本次我們從官方例程的角度出發，來分析學習如何讓zap日志框架動起來

一、 Zap官方例程

1、加糖版

logger, _ := zap.NewProduction() defer logger.Sync() // flushes buffer, if any sugar := logger.Sugar() sugar.Infow("failed to fetch URL",// Structured context as loosely typed key-value pairs."url", url,"attempt", 3,"backoff", time.Second, ) sugar.Infof("Failed to fetch URL: %s", url)

2、正常高性能版

logger, _ := zap.NewProduction() defer logger.Sync() logger.Info("failed to fetch URL",// Structured context as strongly typed Field values.zap.String("url", url),zap.Int("attempt", 3),zap.Duration("backoff", time.Second), )

官方例程中總共列舉出了兩種打log的方法，sugar和logger，這兩種的區別是logger的性能優于sugar，但是sugar提供了格式化輸出sugar.Infof("Failed to fetch URL: %s", url)，而logger不支持，所以根據自己的需要，來選擇兩種不同的log方式。

1、新建一個logger對象

logger, _ := zap.NewProduction()

通過zap.newxxx的方法來生成一個logger對象，我們在編程時可以看到，zap總共提供了三種默認的模式和一種自定義模式

//1、生產模式 func NewProduction(options ...Option) (*Logger, error) //2、開發模式 func NewDevelopment(options ...Option) (*Logger, error) //3、例子 func NewExample(options ...Option) *Logger //4、自定義模式 func New(core zapcore.Core, options ...Option) *Logger

四種模式對比分析

1&2&3

因為1、2、3只有配置不同，其他都相同，所以合并分析

在源碼中我們看到兩種模式都調用了NewxxxConfig()的函數。

進入兩個函數可以看到都返回了一個EncoderConfig結構體，3中的example方法其實也是一樣的，把我們定義的Encoder返回回來。然后程序根據這些參數運行build函數

查看build函數，可以看到程序把上面的參數，以及另外兩個sink和level帶入了一個zapcore.Newcore的函數，根據函數名推斷，應該是把這些配置寫入zap的core代碼中。

func NewCore(enc Encoder, ws WriteSyncer, enab LevelEnabler) Core

對于NewCore函數來說，現在第一次參數已經有了，我們需要設置第二個和第三個參數，第二個參數的意思就是寫的方法，這個地方要和lumberjack日志歸檔掛鉤，這里可以先只填入日志的保存地址，歸檔問題后面討論。
第三個參數就是日志等級。
這樣就實現了一個使用配置的logger對象了

4、自定義日志輸出格式

根據上面的分析我們可以看出來，4與1、2、3相比較只是多了三步

encoderConfig的配置（日志的輸出格式）

writerSyncer（日志的輸出地址）

level（日志的輸出等級）
所以我們模仿可以寫出下列代碼

func SetupZapLogger() *zap.Logger {encoder := getEncoder()writeSyncer := getWriteSyncer()return zap.New(zapcore.NewCore(encoder,writeSyncer,zapcore.DebugLevel)) }func getEncoder() zapcore.Encoder {encoderConfig := zapcore.EncoderConfig{TimeKey: "ts",LevelKey: "level",NameKey: "logger",CallerKey: "caller",FunctionKey: zapcore.OmitKey,MessageKey: "msg",StacktraceKey: "stacktrace",LineEnding: zapcore.DefaultLineEnding,EncodeLevel: zapcore.LowercaseLevelEncoder,EncodeTime: zapcore.ISO8601TimeEncoder,EncodeDuration: zapcore.SecondsDurationEncoder,EncodeCaller: zapcore.FullCallerEncoder,EncodeName: zapcore.FullNameEncoder,}return zapcore.NewConsoleEncoder(encoderConfig) }func getWriteSyncer() zapcore.WriteSyncer {file, _ := os.Create("./zapLog.log")return zapcore.AddSync(file) }

上述例子中我們使用ConsoleEncoder來生成了一個我們自定義的模板類型，這樣自定義參數中的zapcore.Core參數就配置完成了。
將zapcore.Core的返回值帶入zap.New就可以生成我們自定義的日志了

二、lumberjack日志歸檔庫的分析使用

剛才在前面講過，在配置writerSyncer的時候我們只添加了一個日志輸出地址，但是如果要實現日志的歸檔分割的話，還需要使用lumberjack庫。而lumberjack的配置需要添加到writerSyncer中

hook := lumberjack.Logger{Filename: "./zapLog" +time.Now().Format(timeLayout) + ".log",MaxSize: 1,//日志最大的大小（M）MaxBackups: 2,//備份個數MaxAge: 7,//最大保存天數（day）Compress: true,//是否壓縮LocalTime: false,}return zapcore.NewMultiWriteSyncer(zapcore.AddSync(os.Stdout), //日志同時輸出到控制臺zapcore.AddSync(&hook)//配置的hook)

對于lumberjack的配置我們可以把它當做一個hook函數，我們把對應的配置填入其中，最后使用zapcore.NewMultiWriteSyncer將多個配置融合到一起返回即可。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ZAP日志框架lumberjack日志归档库的分析使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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