Go日志框架zap增强及源码解读

目录

• 正文
• 初始化Logger
• 打一条Log
• 小结
• 增强zap
• 自定义sink
• error调用栈

正文

本文包括两部分，一部分是源码解读，另一部分是对zap的增强。

由于zap是一个log库，所以从两方面来深入阅读zap的源码，一个是初始化logger的流程，一个是打一条log的流程。

初始化Logger

zap的Logger是一般通过一个Config结构体初始化的，首先看下这个结构体有哪些字段

type Config struct {
	// 日志Level，因为可以动态更改，所以是atomic类型的，毕竟比锁的性能好
	Level AtomicLevel `json:"level" yaml:"level"`
	// dev模式，启用后会更改在某些使用情形下的行为，后面源码解读模块会具体看到有什么作用
	Development bool `json:"development" yaml:"development"`
	// 禁用caller，caller就是会在打的log里加一条属性，表示这条日志是在哪里打的，例如"httpd/svc.go:123"
	DisableCaller bool `json:"disableCaller" yaml:"disableCaller"`
	// 是否要在log里加上调用栈，dev模式下只有WarnLevel模式以上有调用栈，prod模式下只有ErrorLevel以上有调用栈
	DisableStacktrace bool `json:"disableStacktrace" yaml:"disableStacktrace"`
	// 采样策略，控制打log的速率，也可以做一些其他自定义的操作，不难理解，具体看下面的SamplingConfig
	Sampling *SamplingConfig `json:"sampling" yaml:"sampling"`
	// log格式，自带的有json和console两种格式，可以通过使用RegisterEncoder来自定义log格式
	Encoding string `json:"encoding" yaml:"encoding"`
	// log格式具体配置，详细看下面的EncoderConfig
	EncoderConfig zapcore.EncoderConfig `json:"encoderConfig" yaml:"encoderConfig"`
	// log输出路径，看结构表示可以有多个输出路径
	OutputPaths []string `json:"outputPaths" yaml:"outputPaths"`
	// 内部错误输出路径，默认是stderr
	ErrorOutputPaths []string `json:"errorOutputPaths" yaml:"errorOutputPaths"`
	// 每条log都会加上InitialFields里的内容，顾名思义
	InitialFields map[string]interface{} `json:"initialFields" yaml:"initialFields"`
}

// 采样策略配置，大致的逻辑是每秒超过Thereafter个相同msg的log会执行自定义的Hook函数(第二个参数为一个标志，LogDropped)，具体逻辑可以看下面的源码解析
type SamplingConfig struct {
	Initial    int                                           `json:"initial" yaml:"initial"`
	Thereafter int                                           `json:"thereafter" yaml:"thereafter"`
	Hook       func(zapcore.Entry, zapcore.SamplingDecision) `json:"-" yaml:"-"`
}
const (
	_numLevels        = _maxLevel - _minLevel + 1
	_countersPerLevel = 4096
)
// 用来记录日志打了多少条
type counter struct {
	resetAt atomic.Int64
	counter atomic.Uint64
}
type counters [_numLevels][_countersPerLevel]counter
// 这里可以看到sampler就是Core外面包了一层Wrapper
type sampler struct {
	Core
	counts            *counters
	tick              time.Duration                // 这里的tick在初始化Logger的时候已经写死了是time.Second，也就是1秒
	first, thereafter uint64
	hook              func(Entry, SamplingDecision)
}
// 所有的Core.Check都会先走sampler.Check，然后再走Core.Check
func (s *sampler) Check(ent Entry, ce *CheckedEntry) *CheckedEntry {
	if !s.Enabled(ent.Level) {
		return ce
	}
	if ent.Level >= _minLevel && ent.Level <= _maxLevel {
		// 根据Message获取counter，也就是这个Message打过几次日志了
		counter := s.counts.get(ent.Level, ent.Message)
		// 打一条Message就会记录一次到counters里，不过每秒会重置一次counter，具体看IncCheckReset里的逻辑
		n := counter.IncCheckReset(ent.Time, s.tick)
		// first表示最初的first条日志调用hook时第二个参数传LogSampled，超过first的日志，每threrafter条日志第二个参数传LogSampled，否则传LogDropped
		// 假设first是100，thereafter是50，表示同一个Message的log，最初的100条全都会记录，之后的log在每秒钟内，每50条记录一次
		if n > s.first && (s.thereafter == 0 || (n-s.first)%s.thereafter != 0) {
			s.hook(ent, LogDropped)
			return ce
		}
		s.hook(ent, LogSampled)
	}
	return s.Core.Check(ent, ce)
}
// 这里可能会出现意想不到的情况
// 因为_countersPerLevel写死了是4096，那么必然会存在不同的key做完hash后取模会路由到相同的counter里
// 那么就会有概率丢弃掉没有达到丢弃阈值的log
// 假设abc和def的hash值一样，first是0，thereafter是10，表示每秒钟每种log每10条才会记录1次，那么abc和def这两种log就会共享同一个counter，这就是问题所在
func (cs *counters) get(lvl Level, key string) *counter {
	i := lvl - _minLevel
	// fnv32a是一个hash函数
	// _countersPerLevel固定是4096
	j := fnv32a(key) % _countersPerLevel
	return &cs[i][j]
}
func (c *counter) IncCheckReset(t time.Time, tick time.Duration) uint64 {
	tn := t.UnixNano()
	resetAfter := c.resetAt.Load()
	if resetAfter > tn {
		return c.counter.Inc()
	}
	c.counter.Store(1)
	newResetAfter := tn + tick.Nanoseconds()
	if !c.resetAt.CAS(resetAfter, newResetAfter) {
		return c.counter.Inc()
	}
	return 1
}

// log格式的详细设置
type EncoderConfig struct {
	// 设置log内容里的一些属性的key
	MessageKey     string `json:"messageKey" yaml:"messageKey"`
	LevelKey       string `json:"levelKey" yaml:"levelKey"`
	TimeKey        string `json:"timeKey" yaml:"timeKey"`
	NameKey        string `json:"nameKey" yaml:"nameKey"`
	CallerKey      string `json:"callerKey" yaml:"callerKey"`
	FunctionKey    string `json:"functionKey" yaml:"functionKey"`
	StacktraceKey  string `json:"stacktraceKey" yaml:"stacktraceKey"`
	// 顾名思义不解释
	SkipLineEnding bool   `json:"skipLineEnding" yaml:"skipLineEnding"`
	LineEnding     string `json:"lineEnding" yaml:"lineEnding"`
	// Configure the primitive representations of common complex types. For
	// example, some users may want all time.Times serialized as floating-point
	// seconds since epoch, while others may prefer ISO8601 strings.
	// 自定义一些属性的格式，例如指定Time字段格式化为2022-05-23 16:16:16
	EncodeLevel    LevelEncoder    `json:"levelEncoder" yaml:"levelEncoder"`
	EncodeTime     TimeEncoder     `json:"timeEncoder" yaml:"timeEncoder"`
	EncodeDuration DurationEncoder `json:"durationEncoder" yaml:"durationEncoder"`
	EncodeCaller   CallerEncoder   `json:"callerEncoder" yaml:"callerEncoder"`
	EncodeName NameEncoder `json:"nameEncoder" yaml:"nameEncoder"`
	// 用于interface类型的encoder，可以自定义，默认为jsonEncoder
	NewReflectedEncoder func(io.Writer) ReflectedEncoder `json:"-" yaml:"-"`
	// console格式的分隔符，默认是tab
	ConsoleSeparator string `json:"consoleSeparator" yaml:"consoleSeparator"`
}

Config里的大部分字段都有tag，可以通过UnmarshalJson或者UnmarshalYaml来配置，可以在全局的config文件来配置，非常方便。

通过以上的config就可以初始化一个logger，下面贴代码

// 通过Config结构体Build出一个Logger
func (cfg Config) Build(opts ...Option) (*Logger, error) {
	// 核心函数buildEncoder
	enc, err := cfg.buildEncoder()
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	// 核心函数openSinks
	sink, errSink, err := cfg.openSinks()
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	if cfg.Level == (AtomicLevel{}) {
		return nil, fmt.Errorf("missing Level")
	}
	// 核心函数New
	log := New(
		// 核心函数NewCore
		zapcore.NewCore(enc, sink, cfg.Level),
		cfg.buildOptions(errSink)...,
	)
	if len(opts) > 0 {
		log = log.WithOptions(opts...)
	}
	return log, nil
}

// 核心函数buildEncoder
func (cfg Config) buildEncoder() (zapcore.Encoder, error) {
	return newEncoder(cfg.Encoding, cfg.EncoderConfig)
}
// _encoderNameToConstructor是一个map[string]constructor，plugin式写法，可以通过RegisterEncoder函数注册自定义的Encoder，默认只有console和json
_encoderNameToConstructor = map[string]func(zapcore.EncoderConfig) (zapcore.Encoder, error){
	"console": func(encoderConfig zapcore.EncoderConfig) (zapcore.Encoder, error) {
		return zapcore.NewConsoleEncoder(encoderConfig), nil
	},
	"json": func(encoderConfig zapcore.EncoderConfig) (zapcore.Encoder, error) {
		return zapcore.NewJSONEncoder(encoderConfig), nil
	},
}
func newEncoder(name string, encoderConfig zapcore.EncoderConfig) (zapcore.Encoder, error) {
	if encoderConfig.TimeKey != "" && encoderConfig.EncodeTime == nil {
		return nil, fmt.Errorf("missing EncodeTime in EncoderConfig")
	}
	_encoderMutex.RLock()
	defer _encoderMutex.RUnlock()
	if name == "" {
		return nil, errNoEncoderNameSpecified
	}
	// 通过name，也就是Config.Encoding来决定使用哪种encoder
	constructor, ok := _encoderNameToConstructor[name]
	if !ok {
		return nil, fmt.Errorf("no encoder registered for name %q", name)
	}
	return constructor(encoderConfig)
}
// 这里只展示jsonEncoder的逻辑，consoleEncoder和jsonEncoder差别不大
func NewJSONEncoder(cfg EncoderConfig) Encoder {
	return newJSONEncoder(cfg, false)
}
func newJSONEncoder(cfg EncoderConfig, spaced bool) *jsonEncoder {
	if cfg.SkipLineEnding {
		cfg.LineEnding = ""
	} else if cfg.LineEnding == "" {
		cfg.LineEnding = DefaultLineEnding
	}
	// If no EncoderConfig.NewReflectedEncoder is provided by the user, then use default
	if cfg.NewReflectedEncoder == nil {
		cfg.NewReflectedEncoder = defaultReflectedEncoder
	}
	return &jsonEncoder{
		EncoderConfig: &cfg,
		// 这个buf是高性能的关键之一，使用了简化的bytesBuffer和sync.Pool，代码贴在下面
		buf:           bufferpool.Get(),
		spaced:        spaced,
	}
}

type Buffer struct {
	bs   []byte
	pool Pool
}
type Pool struct {
	p *sync.Pool
}
func NewPool() Pool {
	return Pool{p: &sync.Pool{
		New: func() interface{} {
			return &Buffer{bs: make([]byte, 0, _size)}
		},
	}}
}
// 从Pool里拿一个Buffer，初始化里面的[]byte
func (p Pool) Get() *Buffer {
	buf := p.p.Get().(*Buffer)
	buf.Reset()
	// 这里赋值pool为当前Pool，用于使用完Buffer后把Buffer后放回pool里，也就是下面的put函数
	buf.pool = p
	return buf
}
func (p Pool) put(buf *Buffer) {
	p.p.Put(buf)
}

// 核心函数openSinks
func (cfg Config) openSinks() (zapcore.WriteSyncer, zapcore.WriteSyncer, error) {
	sink, closeOut, err := Open(cfg.OutputPaths...)
	if err != nil {
		return nil, nil, err
	}
	errSink, _, err := Open(cfg.ErrorOutputPaths...)
	if err != nil {
		closeOut()
		return nil, nil, err
	}
	return sink, errSink, nil
}
func Open(paths ...string) (zapcore.WriteSyncer, func(), error) {
	writers, close, err := open(paths)
	if err != nil {
		return nil, nil, err
	}
	writer := CombineWriteSyncers(writers...)
	return writer, close, nil
}
func open(paths []string) ([]zapcore.WriteSyncer, func(), error) {
	writers := make([]zapcore.WriteSyncer, 0, len(paths))
	closers := make([]io.Closer, 0, len(paths))
	close := func() {
		for _, c := range closers {
			c.Close()
		}
	}
	var openErr error
	for _, path := range paths {
		// 核心函数newSink
		sink, err := newSink(path)
		if err != nil {
			openErr = multierr.Append(openErr, fmt.Errorf("couldn't open sink %q: %v", path, err))
			continue
		}
		writers = append(writers, sink)
		closers = append(closers, sink)
	}
	if openErr != nil {
		close()
		return writers, nil, openErr
	}
	return writers, close, nil
}
// 这里也是plugin式写法，可以通过RegisterSink来自定义sink，比如自定义一个支持http协议的sink，在文章的尾部会实现一个自定义的sink
_sinkFactories = map[string]func(*url.URL) (Sink, error){
	schemeFile: newFileSink,
}
func newSink(rawURL string) (Sink, error) {
	// 通过rawURL判断初始化哪种sink，实际上zap只支持file，看上面的_sinkFactories
	u, err := url.Parse(rawURL)
	if err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("can't parse %q as a URL: %v", rawURL, err)
	}
	// 如果url是类似于/var/abc.log这种的字符串，那么经过Parse后的u.Scheme就是""，然后会被赋值schemeFile
	// 如果url是类似于http://127.0.0.1:1234这种的字符串，那么经过Parse后的u.Scheme就是"http"，不过zap本身不支持http，可以自定义一个支持http的sink
	if u.Scheme == "" {
		u.Scheme = schemeFile
	}
	_sinkMutex.RLock()
	factory, ok := _sinkFactories[u.Scheme]
	_sinkMutex.RUnlock()
	if !ok {
		return nil, &errSinkNotFound{u.Scheme}
	}
	return factory(u)
}
// 这里的sink实际上就是一个*File
func newFileSink(u *url.URL) (Sink, error) {
	// ...
	switch u.Path {
	case "stdout":
		return nopCloserSink{os.Stdout}, nil
	case "stderr":
		return nopCloserSink{os.Stderr}, nil
	}
	return os.OpenFile(u.Path, os.O_WRONLY|os.O_APPEND|os.O_CREATE, 0666)
}

// 核心函数NewCore
func NewCore(enc Encoder, ws WriteSyncer, enab LevelEnabler) Core {
	return &ioCore{
		LevelEnabler: enab,
		enc:          enc,
		out:          ws,
	}
}
// 核心函数New
func New(core zapcore.Core, options ...Option) *Logger {
	if core == nil {
		return NewNop()
	}
	log := &Logger{
		core:        core,
		errorOutput: zapcore.Lock(os.Stderr),
		addStack:    zapcore.FatalLevel + 1,
		clock:       zapcore.DefaultClock,
	}
	return log.WithOptions(options...)
}

到New这里，就完成了一个logger的初始化，核心的结构体就是Encoder、Sink和ioCore，逻辑还是比较简单易懂的

打一条Log

下面写一段简单的demo

l, _ := zap.NewProduction()
l.Error("Message Content", zap.String("tagA", "tagAValue"))

func (log *Logger) Error(msg string, fields ...Field) {
	// 核心函数 check
	if ce := log.check(ErrorLevel, msg); ce != nil {
		// 核心函数 Write
		ce.Write(fields...)
	}
}

// 核心函数check，实际逻辑就是检查了下Level要不要打log，顺便添加了调用栈和caller
func (log *Logger) check(lvl zapcore.Level, msg string) *zapcore.CheckedEntry {
	// 跳过当前这个check函数以及调用check的Error/Info/Fatal等函数
	const callerSkipOffset = 2
	// 检查level
	if lvl < zapcore.DPanicLevel && !log.core.Enabled(lvl) {
		return nil
	}
	ent := zapcore.Entry{
		LoggerName: log.name,
		Time:       log.clock.Now(),
		Level:      lvl,
		Message:    msg,
	}
	// 核心函数 ioCore.Check
	ce := log.core.Check(ent, nil)
	willWrite := ce != nil
	// ...
	if !willWrite {
		return ce
	}
	// 添加stacktrace和caller相关
	// ...
	return ce
}

// 实际就是把core添加到了CheckedEntry里，在后续的CheckedEntry.Write里会被调用
func (c *ioCore) Check(ent Entry, ce *CheckedEntry) *CheckedEntry {
	if c.Enabled(ent.Level) {
		return ce.AddCore(ent, c)
	}
	return ce
}
func (ce *CheckedEntry) AddCore(ent Entry, core Core) *CheckedEntry {
	if ce == nil {
		// getCheckedEntry使用了sync.Pool
		ce = getCheckedEntry()
		ce.Entry = ent
	}
	ce.cores = append(ce.cores, core)
	return ce
}

// 核心函数 Write
func (ce *CheckedEntry) Write(fields ...Field) {
	// ...
	var err error
	// 实际就是调用了Core.Write
	for i := range ce.cores {
		err = multierr.Append(err, ce.cores[i].Write(ce.Entry, fields))
	}
	if err != nil && ce.ErrorOutput != nil {
		fmt.Fprintf(ce.ErrorOutput, "%v write error: %v\n", ce.Time, err)
		ce.ErrorOutput.Sync()
	}
	should, msg := ce.should, ce.Message
	// 把CheckedEntry放回到pool里
	putCheckedEntry(ce)
	// ...
}
func (c *ioCore) Write(ent Entry, fields []Field) error {
	// 首先Encode，高性能的核心就在EncodeEntry里
	buf, err := c.enc.EncodeEntry(ent, fields)
	if err != nil {
		return err
	}
	// 然后Write，out就是sink
	_, err = c.out.Write(buf.Bytes())
	// 然后把buf放回到pool里
	buf.Free()
	if err != nil {
		return err
	}
	if ent.Level > ErrorLevel {
		// Since we may be crashing the program, sync the output. Ignore Sync
		// errors, pending a clean solution to issue #370.
		c.Sync()
	}
	return nil
}

// zap并没有使用类似marshalJson的方法来encode，而是使用了拼接字符串的方式手动拼出了一个json字符串，这种方式的性能比marshalJson的性能要好很多
// 里面的具体逻辑很简单，就是append一个key，append一个value
func (enc *jsonEncoder) EncodeEntry(ent Entry, fields []Field) (*buffer.Buffer, error) {
	final := enc.clone()
	final.buf.AppendByte('{')
	if final.LevelKey != "" && final.EncodeLevel != nil {
		final.addKey(final.LevelKey)
		cur := final.buf.Len()
		final.EncodeLevel(ent.Level, final)
		if cur == final.buf.Len() {
			// User-supplied EncodeLevel was a no-op. Fall back to strings to keep
			// output JSON valid.
			final.AppendString(ent.Level.String())
		}
	}
	if final.TimeKey != "" {
		final.AddTime(final.TimeKey, ent.Time)
	}
	if ent.LoggerName != "" && final.NameKey != "" {
		final.addKey(final.NameKey)
		cur := final.buf.Len()
		nameEncoder := final.EncodeName
		// if no name encoder provided, fall back to FullNameEncoder for backwards
		// compatibility
		if nameEncoder == nil {
			nameEncoder = FullNameEncoder
		}
		nameEncoder(ent.LoggerName, final)
		if cur == final.buf.Len() {
			// User-supplied EncodeName was a no-op. Fall back to strings to
			// keep output JSON valid.
			final.AppendString(ent.LoggerName)
		}
	}
	if ent.Caller.Defined {
		if final.CallerKey != "" {
			final.addKey(final.CallerKey)
			cur := final.buf.Len()
			final.EncodeCaller(ent.Caller, final)
			if cur == final.buf.Len() {
				// User-supplied EncodeCaller was a no-op. Fall back to strings to
				// keep output JSON valid.
				final.AppendString(ent.Caller.String())
			}
		}
		if final.FunctionKey != "" {
			final.addKey(final.FunctionKey)
			final.AppendString(ent.Caller.Function)
		}
	}
	if final.MessageKey != "" {
		final.addKey(enc.MessageKey)
		final.AppendString(ent.Message)
	}
	if enc.buf.Len() > 0 {
		final.addElementSeparator()
		final.buf.Write(enc.buf.Bytes())
	}
	addFields(final, fields)
	final.closeOpenNamespaces()
	if ent.Stack != "" && final.StacktraceKey != "" {
		final.AddString(final.StacktraceKey, ent.Stack)
	}
	final.buf.AppendByte('}')
	final.buf.AppendString(final.LineEnding)
	ret := final.buf
	putJSONEncoder(final)
	return ret, nil
}

encode完之后就是Write了，实际调用的就是Sink.Write，如果log是写到文件里的，那么调用的就是File.Write，至此一条日志记录完成

小结

zap记录一条日志的流程可以概括为3步

• check
• encode
• write

zap在性能优化方面有一些值得借鉴的地方

• 多处使用sync.Pool和bytes.Buffer优化GC
• 使用了自实现的jsonEncoder，简化了encode逻辑

不过zap的log抑制，也就是sampler实现有些过于简单，可能会出现log丢失的问题，下面的代码可以完美复现这个问题

lc := zap.NewProductionConfig()
lc.Encoding = "console"
lc.Sampling.Initial = 1    // 当Initial为1时，第二条日志不会打印出来，改为大于1时第二条日志才会打印出来
lc.Sampling.Thereafter = 10
l, _ := lc.Build()
l.Info("abc")
l.Info("yTI")
l.Info("def")

增强zap

自定义sink

在阅读源码部分已经提到了zap只支持log写到文件里，一般业务日志都会统一收集到日志中心，那么就需要自定义一个sink，通过网络发送到某个地方统一收集起来，下面写一个简单的http协议的sink。

func init() {
	// 这里注册http sink
	err := zap.RegisterSink("http", httpSink)
	if err != nil {
		fmt.Println("Register http sink fail", err)
	}
}
func httpSink(url *url.URL) (zap.Sink, error) {
	return &Http{
		// httpc是我封装的httpClient，没什么别的逻辑，直接当成http.Client就好
		httpc: httpc.New(httpc.NewConfig(), context.Background()),
		url:   url,
	}, nil
}
type Http struct {
	httpc *httpc.HttpC
	url   *url.URL
}
// 主要逻辑就是Write
func (h *Http) Write(p []byte) (n int, err error) {
	// 初始化request
	req, err := http.NewRequest("POST", h.url.String(), bytes.NewReader(p))
	if err != nil {
		return 0, err
	}
	// 执行http请求
	resp, err := h.httpc.Do(req)
	if err != nil {
		return 0, err
	}
	defer resp.Body.Close()
	// 获取response
	respBody, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
	if err != nil {
		return 0, err
	}
	if resp.StatusCode != http.StatusNoContent && resp.StatusCode != http.StatusOK {
		return 0, errors.New(util.Bytes2String(respBody))
	}
	return len(p), nil
}
// 可以搞个内置的queue或者[]log，在Sync函数里用来做批量发送提升性能，这里只是简单的实现，所以Sync没什么逻辑
func (h *Http) Sync() error {
	return nil
}
func (h *Http) Close() error {
	return h.httpc.Close()
}

写完sink后，只需要在Config里的outputPaths里添加一条"http://xxx:xxx" ，所有的log就会走到自定义的sink逻辑，通过http发送出去。

来点骚操作，在源码阅读部分，可以看到zap是把url.Parse后的scheme当作sink名称的，例如在Config里的outputPaths里添加一条"wtf://xxx:xxx"，zap就会去寻找名称为wtf的sink，我们把上面的http sink的zap.RegisterSink("http", httpSink)改为zap.RegisterSink("wtf", httpSink)，然后在Write函数的逻辑里把"wtf://"后面的内容拼成一个完整的http url，同样可以运行，操作是不是很骚。

error调用栈

当使用zap打Error日志时，如果配置了addStack，那么zap会自动把调用栈写到log里，下面是一个例子

package main
import (
	"go.uber.org/zap"
)
var l *zap.Logger
func test_a() {
	test_b()
}
func test_b() {
	test_c()
}
func test_c() {
	l.Error("err content")
}
func main() {
	l, _ = zap.NewDevelopment()
	test_a()
}

这是log内容，当使用jsonEncoder时，调用栈会在stacktrace字段里，下面是console格式的

2022-05-23T23:16:36.598+0800    ERROR   gtil/main.go:20 err content
main.test_c
        D:/workspace/code/go/gtil/main.go:20
main.test_b
        D:/workspace/code/go/gtil/main.go:16
main.test_a
        D:/workspace/code/go/gtil/main.go:12
main.main
        D:/workspace/code/go/gtil/main.go:25
runtime.main
        D:/workspace/env/scoop/apps/go/current/src/runtime/proc.go:250

这么一看好像很完美，有error日志了还可以看到调用栈，但是我们一般打log时，总是会在最上层打log，而不是每一层都打log，拿上面的代码举例子

func test_a() error {
	return test_b()
}
func test_b() error {
	return test_c()
}
func test_c() error {
	// 底层的函数出现error应该return，而不是打log
	return errors.new("do test_c fail")
}
func main() {
	l, _ = zap.NewProduction()
	err := test_a()
	if err != nil {
		l.Error("main error", zap.Error(err))
	}
}

下面是log内容

2022-05-23T23:16:54.955+0800    ERROR   gtil/main.go:27 main error      {"error": "do test_c fail"}
main.main
        D:/workspace/code/go/gtil/main.go:27
runtime.main
        D:/workspace/env/scoop/apps/go/current/src/runtime/proc.go:250

这就出现了几个问题，1. 调用栈只到了main，没有更底层的， 2. 如果test_b接受到test_c的error时，想加上一些自己的error content返回出去，这两个问题就体现出了golang在错误处理方面的不足，不过有一个库可以解决这两个问题，github.com/pkg/errors ，这个库自定义了error，可以在error里添加调用栈或额外的信息，下面写个demo

func test_a() error {
	err := test_b()
	if err != nil {
		return errors.Wrap(err, "do test_a fail")
	}
	return nil
}
func test_b() error {
	err := test_c()
	if err != nil {
		return errors.Wrap(err, "do test_b fail")
	}
	return nil
}
func test_c() error {
	return errors.New("do test_c fail")
}
func main() {
	l, _ = zap.NewDevelopment()
	err := test_a()
	if err != nil {
		l.Error("main error", zap.Error(err))
	}
}

下面是输出内容，可以看到在errorVerbose字段里每一个函数的error都返回了出来，并带上了调用栈，不过error字段有点乱七八糟，并且还显示了zap自带的调用栈

2022-05-23T23:34:13.339+0800    ERROR   gtil/main.go:34 main error      {"error": "do test_a fail: do test_b fail: do test_c fail", "errorVerbose": "do test_c fail\nmain.test_c\n\tD:/workspace/code/go/gtil/main.go:27\nmain.test_b\n\tD:/workspace/code/go/gtil/main.go:19\nmain.test_a\n\tD:/workspace/code/go/gtil/main.go:11\nmain.main\n\tD:/workspace/code/go/gtil/main.go:32\nruntime.main\n\tD:/workspace/env/scoop/apps/go/current/src/runtime/proc.go:250\nruntime.goexit\n\tD:/workspace/env/scoop/apps/go/current/src/runtime/asm_amd64.s:1571\ndo test_b fail\nmain.test_b\n\tD:/workspace/code/go/gtil/main.go:21\nmain.test_a\n\tD:/workspace/code/go/gtil/main.go:11\nmain.main\n\tD:/workspace/code/go/gtil/main.go:32\nruntime.main\n\tD:/workspace/env/scoop/apps/go/current/src/runtime/proc.go:250\nruntime.goexit\n\tD:/workspace/env/scoop/apps/go/current/src/runtime/asm_amd64.s:1571\ndo test_a fail\nmain.test_a\n\tD:/workspace/code/go/gtil/main.go:13\nmain.main\n\tD:/workspace/code/go/gtil/main.go:32\nruntime.main\n\tD:/workspace/env/scoop/apps/go/current/src/runtime/proc.go:250\nruntime.goexit\n\tD:/workspace/env/scoop/apps/go/current/src/runtime/asm_amd64.s:1571"}
main.main
        D:/workspace/code/go/gtil/main.go:34
runtime.main
        D:/workspace/env/scoop/apps/go/current/src/runtime/proc.go:250

要做的就是去掉自带的调用栈，把error字段搞地好看点，只需要自定义一个Core就可以，下面贴出代码

func NewErrStackCore(c zapcore.Core) zapcore.Core {
    return &errStackCore{c}
}
type errStackCore struct {
    zapcore.Core
}
func (c *errStackCore) With(fields []zapcore.Field) zapcore.Core {
    return &errStackCore{
        c.Core.With(fields),
    }
}
func (c *errStackCore) Write(ent zapcore.Entry, fields []zapcore.Field) error {
    // 判断fields里有没有error字段
    if !hasStackedErr(fields) {
        return c.Core.Write(ent, fields)
    }
    // 这里是重点，从fields里取出error字段，把内容放到ent.Stack里，逻辑就是这样，具体代码就不给出了
    ent.Stack, fields = getStacks(fields)
    return c.Core.Write(ent, fields)
}
func (c *errStackCore) Check(ent zapcore.Entry, ce *zapcore.CheckedEntry) *zapcore.CheckedEntry {
    return c.Core.Check(ent, ce)
}

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