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go语言日志框架——logrus

夹谷苗宣
2023-12-01

1 Log

Go语言内置的log包实现了简单的日志服务。本文介绍了标准库log的基本使用。

1.1.1. 使用Logger

log包定义了Logger类型,该类型提供了一些格式化输出的方法。本包也提供了一个预定义的“标准”logger,可以通过调用函数Print系列(Print|Printf|Println)、Fatal系列(Fatal|Fatalf|Fatalln)、和Panic系列(Panic|Panicf|Panicln)来使用,比自行创建一个logger对象更容易使用。

例如,我们可以像下面的代码一样直接通过log包来调用上面提到的方法,默认它们会将日志信息打印到终端界面:

package main

import (
    "log"
)

func main() {
    log.Println("这是一条很普通的日志。")
    v := "很普通的"
    log.Printf("这是一条%s日志。\n", v)
    log.Fatalln("这是一条会触发fatal的日志。")
    log.Panicln("这是一条会触发panic的日志。")
}

编译并执行上面的代码会得到如下输出:

    2019/10/11 14:04:17 这是一条很普通的日志。
    2019/10/11 14:04:17 这是一条很普通的日志。
    2019/10/11 14:04:17 这是一条会触发fatal的日志。

logger会打印每条日志信息的日期、时间,默认输出到系统的标准错误。Fatal系列函数会在写入日志信息后调用os.Exit(1)。Panic系列函数会在写入日志信息后panic。

1.1.2. 配置logger

默认情况下的logger只会提供日志的时间信息,但是很多情况下我们希望得到更多信息,比如记录该日志的文件名和行号等。log标准库中为我们提供了定制这些设置的方法。

log标准库中的Flags函数会返回标准logger的输出配置,而SetFlags函数用来设置标准logger的输出配置。

    func Flags() int
    func SetFlags(flag int)

1.1.3. flag选项

log标准库提供了如下的flag选项,它们是一系列定义好的常量。

const (
    // 控制输出日志信息的细节,不能控制输出的顺序和格式。
    // 输出的日志在每一项后会有一个冒号分隔:例如2009/01/23 01:23:23.123123 /a/b/c/d.go:23: message
    Ldate         = 1 << iota     // 日期:2009/01/23
    Ltime                         // 时间:01:23:23
    Lmicroseconds                 // 微秒级别的时间:01:23:23.123123(用于增强Ltime位)
    Llongfile                     // 文件全路径名+行号: /a/b/c/d.go:23
    Lshortfile                    // 文件名+行号:d.go:23(会覆盖掉Llongfile)
    LUTC                          // 使用UTC时间
    LstdFlags     = Ldate | Ltime // 标准logger的初始值
)

下面我们在记录日志之前先设置一下标准logger的输出选项如下:

func main() {
    log.SetFlags(log.Llongfile | log.Lmicroseconds | log.Ldate)
    log.Println("这是一条很普通的日志。")
}

编译执行后得到的输出结果如下:

    2019/10/11 14:05:17.494943 .../log_demo/main.go:11: 这是一条很普通的日志。

1.1.4. 配置日志前缀

log标准库中还提供了关于日志信息前缀的两个方法:

    func Prefix() string
    func SetPrefix(prefix string)

其中Prefix函数用来查看标准logger的输出前缀,SetPrefix函数用来设置输出前缀。

func main() {
    log.SetFlags(log.Llongfile | log.Lmicroseconds | log.Ldate)
    log.Println("这是一条很普通的日志。")
    log.SetPrefix("[pprof]")
    log.Println("这是一条很普通的日志。")
}

上面的代码输出如下:

    [pprof]2019/10/11 14:05:57.940542 .../log_demo/main.go:13: 这是一条很普通的日志。

这样我们就能够在代码中为我们的日志信息添加指定的前缀,方便之后对日志信息进行检索和处理。

1.1.5. 配置日志输出位置

    func SetOutput(w io.Writer)

SetOutput函数用来设置标准logger的输出目的地,默认是标准错误输出。

例如,下面的代码会把日志输出到同目录下的xx.log文件中。

func main() {
    logFile, err := os.OpenFile("./xx.log", os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0644)
    if err != nil {
        fmt.Println("open log file failed, err:", err)
        return
    }
    log.SetOutput(logFile)
    log.SetFlags(log.Llongfile | log.Lmicroseconds | log.Ldate)
    log.Println("这是一条很普通的日志。")
    log.SetPrefix("[小王子]")
    log.Println("这是一条很普通的日志。")
}

如果你要使用标准的logger,我们通常会把上面的配置操作写到init函数中。

func init() {
    logFile, err := os.OpenFile("./xx.log", os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0644)
    if err != nil {
        fmt.Println("open log file failed, err:", err)
        return
    }
    log.SetOutput(logFile)
    log.SetFlags(log.Llongfile | log.Lmicroseconds | log.Ldate)
}

1.1.6. 创建logger

log标准库中还提供了一个创建新logger对象的构造函数–New,支持我们创建自己的logger示例。New函数的签名如下:

    func New(out io.Writer, prefix string, flag int) *Logger

New创建一个Logger对象。其中,参数out设置日志信息写入的目的地。参数prefix会添加到生成的每一条日志前面。参数flag定义日志的属性(时间、文件等等)。

举个例子:

func main() {
    logger := log.New(os.Stdout, "<New>", log.Lshortfile|log.Ldate|log.Ltime)
    logger.Println("这是自定义的logger记录的日志。")
}

将上面的代码编译执行之后,得到结果如下:

    <New>2019/10/11 14:06:51 main.go:34: 这是自定义的logger记录的日志。

总结 : Go内置的log库功能有限,例如无法满足记录不同级别日志的情况,我们在实际的项目中根据自己的需要选择使用第三方的日志库,如logrus、zap等。

2 logrus

github仓库:https://github.com/sirupsen/logrus

golang标准库的日志框架非常简单,仅仅提供了print,panicfatal三个函数,对于更精细的日志级别、日志文件分割以及日志分发等方面并没有提供支持. 所以催生了很多第三方的日志库,但是在golang的世界里,没有一个日志库像slf4j那样在Java中具有绝对统治地位.golang中,流行的日志框架包括logrus、zap、zerolog、seelog等.

logrus是目前Github上star数量最多的日志库,logrus的使用非常简单,与标准库log类似。logrus支持更多的日志级别:

  • Panic:记录日志,然后panic
  • Fatal:致命错误,出现错误时程序无法正常运转。输出日志后,程序退出;
  • Error:错误日志,需要查看原因;
  • Warn:警告信息,提醒程序员注意;
  • Info:关键操作,核心流程的日志;
  • Debug:一般程序中输出的调试信息;
  • Trace:很细粒度的信息,一般用不到;

日志级别从上向下依次增加,Trace最大,Panic最小。logrus有一个日志级别,高于这个级别的日志不会输出。 默认的级别为InfoLevel

 logrus.Debug("Useful debugging information.")
 logrus.Info("Something noteworthy happened!")
 logrus.Warn("You should probably take a look at this.")
 logrus.Error("Something failed but I'm not quitting.")
 logrus.Fatal("Bye.") //log之后会调用os.Exit(1)
 logrus.Panic("I'm bailing.") //log之后会panic()

1.基本用法

package main

import (
  log "github.com/sirupsen/logrus"
)

func main() {
  log.WithFields(log.Fields{
    "animal": "walrus",
  }).Info("A walrus appears")
}

上面代码执行后,标准输出上输出如下:

time="2018-08-11T15:42:22+08:00" level=info msg="A walrus appears" animal=walrus

logrus与golang标准库日志模块完全兼容,因此您可以使用log“github.com/sirupsen/logrus”替换所有日志导入. logrus可以通过简单的配置,来定义输出、格式或者日志级别等.

package main

import (
    "os"
    log "github.com/sirupsen/logrus"
)

func init() {
    // 设置日志格式为json格式
    log.SetFormatter(&log.JSONFormatter{})

    // 设置将日志输出到标准输出(默认的输出为stderr,标准错误)
    // 日志消息输出可以是任意的io.writer类型
    log.SetOutput(os.Stdout)

    // 设置日志级别为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!")
}

2.自定义Logger

如果想在一个应用里面向多个地方log,可以创建Logger实例. logger是一种相对高级的用法, 对于一个大型项目, 往往需要一个全局的logrus实例,即logger对象来记录项目所有的日志.如:

package main

import (
    "github.com/sirupsen/logrus"
    "os"
)

// logrus提供了New()函数来创建一个logrus的实例.
// 项目中,可以创建任意数量的logrus实例.
var log = logrus.New()

func main() {
    // 为当前logrus实例设置消息的输出,同样地,
    // 可以设置logrus实例的输出到任意io.writer
    log.Out = os.Stdout

    // 为当前logrus实例设置消息输出格式为json格式.
    // 同样地,也可以单独为某个logrus实例设置日志级别和hook,这里不详细叙述.
    log.Formatter = &logrus.JSONFormatter{}

    log.WithFields(logrus.Fields{
        "animal": "walrus",
        "size":   10,
    }).Info("A group of walrus emerges from the ocean")
}

输出到指定文件

new内部参数

func New() *Logger {
   return &Logger{
      Out:          os.Stderr,
      Formatter:    new(TextFormatter),
      Hooks:        make(LevelHooks),
      Level:        InfoLevel,
      ExitFunc:     os.Exit,
      ReportCaller: false,
   }
}

3.添加字段

有时候需要在输出中添加一些字段,可以通过调用logrus.WithFieldlogrus.WithFields实现。 logrus.WithFields接受一个logrus.Fields类型的参数,其底层实际上为map[string]interface{}

// github.com/sirupsen/logrus/logrus.go
type Fields map[string]interface{}

logrus不推荐使用冗长的消息来记录运行信息,它推荐使用Fields来进行精细化的、结构化的信息记录. 例如下面的记录日志的方式:

log.Fatalf("Failed to send event %s to topic %s with key %d", event, topic, key)

logrus中不太提倡,logrus鼓励使用以下方式替代之:

log.WithFields(log.Fields{
  "event": event,
  "topic": topic,
  "key": key,
}).Fatal("Failed to send event")

如果在一个函数中的所有日志都需要添加某些字段,可以使用WithFields的返回值。例如在 Web 请求的处理器中,日志都要加上user_idip字段:

package main

import (
  "github.com/sirupsen/logrus"
)

func main() {
  requestLogger := logrus.WithFields(logrus.Fields{
    "user_id": 10010,
    "ip":      "192.168.32.15",
  })

  requestLogger.Info("info msg")
  requestLogger.Error("error msg")
}

4.Hook接口用法

还可以为logrus设置钩子,每条日志输出前都会执行钩子的特定方法。所以,我们可以添加输出字段、根据级别将日志输出到不同的目的地。 logrus也内置了一个syslog的钩子,将日志输出到syslog中。

logrus的hook接口定义如下,其原理是每此写入日志时拦截,修改logrus.Entry.

钩子需要实现logrus.Hook接口:

// github.com/sirupsen/logrus/hooks.go
type Hook interface {
  Levels() []Level // `Levels()`方法返回感兴趣的日志级别,输出其他日志时不会触发钩子。
  Fire(*Entry) error	//`Fire`是日志输出前调用的钩子方法。
}

一个简单自定义hook如下,DefaultFieldHook定义会在所有级别的日志消息中加入默认字段appName=”myAppName”.

package main

import (
  "github.com/sirupsen/logrus"
)

type AppHook struct {
  AppName string
}

func (h *AppHook) Levels() []logrus.Level {
  return logrus.AllLevels
}

func (h *AppHook) Fire(entry *logrus.Entry) error {
  entry.Data["app"] = h.AppName
  return nil
}

func main() {
  h := &AppHook{AppName: "awesome-web"}
  logrus.AddHook(h) //在初始化前调用`log.AddHook(hook)`添加相应的`hook`即可.

  logrus.Info("info msg")
}

logrus的第三方 Hook 很多,我们可以使用一些 Hook 将日志发送到 redis/mongodb 等存储中:

 类似资料: