slog实战：文件日志、轮转与kafka集成

《slog正式版来了：Go日志记录新选择！^[1]^》一文发布后，收到了很多读者的反馈，意见集中在以下几点：

基于slog如何将日志写入文件
slog是否支持log轮转(rotation)，如果slog不支持，是否有好的log轮转插件推荐？
如何与kafka集成
日志输出有哪些最佳实践

这篇文章就是对上述问题进行补充说明的，供大家参考，希望能给大家带去帮助。

1. 输出日志到文件

之所以《slog正式版来了：Go日志记录新选择！^[2]^》一文中使用的例子^[3]^都以os.Stdout(标准输出)为log输出目的地，主要是因为基于云原生微服务架构模式下，应用都跑在容器中(k8s^[4]^的pod中)，基本都是将log输出到Stdout，而不会写入某个具体的本地文件。但如果应用是基于虚拟机或裸机部署，那么将日志写入文件仍然是第一选项。

其实，使用slog内置的TextHandler和JSONHandler可以非常方便的将结构化的日志写入文件，因为slog.NewXXXHandler函数的第一个参数是一个io.Writer，这样通过将一个文件的描述符传递给NewXXXHandler，即可创建一个向文件写入日志的Logger。我们看下面示例代码：

go 复制代码

//slog-in-action/log2file/main.go

package main
  
import (
    "log/slog"
    "os"
)

func main() {
    f, err := os.Create("foo.log")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer f.Close()
    logger := slog.New(slog.NewJSONHandler(f, nil))
    slog.SetDefault(logger)
    slog.Info("greeting", "say", "hello")
}

在这个示例中，我们创建了目标日志文件foo.log，并将其描述符(*os.File)传给了NewJSONHandler函数，通过这种方式创建出来的Logger输出的日志内容将会被写入foo.log文件中：

go 复制代码

$go run main.go
$cat foo.log
{"time":"2023-09-02T19:38:45.441782+08:00","level":"INFO","msg":"greeting","say":"hello"}

这种方式应该可以满足大多数gopher的需求了。

2. 日志文件的管理

一旦将日志写入文件，后续就要对日志文件进行管理，比如：日志文件的轮转、压缩、归档以及定期清理(腾出磁盘空间)等。

关于如何对日志文件管理的方案大致有这么几种。

第一种是借助外部工具，比如在主流的Linux发行版上都有一个logrotate^[5]^工具程序，应用程序可以借助该工具对应用输出的日志进行rotate、压缩、归档和删除历史归档日志，这样可大幅简化应用的日志输出逻辑，应用仅需要将日志输出到一个具名文件中即可，其余都交给logrotate处理。关于如何使用logrotate，我在《写Go代码时遇到的那些问题[第1期]》^[6]^中有详细说明，感兴趣的朋友可以移步阅读一下，这里就不赘述了。

第二种就是log包自身支持。大多数log包都没有将日志文件管理作为自己的功能feature，slog包也是如此，没有原生提供此功能。

第三种就是通过支持log包相关插件接口的一些扩展包来支持。lumberjack^[7]^就是这样的一个插件包，它支持与很多知名的log包集成在一起实现对log文件的管理，比如logrus、zap等。我曾在《写Go代码时遇到的那些问题[第3期] 》^[8]^和《一文告诉你如何用好uber开源的zap日志库》^[9]^两篇文章中分别讲解了logrus和zap与lumberjack集成在一起对日志文件进行管理的方法。如果你对lumberjack不是很熟悉，建议你在继续阅读下面内容之前，温习一下这两篇文章。

在这一篇文章中，我们用示例来简单说说如何将slog与lumberjack集成以实现对log文件的管理功能。看下面示例：

go 复制代码

//slog-in-action/lumberjack/main.go

package main
  
import (
    "log/slog"

    "gopkg.in/natefinch/lumberjack.v2"
)

func main() {
    r := &lumberjack.Logger{
        Filename:   "./foo.log",
        LocalTime:  true,
        MaxSize:    1,
        MaxAge:     3,
        MaxBackups: 5,
        Compress:   true,
    }
    logger := slog.New(slog.NewJSONHandler(r, nil))
    slog.SetDefault(logger)

    for i := 0; i < 100000; i++ {
        slog.Info("greeting", "say", "hello")
    }
}

在这个示例中，我们看到：*lumberjack.Logger实现了io.Writer接口，因为只要将实例化后的*lumberjack.Logger以参数形式传入NewXXXHandler即可完成slog与lumberjack的集成。至于日志文件的管理行为则是通过lumberjack.Logger实例化过程的字段赋值来定制的。比如这里我们指定了目标日志文件名(Filename)为"./foo.log"，指定当文件达到1M字节时(MaxSize)进行rotate，对rotate后的文件进行压缩(Compress)，最多保留5个归档文件(MaxBackups)以及归档文件最多保存3天(MaxAge)等。

运行上述示例程序后，我们将在当前目录想得到如下文件：

go 复制代码

$go run main.go
$ls
foo-2023-09-02T08-24-20.854.log.gz  foo-2023-09-02T08-24-20.979.log.gz foo-2023-09-02T08-24-21.098.log.gz  go.mod  main.go
foo-2023-09-02T08-24-20.918.log.gz  foo-2023-09-02T08-24-21.041.log.gz foo.log        go.sum

foo.log是当前正在写入的日志文件，而其他带有时间戳、以gz为后缀的文件则是归档文件。由于有了lumberjack对日志文件的管理，我们就不用再担心日志文件size过大、归档文件过多没有清理而导致的磁盘被占满的问题了。

注：lumberjack.Logger的各个属性字段的配置要根据你的应用实际输出日志的情况、本地磁盘可用空间来确定。

3. 与kafka集成

在我们团队的一个生产项目中，日志是不落盘而直接写入kafka的，关于这个事情，我在《Go社区主流Kafka客户端简要对比》^[10]^一文中也曾提到过，并给出了基于zap和不同kafka客户端实现向kafka写入日志的方案。

slog与kafka集成的思路也是类似的，不同的是定制KafkaHandler的方法，基于slog，我们要让KafkaHandler实现slog.Handler接口。在《slog正式版来了：Go日志记录新选择！^[11]^》一文中，我们给出了一个向channel写入结构化日志的示例^[12]^，KakfaHandler完全可以借鉴其中的ChanHandler，也是通过字节切片来承接JSONHandler写出的日志，不同的是将写入Channel改为通过kafka client写入Kafka! 在这里我就不给出KakfaHandler的实现了，这个作业留给大家，记得实现KafkaHandler后，使用slog/slogtest对其正确性做一个测试！

注：注意在实现KakfaHandler时，考虑goroutine并发使用同一个基于KafkaHandler创建的slog.Logger的情况，也就是字节切片的并发访问和共享的问题。

4. 日志输出的实践建议

在《聊聊Go应用输出日志的工程实践^[13]^》一文中，我聊了一些在日常使用log时遇到的问题、解决方法以及Go团队对log支持上的问题。log/slog的正式发布，一定程度上解决或改善了那篇文章中提到的部分问题。

此外，在读者关心的日志输出内容方面有哪些实践建议，我也总结了以下几点：

1). 选择合适的日志级别。常见的日志级别包括 DEBUG、INFO、WARNING和ERROR。在生产环境中，我们通常将日志级别设置为WARNING或ERROR，最低是info，不能再低了，避免打印过多日志以影响应用性能。

2). 日志级别要支持热更新。在系统出现异常时，如果要做在线调试，支持热更新的日志级别就特别重要，我们可以在一个调试时间窗口将日志级别下调至info或debug，这样可以抓取到一段时间的详细日志，以供调试和诊断参考。

3). 优先选结构化日志。相对于文本日志更适合人类阅读，结构化日志更适于机器解析、索引和查询。大多数正常情况下，我们是不会去看日志的，日志都会被汇集到集中日志中心存储、管理并索引(比如常见的ELK方案、近来的grafana的PLG方案(Promtail, Loki and Grafana)^[14]^等)，以便于后续做查询和展示。针对这样的情况，显然结构化日志更适合。

4). 无论使用结构化还是文本形式日志，日志格式都要清晰易读。每条日志至少要打印时间、日志级别、事件源、事件详情等信息，对于固定的字段，要用属性(attribute)来设置，以提高输出性能。

5). 考虑到排查和诊断业务问题，通常会为日志添加上下文信息。比如：在日志中增加关于当前用户、请求ID等上下文信息等。但不应该在日志中输出用户的隐私数据等敏感信息，要么移除，要么做打码处理。

6). 考虑到监控和告警的需要，有些时候我们会对错误日志进行监控，可能会在日志中放置一些具有监控意义的特征字段。

7). 对于日志写入文件的情况，就如本文前面提到的，要考虑日志文件的管理：设置合理的分割轮转日志文件策略以及日志文件的归档管理，避免日志文件的无限增长对磁盘带来的影响。

日志输出内容没有"固定标准"，需根据大家实际所处的业务环境以及相关要求确定。

5. 小结

本文是《slog正式版来了：Go日志记录新选择！^[15]^》一文的"补充篇"，主要对将slog日志如何写入文件以及对文件的管理(轮转、归档、清理等方案)做了说明。对于将slog与外部系统(如kafka)进行集成的思路做了点拨，最后还给出了一些关于日志输出实践方面的参考意见，希望能帮助到大家！

本文涉及的示例代码可以在这里^[16]^下载。

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参考资料

[1]

slog正式版来了：Go日志记录新选择！: https://tonybai.com/2023/09/01/slog-a-new-choice-for-logging-in-go
[2]

slog正式版来了：Go日志记录新选择！: https://tonybai.com/2023/09/01/slog-a-new-choice-for-logging-in-go
[3]

使用的例子: https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/slog-examples-go121
[4]

k8s: https://tonybai.com/tag/k8s
[5]

logrotate: https://github.com/logrotate/logrotate
[6]

《写Go代码时遇到的那些问题[第1期]》: https://tonybai.com/2018/01/13/the-problems-i-encountered-when-writing-go-code-issue-1st
[7]

lumberjack: https://github.com/natefinch/lumberjack
[8]

《写Go代码时遇到的那些问题[第3期] 》: https://tonybai.com/2018/04/06/the-problems-i-encountered-when-writing-go-code-issue-3rd
[9]

《一文告诉你如何用好uber开源的zap日志库》: https://tonybai.com/2021/07/14/uber-zap-advanced-usage
[10]

《Go社区主流Kafka客户端简要对比》: https://tonybai.com/2022/03/28/the-comparison-of-the-go-community-leading-kakfa-clients
[11]

slog正式版来了：Go日志记录新选择！: https://tonybai.com/2023/09/01/slog-a-new-choice-for-logging-in-go
[12]

向channel写入结构化日志的示例: https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/slog-examples-go121/demo4
[13]

聊聊Go应用输出日志的工程实践: https://tonybai.com/2022/03/05/go-logging-practice
[14]

grafana的PLG方案(Promtail, Loki and Grafana): https://www.cncf.io/blog/2020/07/27/logging-in-kubernetes-efk-vs-plg-stack/
[15]

slog正式版来了：Go日志记录新选择！: https://tonybai.com/2023/09/01/slog-a-new-choice-for-logging-in-go
[16]

这里: https://github.com/bigwhite/experiments/tree/master/slog-in-action
[17]

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[18]

链接地址: https://m.do.co/c/bff6eed92687