Go标准库log包无内置级别，需用zerolog或zap；推荐zerolog，初始化设时间戳和级别字段，输出到stdout/stderr；禁写文件，用LevelParameter注入level字段供Fluent Bit分流；关Caller/Stack避免性能损耗。
Go 日志级别怎么加？用 log 包不行，得换 zap 或 zerolog
标准库 log 包没有内置级别（INFO/WARN/ERROR），只能靠手动拼接前缀，没法过滤、没法结构化。真要分级，必须引入第三方日志库。zap 性能高、生态稳，zerolog 零分配、API 直观——两者都支持字段注入、输出到文件/网络、按级别切分日志文件。
推荐起步用 zerolog，初始化简单：
import "github.com/rs/zerolog/log"func main() { // 输出到 stdout，带时间戳和级别 log.Logger = log.With().Timestamp().Logger()
log.Info().Str("service", "api").Int("attempts", 3).Msg("request processed") log.Warn().Str("reason", "timeout").Int("code", 408).Msg("upstream slow") log.Error().Err(err).Str("path", "/v1/users").Msg("failed to fetch")}
注意：
zerolog默认不打印级别字段，需显式开启：zerolog.SetGlobalLevel(zerolog.InfoLevel)，否则Warn()/Error()调用会被静默丢弃。立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
容器里日志写哪？别写文件，直接 stdout/stderr
Kubernetes 和 Docker 默认把
stdout和stderr当成日志源采集。一旦你用os.OpenFile写本地文件，日志就脱离平台管控：查不到、收不走、没法轮转、无法对接 Loki 或 ELK。
- 所有日志必须走
log.Info().Msg(...)这类调用，底层输出到os.Stdout或os.Stderr -
zerolog默认输出到os.Stderr；若想 INFO 以上进stdout、ERROR 进stderr，需自定义zerolog.ConsoleWriter并做 level 分流 - 禁止在代码里写
/var/log/myapp/这类路径——容器里这目录可能不存在，或只读，或重启即丢
怎么按级别分流并保留原始结构？用 zerolog.LevelParameter + JSON 解析
原生 zerolog 不支持“不同级别写不同输出”，但你可以用 LevelParameter 把级别塞进日志对象，再靠外部工具（如 Fluent Bit、Vector）做路由：
import (
"github.com/rs/zerolog"
"os"
)
func init() {
// 将 level 字段注入每条日志
zerolog.LevelFieldName = "level"
zerolog.LevelFieldMarshalFunc = func(l zerolog.Level) string {
return strings.ToLower(l.String())
}
log.Logger = zerolog.New(os.Stdout).With().Timestamp().Logger()
}
这样每条日志都是标准 JSON，含 "level":"info" 字段。Fluent Bit 配置可按此字段拆流：
[FILTER]
Name kubernetes
Match kube.*
Merge_Log On
[FILTER]
Name grep
Match *
Regex level error|warn
别试图在 Go 进程内开 goroutine 分别写两个 io.Writer——容易阻塞、难同步、违反 12-factor 原则。
日志太大撑爆内存？关掉 caller 和 stacktrace，除非调试
开发时喜欢加 .Caller() 或 .Stack()，但在容器里这是性能杀手：每次打日志都做运行时反射、获取调用栈、序列化字符串。线上环境务必关掉：
-
zerolog.CallerSkipFrame设为 0（默认已关） - 不用
.Stack()，错误信息用.Err(err)即可，zerolog会自动展开error接口，不触发完整栈追踪 - 如果必须定位问题，用
log.Debug().Caller().Msg("...")，但全局设zerolog.SetGlobalLevel(zerolog.InfoLevel)，确保 Debug 不生效
真正影响容器稳定性的，往往不是日志内容本身，而是日志生成时的 CPU 和内存开销——尤其高频 INFO 日志混着 Caller，QPS 上千时 GC 压力会明显上升。
