、参数快照），方便定位问题 - 调试日志：仅在开发/测试启用（通过环境变量控制），避免线上开启影响性能
- 审计日志：敏感操作（如删库、改密码）需持久化、不可篡改，建议写入专用审计系统或数据库
基本上就这些。标准 log 够用但简陋；zap 性能好、生态稳；logrus 更易上手、扩展性强。选哪个取决于项目规模、团队习惯和可观测性要求。
