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《slog正式版来了：Go日志记录新选择！》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！》一文中使用的例子都以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：

//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 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]》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] 》和《一文告诉你如何用好uber开源的zap日志库》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：

//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 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》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！》一文中，我们给出了一个向channel写入结构化日志的示例，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》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)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！》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下载。

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2023/09/01/slog-a-new-choice-for-logging-in-go

在大约一年前，我就写下了《slog：Go官方版结构化日志包》一文，文中介绍了Go团队正在设计并计划在下一个Go版本中落地的Go官方结构化日志包：slog。但slog并未如预期在Go 1.20版本中落地，而是在golang.org/x/exp/slog下面给出了slog的初始实现供社区体验。

时光飞逝，slog在golang.org/x/exp/slog下经历了1年多时间的改善和演进，终于在最近发布的Go 1.21版本中以log/slog的包导入路径正式加入Go标准库。

正式版的slog在结构上并未作较大变化，依旧是分为前端和后端，因此讲exp/slog时的那幅图依然适用：

不过，正式版的slog与当初那篇文章中的exp/slog在一些类型与API上已有不同。在这篇文章中，我就来简要说明一下。我这里讲述的思路大致是将《slog：Go官方版结构化日志包》一文中的例子用log/slog改造一遍，这个过程可以让我们看到正式版log/slog与exp/slog的差异。

1. slog快速入门

1.1 slog的”hello, world”

如果仅是想以最快速的方式开始使用slog，那么下面可以算是slog的”hello, world”版本：

//slog-examples-go121/demo0/main.go

package main

import (
    "log/slog"
)

func main() {
    slog.Info("my first slog msg", "greeting", "hello, slog")
}

运行这段程序，会得到下面输出：

$go run main.go
2023/08/29 05:01:36 INFO my first slog msg greeting="hello, slog"

1.2 TextHandler和JSONHandler

默认情况下，slog输出的格式仅是普通text格式，而并非JSON格式，也不是以key=value形式呈现的文本。

slog提供了以JSON格式输出的JSONHandler和以key=value形式呈现的文本形式的TextHandler。不过要使用这两种Handler进行日志输出，我们需要显式创建它们：

//slog-examples-go121/demo1/main.go

h := slog.NewTextHandler(os.Stderr, nil)
l := slog.New(h)
l.Info("greeting", "name", "tony")
l.Error("oops", "err", net.ErrClosed, "status", 500)

h1 := slog.NewJSONHandler(os.Stderr, nil)
l1 := slog.New(h1)
l1.Info("greeting", "name", "tony")
l1.Error("oops", "err", net.ErrClosed, "status", 500)

注：相对于exp/slog，正式版的log/slog的NewTextHandler和NewJSONHandler增加了一个新的opts *HandlerOptions参数。

上述代码分别创建了一个使用TextHandler的slog.Logger实例以及一个使用JSONHandler的slog.Logger实例，执行这段代码后将输出如下日志：

$go run main.go
time=2023-08-29T05:34:27.370+08:00 level=INFO msg=greeting name=tony
time=2023-08-29T05:34:27.370+08:00 level=ERROR msg=oops err="use of closed network connection" status=500
{"time":"2023-08-29T05:34:27.370306+08:00","level":"INFO","msg":"greeting","name":"tony"}
{"time":"2023-08-29T05:34:27.370315+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","err":"use of closed network connection","status":500}

如果觉得每次还得使用l或l1来调用Info、Error等输出日志的函数不便利，可以将l或l1设置为Default Logger，这样无论在任何包内都可以直接通过slog包级函数，如Info、Error等直接输出日志：

//slog-examples-go121/demo1/main.go

time=2023-08-29T05:40:08.503+08:00 level=INFO msg="textHandler after setDefault" name=tony age=30
{"time":"2023-08-29T05:40:08.503672+08:00","level":"INFO","msg":"jsonHandler after setDefault","name":"tony","age":30}

注：相对于exp/slog，正式版的log/slog提供了带有Context的Info、Error日志输出函数：DebugContext、InfoContext、ErrorContext等。

1.3 HandlerOption

通过在创建Handler时传入自定义的HandlerOption，我们可以设置Logger的日志级别和是否输出Source，比如下面示例：

//slog-examples-go121/demo2/main.go

opts := slog.HandlerOptions{
AddSource: true,
Level:     slog.LevelError,
}

slog.SetDefault(slog.New(slog.NewJSONHandler(os.Stderr, &opts)))
slog.Info("open file for reading", "name", "foo.txt", "path", "/home/tonybai/demo/foo.txt")
slog.Error("open file error", "err", os.ErrNotExist, "status", 2)

上述代码通过HandlerOption设置了Handler仅输出Error级别日志，并在输出的日志中带上Source信息，运行这段程序，会得到下面输出：

$go run main.go
{"time":"2023-08-29T05:18:18.068213+08:00","level":"ERROR","source":{"function":"main.main","file":"/Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/slog-examples-go121/demo2/main.go","line":17},"msg":"open file error","err":"file does not exist","status":2}

我们看到通过Info函数输出的日志并没有被仅处理Error级别的Handler输出到console上。另外在输出的日志中，我们看到了source这个key，以及它的值，即输出日志的那行代码在源代码文件中位置。

1.4 属性字段

我们日常输出的日志都有一些共同的字段，比如上面的level、time，这些字段被称为属性。slog支持带有属性(attribute)的日志输出，slog内置了若干属性，如下面代码所示：

// log/slog/handler.go

// Keys for "built-in" attributes.
const (
    // TimeKey is the key used by the built-in handlers for the time
    // when the log method is called. The associated Value is a [time.Time].
    TimeKey = "time"
    // LevelKey is the key used by the built-in handlers for the level
    // of the log call. The associated value is a [Level].
    LevelKey = "level"
    // MessageKey is the key used by the built-in handlers for the
    // message of the log call. The associated value is a string.
    MessageKey = "msg"
    // SourceKey is the key used by the built-in handlers for the source file
    // and line of the log call. The associated value is a string.
    SourceKey = "source"
)

当然slog也支持自定义属性：

//slog-examples-go121/demo2/main.go

l := slog.Default().With("attr1", "attr1_value", "attr2", "attr2_value")
l.Error("connect server error", "err", net.ErrClosed, "status", 500)
l.Error("close conn error", "err", net.ErrClosed, "status", 501)

在上面的代码中，我们定义了两个属性：attr1和attr2，以及它们的值，这样当我们用带有这两个属性的Logger输出日志时，每行日志都会包含这两个属性：

{"time":"2023-08-29T05:28:39.322014+08:00","level":"ERROR","source":{"function":"main.main","file":"/Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/slog-examples-go121/demo2/main.go","line":23},"msg":"connect server error","attr1":"attr1_value","attr2":"attr2_value","err":"use of closed network connection","status":500}
{"time":"2023-08-29T05:28:39.322028+08:00","level":"ERROR","source":{"function":"main.main","file":"/Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/slog-examples-go121/demo2/main.go","line":24},"msg":"close conn error","attr1":"attr1_value","attr2":"attr2_value","err":"use of closed network connection","status":501}

当然你也可以通过slog.LogAttrs做“一次性”的属性输出：

//slog-examples-go121/demo2/main.go

l.LogAttrs(context.Background(), slog.LevelError, "log with attribute once", slog.String("attr3", "attr3_value"))
l.Error("reconnect error", "err", net.ErrClosed, "status", 502)

这两行输出如下日志：

{"time":"2023-08-29T05:32:00.419772+08:00","level":"ERROR","source":{"function":"main.main","file":"/Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/slog-examples-go121/demo2/main.go","line":26},"msg":"log with attribute once","attr1":"attr1_value","attr2":"attr2_value","attr3":"attr3_value"}
{"time":"2023-08-29T05:32:00.419778+08:00","level":"ERROR","source":{"function":"main.main","file":"/Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/slog-examples-go121/demo2/main.go","line":27},"msg":"reconnect error","attr1":"attr1_value","attr2":"attr2_value","err":"use of closed network connection","status":502}

我们看到通过LogAttrs输出的attr3属性仅出现一次。

注：相对于exp/slog，正式版的log/slog提供的LogAttrs方法多了一个context.Context参数。

1.5 Group形式的日志输出

slog支持group形式的日志输出，这点保持了与exp/slog的一致。下面是一个输出group log的例子：

//slog-examples-go121/demo2/main.go

gl := l.WithGroup("response")
gl.Error("http post response", "code", 403, "status", "server not response", "server", "10.10.121.88")

我们先创建一个名为“response”的group logger，然后调用Error输出日志。Error会将所有attribute之外的字段放入response这个group中呈现，我们看一下运行结果：

{"time":"2023-08-29T12:54:07.623002+08:00","level":"ERROR","source":{"function":"main.main","file":"/Users/tonybai/Go/src/github.com/bigwhite/experiments/slog-examples-go121/demo2/main.go","line":30},"msg":"http post response","attr1":"attr1_value","attr2":"attr2_value","response":{"code":403,"status":"server not response","server":"10.10.121.88"}}

2. 动态调整日志级别

exp/slog使用slog.AtomicLevel实现Logger级别的动态调整。在正式版slog中，我们则使用slog.LevelVar来实现Logger日志级别的动态调整，使用方法差不多，看下面这个例子：

// slog-examples-go121-demo3/main.go

func main() {
    var lvl slog.LevelVar
    lvl.Set(slog.LevelDebug)
    opts := slog.HandlerOptions{
        Level: &lvl,
    }
    slog.SetDefault(slog.New(slog.NewJSONHandler(os.Stderr, &opts)))

    slog.Info("before resetting log level:")

    slog.Info("greeting", "name", "tony")
    slog.Error("oops", "err", net.ErrClosed, "status", 500)
    slog.LogAttrs(context.Background(), slog.LevelError, "oops",
        slog.Int("status", 500), slog.Any("err", net.ErrClosed))

    slog.Info("after resetting log level to error level:")
    lvl.Set(slog.LevelError)
    slog.Info("greeting", "name", "tony")
    slog.Error("oops", "err", net.ErrClosed, "status", 500)
    slog.LogAttrs(context.Background(), slog.LevelError, "oops",
        slog.Int("status", 500), slog.Any("err", net.ErrClosed))

}

结合LevelVar和HandlerOption，我们实现了Logger日志级别的动态调整，这里是由LevelDebug调整为LevelError。上面示例的输出结果如下：

{"time":"2023-08-29T06:15:26.103022+08:00","level":"INFO","msg":"before resetting log level:"}
{"time":"2023-08-29T06:15:26.103197+08:00","level":"INFO","msg":"greeting","name":"tony"}
{"time":"2023-08-29T06:15:26.103203+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","err":"use of closed network connection","status":500}
{"time":"2023-08-29T06:15:26.103222+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}
{"time":"2023-08-29T06:15:26.103226+08:00","level":"INFO","msg":"after resetting log level to error level:"}
{"time":"2023-08-29T06:15:26.103232+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","err":"use of closed network connection","status":500}
{"time":"2023-08-29T06:15:26.103236+08:00","level":"ERROR","msg":"oops","status":500,"err":"use of closed network connection"}

我们看到，动态调整到LevelError后，Info函数打印的日志将不再输出到console了。

3. 自定义后端Handler

在《slog：Go官方版结构化日志包》一文中，我们就举例说明了如何自定义一个后端Handler，正式版slog在自定义Handler这方面变化不大，都是通过实现slog.Handler接口的方式达成的。大家可自行查看slog-examples-go121/demo4中的代码，这里就不赘述了。

此外，log/slog的作者Jonathan Amsterdam还提供了一篇“slog自定义handler指南”供大家参考。

4. 验证handler

Go 1.21正式版提供了一个testing/slogtest包可以用来辅助测试自定义后端Handler，我们就以slog-examples-go121/demo4中自定义的ChanHandler为例，用slogtest包对其进行一下测试：

// slog-examples-go121/demo4/handler_test.go

func TestChanHandlerParsing(t *testing.T) {
    var ch = make(chan []byte, 100)
    h := NewChanHandler(ch)

    results := func() []map[string]any {
        var ms []map[string]any
        ticker := time.NewTicker(time.Second)
    loop:
        for {
            select {
            case line := <-ch:
                if len(line) == 0 {
                    break
                }
                var m map[string]any
                if err := json.Unmarshal(line, &m); err != nil {
                    t.Fatal(err)
                }
                ms = append(ms, m)
            case <-ticker.C:
                break loop
            }
        }
        return ms
    }
    err := slogtest.TestHandler(h, results)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

slogtest仅提供一个导出函数TestHandler，它会自动基于你提供的Handler创建Logger并向Logger写入一些日志，然后通过传入的results函数对写入的日志进行格式验证，主要是json反序列化，如果成功，会记录在map[string]any类型的切片中。最后TestHandler会比对写入日志条数与反序列化成功的条数，如果一致，说明测试ok，反之则测试失败。

注：基于这个TestHandler，还真测试出原ChanHandler的一个问题，已经fix。

5. 性能tips

按官方benchmark结果，log/slog的性能要高于Go社区常用的结构化日志包，比如zap等。

即便如此，log在go应用中带来的延迟依旧不可忽视。slog的proposal design中给出了一些关于性能的考量和tip，大家可以在日后使用slog时借鉴：

• 使用Logger.With避免重复格式化公共属性字段，这使得处理程序可以缓存格式化结果。
• 将昂贵的计算推迟到日志输出时再进行，例如传递指针而不是格式化后的字符串。这可以避免在禁用的日志行上进行不必要的工作。
• 对于昂贵的值，可以实现LogValuer接口，这样在输出时可以进行lazy加载计算。

// log/slog/value.go

// A LogValuer is any Go value that can convert itself into a Value for logging.
//
// This mechanism may be used to defer expensive operations until they are
// needed, or to expand a single value into a sequence of components.
type LogValuer interface {
    LogValue() Value
}

最后，内置的Handler已经处理了原子写入的加锁。自定义Handler应该实现自己的加锁。

6. 小结

总体来说，slog正式版与之前实现相比，接口变化不大，功能也基本保持不变，但代码质量、性能、文档等有较大改进，符合预期。

slog填补了Go标准库在结构化日志支持上的短板，提供了简洁、易用、易扩展的API。相信随着slog的推广，可以逐步统一Go社区中的日志实践，也让更多人受益。

个人建议：新项目如果没有使用第三方日志包，可以直接采用slog，无需再考虑zap、zerolog等第三方选择。对于没有升级到Go 1.21版本的新项目，也可以使用exp/slog，目前exp/slog也已经与log/slog保持了同步。

本文涉及的示例代码可以在这里下载。

7. 参考资料

• Proposal: Structured Logging – https://go.googlesource.com/proposal/+/master/design/56345-structured-logging.md
• slog包手册 – https://pkg.go.dev/log/slog
• Structured Logging with slog – https://go.dev/blog/slog
• A Guide to Writing slog Handlers – https://github.com/golang/example/blob/master/slog-handler-guide/README.md

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