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golang日志庫
golang標準庫的日志框架非常簡單，僅僅提供了print，panic和fatal三個函數對于更精細的日志級別、日志文件分割以及日志分發等方面并沒有提供支持。所以催生了很多第三方的日志庫，但是在golang的世界里，沒有一個日志庫像slf4j那樣在Java中具有絕對統治地位。golang中，流行的日志框架包括logrus、zap、zerolog、seelog等。
logrus是目前Github上star數量最多的日志庫，目前(2018.08，下同)star數量為8119，fork數為1031。logrus功能強大，性能高效，而且具有高度靈活性，提供了自定義插件的功能。很多開源項目，如docker，prometheus等，都是用了logrus來記錄其日志。
zap是Uber推出的一個快速、結構化的分級日志庫。具有強大的ad-hoc分析功能，并且具有靈活的儀表盤。zap目前在GitHub上的star數量約為4.3k。
seelog提供了靈活的異步調度、格式化和過濾功能。目前在GitHub上也有約1.1k。
logrus特性
logrus具有以下特性：
logrus的使用
第一個示例
最簡單的使用logrus的示例如下：
package main
import (
log "github.com/sirupsen/logrus"
)
func main() {
log.WithFields(log.Fields{
"animal": "walrus",
}).Info("A walrus appears")
}
上面代碼執行后，標準輸出上輸出如下：
time="2018-08-11T15:42:22+08:00" level=info msg="A walrus appears" animal=walrus
logrus與golang標準庫日志模塊完全兼容，因此您可以使用log“github.com/sirupsen/logrus”替換所有日志導入。
logrus可以通過簡單的配置，來定義輸出、格式或者日志級別等。
package main
import (
"os"
log "github.com/sirupsen/logrus"
)
func init() {
// 設置日志格式為json格式
log.SetFormatter(&log.JSONFormatter{})
// 設置將日志輸出到標準輸出（默認的輸出為stderr，標準錯誤）
// 日志消息輸出可以是任意的io.writer類型
log.SetOutput(os.Stdout)
// 設置日志級別為warn以上
log.SetLevel(log.WarnLevel)
}
func main() {
log.WithFields(log.Fields{
"animal": "walrus",
"size": 10,
}).Info("A group of walrus emerges from the ocean")
log.WithFields(log.Fields{
"omg": true,
"number": 122,
}).Warn("The group's number increased tremendously!")
log.WithFields(log.Fields{
"omg": true,
"number": 100,
}).Fatal("The ice breaks!")
}
Logger
logger是一種相對高級的用法, 對于一個大型項目, 往往需要一個全局的logrus實例，即logger對象來記錄項目所有的日志。如：
package main
import (
"github.com/sirupsen/logrus"
"os"
)
// logrus提供了New()函數來創建一個logrus的實例。
// 項目中，可以創建任意數量的logrus實例。
var log = logrus.New()
func main() {
// 為當前logrus實例設置消息的輸出，同樣地，
// 可以設置logrus實例的輸出到任意io.writer
log.Out = os.Stdout
// 為當前logrus實例設置消息輸出格式為json格式。
// 同樣地，也可以單獨為某個logrus實例設置日志級別和hook，這里不詳細敘述。
log.Formatter = &logrus.JSONFormatter{}
log.WithFields(logrus.Fields{
"animal": "walrus",
"size": 10,
}).Info("A group of walrus emerges from the ocean")
}
Fields
前一章提到過，logrus不推薦使用冗長的消息來記錄運行信息，它推薦使用Fields來進行精細化的、結構化的信息記錄。
例如下面的記錄日志的方式：
log.Fatalf("Failed to send event %s to topic %s with key %d", event, topic, key)
````
在logrus中不太提倡，logrus鼓勵使用以下方式替代之：
<div class="se-preview-section-delimiter"></div>
```go
log.WithFields(log.Fields{
"event": event,
"topic": topic,
"key": key,
}).Fatal("Failed to send event")
前面的WithFields API可以規范使用者按照其提倡的方式記錄日志。但是WithFields依然是可選的，因為某些場景下，使用者確實只需要記錄儀一條簡單的消息。
通常，在一個應用中、或者應用的一部分中，都有一些固定的Field。比如在處理用戶http請求時，上下文中，所有的日志都會有request_id和user_ip。為了避免每次記錄日志都要使用log.WithFields(log.Fields{"request_id": request_id, "user_ip": user_ip})，我們可以創建一個logrus.Entry實例，為這個實例設置默認Fields，在上下文中使用這個logrus.Entry實例記錄日志即可。
requestLogger := log.WithFields(log.Fields{"request_id": request_id, "user_ip": user_ip})
requestLogger.Info("something happened on that request") # will log request_id and user_ip
requestLogger.Warn("something not great happened")
Hook
logrus最令人心動的功能就是其可擴展的HOOK機制了，通過在初始化時為logrus添加hook，logrus可以實現各種擴展功能。
Hook接口
logrus的hook接口定義如下，其原理是每此寫入日志時攔截，修改logrus.Entry。
// logrus在記錄Levels()返回的日志級別的消息時會觸發HOOK，
// 按照Fire方法定義的內容修改logrus.Entry。
type Hook interface {
Levels() []Level
Fire(*Entry) error
}
一個簡單自定義hook如下，DefaultFieldHook定義會在所有級別的日志消息中加入默認字段appName="myAppName"。
type DefaultFieldHook struct {
}
func (hook *DefaultFieldHook) Fire(entry *log.Entry) error {
entry.Data["appName"] = "MyAppName"
return nil
}
func (hook *DefaultFieldHook) Levels() []log.Level {
return log.AllLevels
}
hook的使用也很簡單，在初始化前調用log.AddHook(hook)添加相應的hook即可。
logrus官方僅僅內置了syslog的hook。
此外，但Github也有很多第三方的hook可供使用，文末將提供一些第三方HOOK的連接。
問題與解決方案
盡管logrus有諸多優點，但是為了靈活性和可擴展性，官方也削減了很多實用的功能，例如：
但是這些功能都可以通過自定義hook來實現。
記錄文件名和行號
logrus的一個很致命的問題就是沒有提供文件名和行號，這在大型項目中通過日志定位問題時有諸多不便。Github上的logrus的issue#63：Log filename and line number創建于2014年，四年過去了仍是open狀態~~~
網上給出的解決方案分位兩類，一就是自己實現一個hook；二就是通過裝飾器包裝logrus.Entry。兩種方案網上都有很多代碼，但是大多無法正常工作。但總體來說，解決問題的思路都是對的：通過標準庫的runtime模塊獲取運行時信息，并從中提取文件名，行號和調用函數名。
標準庫runtime模塊的Caller(skip int)函數可以返回當前goroutine調用棧中的文件名，行號，函數信息等，參數skip表示表示返回的棧幀的層次，0表示runtime.Caller的調用著。返回值包括響應棧幀層次的pc(程序計數器)，文件名和行號信息。為了提高效率，我們先通過跟蹤調用棧發現，從runtime.Caller()的調用者開始，到記錄日志的生成代碼之間，大概有8到11層左右，所有我們在hook中循環第8到11層調用棧應該可以找到日志記錄的生產代碼。
此外，runtime.FuncForPC(pc uintptr) *Func可以返回指定pc的函數信息。
所有我們要實現的hook也是基于以上原理，使用runtime.Caller()依次循環調用棧的第7~11層，過濾掉sirupsen包內容，那么第一個非siupsenr包就認為是我們的生產代碼了，并返回pc以便通過runtime.FuncForPC()獲取函數名稱。然后將文件名、行號和函數名組裝為source字段塞到logrus.Entry中即可。
time="2018-08-11T19:10:15+08:00" level=warning msg="postgres_exporter is ready for scraping on 0.0.0.0:9295..." source="postgres_exporter/main.go:60:main()"
time="2018-08-11T19:10:17+08:00" level=error msg="!!!msb info not found" source="postgres/postgres_query.go:63:QueryPostgresInfo()"
time="2018-08-11T19:10:17+08:00" level=error msg="get postgres instances info failed, scrape metrics failed, error:msb env not found" source="collector/exporter.go:71:Scrape()"
日志本地文件分割
logrus本身不帶日志本地文件分割功能，但是我們可以通過file-rotatelogs進行日志本地文件分割。 每次當我們寫入日志的時候，logrus都會調用file-rotatelogs來判斷日志是否要進行切分。關于本地日志文件分割的例子網上很多，這里不再詳細介紹，奉上代碼：
import (
"github.com/lestrrat-go/file-rotatelogs"
"github.com/rifflock/lfshook"
log "github.com/sirupsen/logrus"
"time"
)
func newLfsHook(logLevel *string, maxRemainCnt uint) log.Hook {
writer, err := rotatelogs.New(
logName+".%Y%m%d%H",
// WithLinkName為最新的日志建立軟連接，以方便隨著找到當前日志文件
rotatelogs.WithLinkName(logName),
// WithRotationTime設置日志分割的時間，這里設置為一小時分割一次
rotatelogs.WithRotationTime(time.Hour),
// WithMaxAge和WithRotationCount二者只能設置一個，
// WithMaxAge設置文件清理前的最長保存時間，
// WithRotationCount設置文件清理前最多保存的個數。
//rotatelogs.WithMaxAge(time.Hour*24),
rotatelogs.WithRotationCount(maxRemainCnt),
)
if err != nil {
log.Errorf("config local file system for logger error: %v", err)
}
level, ok := logLevels[*logLevel]
if ok {
log.SetLevel(level)
} else {
log.SetLevel(log.WarnLevel)
}
lfsHook := lfshook.NewHook(lfshook.WriterMap{
log.DebugLevel: writer,
log.InfoLevel: writer,
log.WarnLevel: writer,
log.ErrorLevel: writer,
log.FatalLevel: writer,
log.PanicLevel: writer,
}, &log.TextFormatter{DisableColors: true})
return lfsHook
}
使用上述本地日志文件切割的效果如下：
將日志發送到elasticsearch
將日志發送到elasticsearch是很多日志監控系統的選擇，將logrus日志發送到elasticsearch的原理是在hook的每次fire調用時，使用golang的es客戶端將日志信息寫到elasticsearch。elasticsearch官方沒有提供golang客戶端，但是有很多第三方的go語言客戶端可供使用，我們選擇elastic。elastic提供了豐富的文檔，以及Java中的流式接口，使用起來非常方便。
client, err := elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://localhost:9200"))
if err != nil {
log.Panic(err)
}
// Index a tweet (using JSON serialization)
tweet1 := Tweet{User: "olivere", Message: "Take Five", Retweets: 0}
put1, err := client.Index().
Index("twitter").
Type("tweet").
Id("1").
BodyJson(tweet1).
Do(context.Background())
考慮到logrus的Fields機制，可以實現如下數據格式：
msg := struct {
Host string
Timestamp string `json:"@timestamp"`
Message string
Data logrus.Fields
Level string
}
其中Host記錄產生日志主機信息，在創建hook是指定。其他數據需要從logrus.Entry中取得。測試過程我們選擇按照此原理實現的第三方HOOK：elogrus。其使用如下：
import (
"github.com/olivere/elastic"
"gopkg.in/sohlich/elogrus"
)
func initLog() {
client, err := elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://localhost:9200"))
if err != nil {
log.Panic(err)
}
hook, err := elogrus.NewElasticHook(client, "localhost", log.DebugLevel, "mylog")
if err != nil {
log.Panic(err)
}
log.AddHook(hook)
}
從Elasticsearch查詢得到日志存儲，效果如下：
GET http://localhost:9200/mylog/_search
HTTP/1.1 200 OK
content-type: application/json; charset=UTF-8
transfer-encoding: chunked
{
"took": 1,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 5,
"successful": 5,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": 2474,
"max_score": 1.0,
"hits": [
{
"_index": "mylog",
"_type": "log",
"_id": "AWUw13jWnMZReb-jHQup",
"_score": 1.0,
"_source": {
"Host": "localhost",
"@timestamp": "2018-08-13T01:12:32.212818666Z",
"Message": "!!!msb info not found",
"Data": {},
"Level": "ERROR"
}
},
{
"_index": "mylog",
"_type": "log",
"_id": "AWUw13jgnMZReb-jHQuq",
"_score": 1.0,
"_source": {
"Host": "localhost",
"@timestamp": "2018-08-13T01:12:32.223103348Z",
"Message": "get postgres instances info failed, scrape metrics failed, error:msb env not found",
"Data": {
"source": "collector/exporter.go:71:Scrape()"
},
"Level": "ERROR"
}
},
//...
{
"_index": "mylog",
"_type": "log",
"_id": "AWUw2f1enMZReb-jHQu_",
"_score": 1.0,
"_source": {
"Host": "localhost",
"@timestamp": "2018-08-13T01:15:17.212546892Z",
"Message": "!!!msb info not found",
"Data": {
"source": "collector/exporter.go:71:Scrape()"
},
"Level": "ERROR"
}
},
{
"_index": "mylog",
"_type": "log",
"_id": "AWUw2NhmnMZReb-jHQu1",
"_score": 1.0,
"_source": {
"Host": "localhost",
"@timestamp": "2018-08-13T01:14:02.21276903Z",
"Message": "!!!msb info not found",
"Data": {},
"Level": "ERROR"
}
}
]
}
}
將日志發送到其他位置
將日志發送到日志中心也是logrus所提倡的，雖然沒有提供官方支持，但是目前Github上有很多第三方hook可供使用：
logrus_amqp：Logrus hook for Activemq。
logrus-logstash-hook:Logstash hook for logrus。
mgorus:Mongodb Hooks for Logrus。
logrus_influxdb:InfluxDB Hook for Logrus。
logrus-redis-hook:Hook for Logrus which enables logging to RELK stack (Redis, Elasticsearch, Logstash and Kibana)。
等等，上述第三方hook我這里沒有具體驗證，大家可以根據需要自行嘗試。
其他注意事項
Fatal處理
和很多日志框架一樣，logrus的Fatal系列函數會執行os.Exit(1)。但是logrus提供可以注冊一個或多個fatal handler函數的接口logrus.RegisterExitHandler(handler func() {} )，讓logrus在執行os.Exit(1)之前進行相應的處理。fatal handler可以在系統異常時調用一些資源釋放api等，讓應用正確的關閉。
線程安全
默認情況下，logrus的api都是線程安全的，其內部通過互斥鎖來保護并發寫。互斥鎖工作于調用hooks或者寫日志的時候，如果不需要鎖，可以調用logger.SetNoLock()來關閉之。可以關閉logrus互斥鎖的情形包括：
logger.Out已經是線程安全的了，如logger.Out已經被鎖保護，或者寫文件時，文件是以O_APPEND方式打開的，并且每次寫操作都小于4k。以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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