生产环境应选用zap或zerolog替代log包：zap强调类型安全与规范，zerolog侧重灵活轻量；需注意Sync()调用、MultiWriteSyncer正确用法、避免init初始化及封装业务日志层。
Go 标准库的 log 包够用，但生产环境必须换更可控的日志库——否则你没法按 level 过滤、加字段、输出 JSON、轮转文件，甚至会因并发写日志导致 panic。
选 zap 还是 zerolog？看你的结构化需求强不强
两者都是高性能结构化日志库，零分配、无反射。区别在于设计哲学：
-
zap更重类型安全：所有字段必须显式调用zap.String()、zap.Int()等，编译期报错；适合团队规范强、需长期维护的项目 -
zerolog更轻量灵活：用log.Str("key", "val")链式调用，支持动态 key（如log.Str("user_id_"+id, "active")），但字段名拼错只能靠日志观察 - 若项目已用
uber-go/zap生态（比如fx框架），优先延续用zap - 若追求极简嵌入、或日志要直接发 HTTP（
zerolog内置HTTPWriter），选zerolog
初始化 zap.Logger 时别漏掉 Sync() 调用
这是最常被忽略的坑：不显式调用 logger.Sync()，程序退出时可能丢失最后几条日志。尤其在 CLI 工具或短生命周期服务中极易复现。
func main() {
logger, _ := zap.NewProduction()
defer logger.Sync() // 必须有
logger.Info("app started")
// ... 其他逻辑
}
- 只在
main()或顶层入口 defer，不要每个函数都 defer - 如果用
zap.NewDevelopment()，也要 deferSync()—— 开发模式只是编码器不同，缓冲机制一样 - 在测试中，可改用
zaptest.NewLogger(t)，它自动管理 sync，无需手动 defer
日志输出到文件 + 控制台，别用 io.MultiWriter
看似简单，但 zap 的 WriteSyncer 是线程安全的，而 os.File 和 os.Stdout 的 Write 方法不是原子的。直接套 io.MultiWriter 可能导致日志行错乱（比如一行日志被截断成两段）。
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- 正确做法：用
zapcore.NewMultiWriteSyncer() - 示例：
file, _ := os.OpenFile("app.log", os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0666)
consoleSyncer := zapcore.Lock(os.Stdout)
fileSyncer := zapcore.Lock(file)
core := zapcore.NewCore(
zapcore.JSONEncoder{TimeKey: "ts"},
zapcore.NewMultiWriteSyncer(consoleSyncer, fileSyncer),
zapcore.InfoLevel,
)
- 注意：两个
WriteSyncer都要用zapcore.Lock()包裹，否则并发写文件仍可能出错 - 轮转需求？别自己实现，直接上
lumberjack.Logger（配合zapcore.AddSync）
环境变量控制日志级别，但别在 init() 里读
很多项目在 init() 函数里读 LOG_LEVEL 并初始化全局 logger，这会导致单元测试无法覆盖不同 level 场景——因为 init() 只跑一次，且早于 test setup。
- 推荐方式：把 logger 初始化逻辑封装成函数，接受
level参数，在main()或测试 setup 中按需调用 - 示例：
func NewLogger(level string) (*zap.Logger, error) {
l, err := zap.ParseAtomicLevel(level)
if err != nil {
return nil, err
}
return zap.New(zapcore.NewCore(
zapcore.NewConsoleEncoder(zapcore.EncoderConfig{}),
zapcore.Lock(os.Stdout),
l,
)), nil
}
// main.go
logger, _ := NewLogger(os.Getenv("LOG_LEVEL"))
defer logger.Sync()
- 这样测试时可传
"debug"或"error"，验证不同路径是否打日志 - 如果用
flag或spf13/cobra，也建议把 level 作为命令行参数而非仅依赖环境变量
真正难的不是选库或写初始化代码，而是让日志字段命名统一、关键上下文（如 request_id、trace_id）自动注入、错误日志必带 stack trace——这些得靠封装一层业务 logger 实现，而不是每次手写 logger.Error("xxx", zap.String("user_id", uid))。
