golang日志包logger的用法详解

1. logger包介绍

import  "github.com/wonderivan/logger"

在我们开发go程序的过程中,发现记录程序日志已经不是fmt.print这么简单,我们想到的是打印输出能够明确指定当时运行时间、运行代码段,当然我们可以引入go官方自带包 import “log”,然后通过log.Printf、log.Println等方式输出,而且默认是日志输出时只带时间的,想要同时输出所运行代码段位置,还需要通过执行一下指定进行相关简单的设置

log.SetFlags(log.LstdFlags | log.Lshortfile)
log.SetPrefix(xxx)

然而logger要做的并不仅仅是要这些:

logger支持自定义时间格式

logger支持不同的日志等级输出,能够有效提高日志输出性能和检索;

logger支持控制台+文件+网络的三种方式输出,并且可以任意组合。

logger支持控制台输出颜色区分;

logger支持文本输出的自定制;

logger支持网络日志传输,例如直连logstash发送。

2. logger包使用

logger包使用起来非常方便,很多配置参数都有其默认值,符合通常使用习惯。如果仅需要在控制台输出,则只需要引入该包,然后直接使用即可:

package main
import "github.com/wonderivan/logger"
func main() {
 logger.Trace("this is Trace") // 由于默认输出,只会在控制台输出Debug及其以上日志,所以该条不会输出
 logger.Debug("this is Debug")
 logger.Info("this is Info")
 logger.Warn("this is Warn")
 logger.Error("this is Error")
 logger.Crit("this is Critical")
 logger.Alert("this is Alert")
 logger.Emer("this is Emergency")
}

此时在终端即可输出(如果是非windows终端,支持日志等级颜色区分):

3. logger详细介绍

在上边介绍了logger的基本使用后,接下来详细介绍一下该包的文本输出和网络输出,及其相关配置项。

3.1 日志等级

当前日志输出等级共8种,从0-7对应的等级由高到底,可以通过配置参数进行配置,默认为DEBG级别,当配置为某个输出等级时,只有大于等于该等级的日志才会输出。不同的输出适配器支持不同的日志等级配置。

logger日志等级列表
等级 配置 释义 控制台颜色
0 EMER 系统级紧急,比如磁盘出错,内存异常,网络不可用等 红色底
1 ALRT 系统级警告,比如数据库访问异常,配置文件出错等 紫色
2 CRIT 系统级危险,比如权限出错,访问异常等 蓝色
3 EROR 用户级错误 红色
4 WARN 用户级警告 黄色
5 INFO 用户级重要 天蓝色
6 DEBG 用户级调试 绿色
7 TRAC 用户级基本输出,比如成员信息,结构体值等 绿色

3.2 配置参数说明

logger当前支持控制台、文件、网络3种方式输出,这3中输出时通过各自的json格式参数进行设置,如果未配置某项适配器时,则不初始化也不会输出到该适配器。

默认配置为只控制台输出DEBG及其以上日志。

{
    "TimeFormat":"2006-01-02 15:04:05", // 输出日志开头时间格式
    "Console": {            // 控制台日志配置
        "level": "TRAC",    // 控制台日志输出等级
        "color": true       // 控制台日志颜色开关
    },
    "File": {                   // 文件日志配置
        "filename": "app.log",  // 初始日志文件名
        "level": "TRAC",        // 日志文件日志输出等级
        "daily": true,          // 跨天后是否创建新日志文件,当append=true时有效
        "maxlines": 1000000,    // 日志文件最大行数,当append=true时有效
        "maxsize": 1,           // 日志文件最大大小,当append=true时有效
        "maxdays": -1,          // 日志文件有效期
        "append": true,         // 是否支持日志追加
        "permit": "0660"        // 新创建的日志文件权限属性
    },
    "Conn": {                       // 网络日志配置
        "net":"tcp",                // 日志传输模式
        "addr":"10.1.55.10:1024",   // 日志接收服务器
        "level": "Warn",            // 网络日志输出等级
        "reconnect":true,           // 网络断开后是否重连
        "reconnectOnMsg":false,     // 发送完每条消息后是否断开网络
    }
}

输出日志开头时间格式只要该符合go中Time.Format格式即可,例如:

时间类型 时间格式
ANSIC "Mon Jan _2 15:04:05 2006"
UnixDate "Mon Jan _2 15:04:05 MST 2006"
RubyDate "Mon Jan 02 15:04:05 -0700 2006"
RFC822 "02 Jan 06 15:04 MST"
RFC822Z "02 Jan 06 15:04 -0700"
RFC850 "Monday, 02-Jan-06 15:04:05 MST"
RFC1123 "Mon, 02 Jan 2006 15:04:05 MST"
RFC1123Z "Mon, 02 Jan 2006 15:04:05 -0700"
RFC3339 "2006-01-02T15:04:05Z07:00"
RFC3339Nano "2006-01-02T15:04:05.999999999Z07:00"
Kitchen "3:04PM"
Stamp "Jan _2 15:04:05"
StampMilli "Jan _2 15:04:05.000"
StampMicro "Jan _2 15:04:05.000000"
StampNano "Jan _2 15:04:05.000000000"
RFC3339Nano1 "2006-01-02 15:04:05.999999999 -0700 MST"
DEFAULT "2006-01-02 15:04:05"

对应的输出开头时间格式为:

========RFC1123Z time format========
Thu, 02 Aug 2018 18:48:04 +0800 [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Debug R
========Stamp time format========
Aug  2 18:48:04 [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Debug Stamp
========StampMilli time format========
Aug  2 18:48:04.489 [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Debug StampMilli
========StampNano time format========
Aug  2 18:48:04.490002155 [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Debug StampNa
========RubyDate time format========
Thu Aug 02 18:48:04 +0800 2018 [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Debug Ru
========RFC822 time format========
02 Aug 18 18:48 CST [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Debug RFC822
========RFC822Z time format========
02 Aug 18 18:48 +0800 [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Debug RFC822Z
========RFC1123 time format========
Thu, 02 Aug 2018 18:48:04 CST [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Debug RFC
========RFC3339 time format========
2018-08-02T18:48:04+08:00 [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Debug RFC3339
========RFC3339Nano time format========
2018-08-02T18:48:04.490377325+08:00 [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Deb
========ANSIC time format========
Thu Aug  2 18:48:04 2018 [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Debug ANSIC
========UnixDate time format========
Thu Aug  2 18:48:04 CST 2018 [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Debug Unix
========RFC850 time format========
Thursday, 02-Aug-18 18:48:04 CST [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Debug
========Kitchen time format========
6:48PM [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Debug Kitchen
========StampMicro time format========
Aug  2 18:48:04.490662 [DEBG] [github.com/wonderivan/logger/log_test.go:115] Debug StampMicro

3.3 设置配置参数:

通过调用logger.SetLogger(config string)方法设置参数,config支持json配置,也支持指定内容为json配置的文件路径,例如:

    // 通过配置参数直接配置
    logger.SetLogger(`{"Console": {"level": "DEBG"}}`)
    // 通过配置文件配置
    logger.SetLogger("/home/log.json")
 

3.4 配置其他相关说明

1、当日志文件配置项append为true时,如果当前写入的日志发生跨天(daily为true)或超过最大限制时,会创建一个新文件,原有文件格式被重命名为: ****.xxxx-xx-xx.xxx.xxx 格式,例如:当向app.log写入日志时,触发了创建新文件操作,则将app.log重命名为 app.2018-01-01.001.log, 如果此时app.2018-01-01.001.log已经存在,则将刚才的app.log重命名为 app.2018-01-01.002.log,以此类推。

2、logger package默认初始化了全局的defaultLogger,所以直接调用logger.SetLogger的其实是给该对象设置输出参数,如果想要使用自定义的logger对象,需要通过logger.NewLogger()进行初始化。

3、网络配置中的reconnectOnMsg为true时,每条发送一条消息都会重连一次网络日志中心,适用于写日志频率极低的情况下的调用,可以减少长时间网络连接而占用资源。但强烈不建议平常使用时设置为true,这将会导致调用方反复的网络重连,极大增加资源消耗和延迟。

4、conn网络输出适配器经过ELK集成环境的测试验证,通过该方式发送的日志,能够正常通过Elecsearch和Kibana检索和分析

4 下载和使用

保证golang开发环境的正常配置,并且go相关工具安装完成,GOPATH等设置正常(go开发所必须的)。

执行go get github.com/wonderivan/logger , 然后import 该包即可使用。

包源码链接: golang日志包logger

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

(0)

相关推荐

  • 解决Golang中goroutine执行速度的问题

    突然想到了之前一直没留意的for循环中开goroutine的执行顺序问题,就找了段代码试了试,试了几次后发现几个有意思的地方,我暂时没有精力往更深处挖掘,希望有golang大神能简单说一说这几个地方是怎么回事. 代码: package main import "fmt" func Count(ch chan int) { fmt.Println("Count doing") ch <- 1 fmt.Println("Counting") }

  • golang协程池模拟实现群发邮件功能

    比如批量群发邮件的功能 因为发送邮件是个比较耗时的操作, 如果是传统的一个个执行 , 总体耗时比较长 可以使用golang实现一个协程池 , 并行发送邮件 pool包下的pool.go文件 package pool import "log" //具体任务,可以传参可以自定义操作 type Task struct { Args interface{} Do func(interface{})error } //协程的个数 var Nums int //任务通道 var JobChanne

  • golang elasticsearch Client的使用详解

    elasticsearch 的client ,通过 NewClient 建立连接,通过 NewClient 中的 Set.URL设置访问的地址,SetSniff设置集群 获得连接 后,通过 Index 方法插入数据,插入后可以通过 Get 方法获得数据(最后的测试用例中会使用 elasticsearch client 的Get 方法) func Save(item interface{}) { client, err := elastic.NewClient( elastic.SetURL("h

  • Golang logrus 日志包及日志切割的实现

    本文主要介绍 Golang 中最佳日志解决方案,包括常用日志包logrus的基本使用,如何结合file-rotatelogs包实现日志文件的轮转切割两大话题. Golang 关于日志处理有很多包可以使用,标准库提供的 log 包功能比较少,不支持日志级别的精确控制,自定义添加日志字段等.在众多的日志包中,更推荐使用第三方的 logrus 包,完全兼容自带的 log 包.logrus 是目前 Github 上 star 数量最多的日志库,logrus 功能强大,性能高效,而且具有高度灵活性,提供了

  • golang有用的库及工具 之 zap.Logger包的使用指南

    zap.Logger 是go语言中相对日志库中性能最高的.那么如何开始使用? 不多说直接上代码: import ( "encoding/json" "fmt" "log" "go.uber.org/zap" "go.uber.org/zap/zapcore" ) var Logger *zap.Logger func InitLogger() { // 日志地址 "out.log" 自定

  • 解决golang结构体tag编译错误的问题

    写了一个带标签的结构体 type server struct{ XMLName xml.Name 'xml:"server"' } 解决 编译错误field tag must be a string,后来发现是后面标签上引号不正确,不应该是回车键旁边的单引号,而是数字键1旁边的单引号 type server struct{ XMLName xml.Name `xml:"server"` } 补充:golang中struct成员变量的标签(Tag)说明和获取方式 在处

  • golang 比较浮点数的大小方式

    Golang浮点数比较和运算会出现误差. 浮点数储存至内存中时,2的-1.-2---n次方不能精确的表示小数部分,所以再把这个数从地址中取出来进行计算就出现了偏差. package main import ( "errors" "fmt" "github.com/shopspring/decimal" ) func FloatCompare(f1, f2 interface{}) (n int, err error) { var f1Dec, f

  • Golang的func参数及返回值操作

    参数及返回值 参数一指定数据类型为int 参数二 (-interface{}) 可传任何多个不同类型的参数 返回值:单个返回值直接指定数据类型可以不使用 (),多个返回值需使用().各返回值之间使用逗号分隔 func main() { demo.Params(10, 20, "golang", true) } func Params(id int, params ...interface{}) (error, error) { fmt.Println(id) fmt.Println(p

  • golang日志包logger的用法详解

    1. logger包介绍 import "github.com/wonderivan/logger" 在我们开发go程序的过程中,发现记录程序日志已经不是fmt.print这么简单,我们想到的是打印输出能够明确指定当时运行时间.运行代码段,当然我们可以引入go官方自带包 import "log",然后通过log.Printf.log.Println等方式输出,而且默认是日志输出时只带时间的,想要同时输出所运行代码段位置,还需要通过执行一下指定进行相关简单的设置 lo

  • Python munch包 /Munch() 的用法详解

    安装: pip install munch 定义字典的三种方式: from munch import Munch # 字典的定义方式1: dict_1 = {'Age':8, 'School':'RUNOOB'} print(dict_1) # 字典的定义方式2: dict_2 = dict(Age = 8, School='RUNOOB') print(dict_2) # 字典的定义方式3: dict_3 = Munch() dict_3.Age = 15 dict_3.School = 'R

  • Go语言学习之context包的用法详解

    目录 前言 需求一 需求二 Context 接口 emptyCtx valueCtx 类型定义 WithValue cancelCtx 类型定义 cancelCtx WithCancel timerCtx 类型定义 WithDeadline WithTimeout 总结 前言 日常 Go 开发中,Context 包是用的最多的一个了,几乎所有函数的第一个参数都是 ctx,那么我们为什么要传递 Context 呢,Context 又有哪些用法,底层实现是如何呢?相信你也一定会有探索的欲望,那么就跟

  • golang fmt格式“占位符”的实例用法详解

    golang 的fmt 包实现了格式化I/O函数,类似于C的 printf 和 scanf. # 定义示例类型和变量 type Human struct { Name string } var people = Human{Name:"zhangsan"} 普通占位符 占位符 说明 举例 输出 %v 相应值的默认格式. Printf("%v", people) {zhangsan}, %+v 打印结构体时,会添加字段名 Printf("%+v",

  • GOLang单元测试用法详解

    目录 概念 go test基本用法 go test 基础用例 测试可执行程序 外部测试包解决循环依赖 测试覆盖比例 测试基准函数 概念 单元测试 UT测试,针对程序来进行正确检测测试工作,一个优秀强壮代码 需要有完美的 UT测试用例 go test基本用法 go test 测试用例放在 *_test.go 文件中,与被测函数放到同一个目录下面go build 时候不会构建成包一部分 被测试用例函数命名 TestXXX. 第一个字母必须大写 测试函数: 检测逻辑是否正确 基准函数以BenChmar

  • Python3.8对可迭代解包的改进及用法详解

    Python 3 的可迭代解包 在 PEP 3132 - Extended Iterable Unpacking 里面描述了一种对可迭代对象的解包用法,Python 3 可用: In : a, *b, c = range(5) In : a, c Out: (0, 4) In : b Out: [1, 2, 3] In : *a, = range(5) In : a Out: [0, 1, 2, 3, 4] In : for a, *b in [(1, 2, 3), (4, 5, 6, 7)]:

  • python解包用法详解

    对于一堆资料,我们可以把它分给不同的人使用,这个分散的过程,我们可以看成是解包方法是实现.当然实际python解包的使用会相对复杂一点,我们会对常见的列表.函数等进行操作.下面我们就Python解包的使用进行说明,然后带来两种解包方法的详解,大家一起往下看. 1.使用说明 (1)解包的意义就是将传递给函数的一个列表,元组,字典,拆分成独立的多个元素然后赋值给函数中的形参变量. (2)解包字典有两种解法,一种用*解的只有key,一种用**解的有key.value.但是这个方法**只能在函数定义中使

  • Golang学习之反射机制的用法详解

    目录 介绍 TypeOf() ValueOf() 获取接口变量信息 事先知道原有类型的时候 事先不知道原有类型的时候 介绍 反射的本质就是在程序运行的时候,获取对象的类型信息和内存结构,反射是把双刃剑,功能强大但可读性差,反射代码无法在编译阶段静态发现错误,反射的代码常常比正常代码效率低1~2个数量级,如果在关键位置使用反射会直接导致代码效率问题,所以,如非必要,不建议使用. 静态类型是指在编译的时候就能确定的类型(常见的变量声明类型都是静态类型):动态类型是指在运行的时候才能确定的类型(比如接

  • Python入门之模块和包用法详解

    目录 模块 1. 导入模块的方式 2. 导入方式详解 3. 制作模块 4. 模块定位顺序 5. __all__ 包 1. 制作包 2. 导入包 总结 模块 Python 模块(Module),是一个 Python 文件,以 .py 结尾,包含了 Python 对象定义和 Python 语句 模块能定义函数,类和变量,模块里也能包含可执行的代码 1. 导入模块的方式 import 模块名 from 模块名 import 功能名 from 模块名 import * import 模块名 as 别名

  • Python3网络爬虫中的requests高级用法详解

    本节我们再来了解下 Requests 的一些高级用法,如文件上传,代理设置,Cookies 设置等等. 1. 文件上传 我们知道 Reqeuests 可以模拟提交一些数据,假如有的网站需要我们上传文件,我们同样可以利用它来上传,实现非常简单,实例如下: import requests files = {'file': open('favicon.ico', 'rb')} r = requests.post('http://httpbin.org/post', files=files) print

随机推荐