面试题：Go日志包与分布式生产环境的适配配置

日志格式规范

使用结构化日志：Go 语言中可以使用第三方库如 logrus 或 zap 来生成结构化日志。结构化日志相比传统文本日志，更易于解析和查询。例如使用 logrus：

package main

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

func main() {
    log := logrus.New()
    log.WithFields(logrus.Fields{
        "service": "my - go - service",
        "status":  "running",
    }).Info("Service started")
}

统一时间格式：日志中的时间字段应采用标准且统一的格式，如 ISO8601 格式。logrus 和 zap 都支持设置时间格式。对于 logrus：

log.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{
    TimestampFormat: "2006 - 01 - 02T15:04:05Z07:00",
})

日志级别规范：遵循常见的日志级别，如 DEBUG、INFO、WARN、ERROR、FATAL 等。在不同的运行状态和错误情况下使用合适的日志级别。例如在开发和调试阶段使用 DEBUG 级别记录详细信息，在生产环境主要使用 INFO 及以上级别。

元数据添加

服务相关元数据：添加服务名称、版本号等信息。以 logrus 为例：

log := logrus.New()
log.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})
log.WithFields(logrus.Fields{
    "service_name": "my - go - service",
    "service_version": "1.0.0",
}).Info("Service started")

分布式追踪元数据：如果使用分布式追踪系统（如 Jaeger），可以在日志中添加追踪 ID 和跨度 ID 等信息，方便关联不同服务间的请求链路。例如：

import (
    "context"
    "github.com/opentracing/opentracing - go"
    "github.com/sirupsen/logrus"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    tracer, _ := opentracing.GlobalTracer()
    span := tracer.StartSpan("my - operation")
    defer span.Finish()
    ctx = opentracing.ContextWithSpan(ctx, span)

    log := logrus.New()
    spanContext := span.Context()
    log.WithFields(logrus.Fields{
        "trace_id": spanContext.TraceID().String(),
        "span_id": spanContext.SpanID().String(),
    }).Info("Operation in progress")
}

与日志收集系统适配

ELK 适配：
- 日志发送：可以使用 logstash - forwarder（已更名为 Filebeat）来收集 Go 服务产生的日志文件。在 Go 服务中配置日志输出到文件，如：

file, err := os.OpenFile("app.log", os.O_APPEND|os.O_CREATE|os.O_WRONLY, 0666)
if err!= nil {
    log.Fatal(err)
}
log.SetOutput(file)

- **格式处理**：在 `Filebeat` 的配置文件中指定日志格式为 JSON（如果使用结构化日志），并将收集到的日志发送到 `Logstash` 进行进一步处理，如添加或修改元数据、过滤等操作。`Logstash` 配置示例：

input {
    beats {
        port => 5000
    }
}
filter {
    if [service_name] == "my - go - service" {
        mutate {
            add_tag => ["my - go - service - tag"]
        }
    }
}
output {
    elasticsearch {
        hosts => ["localhost:9200"]
    }
}

Fluentd 适配：
- 日志发送：在 Go 服务中，可以将日志发送到 Fluentd 的 TCP 或 UDP 端口。例如使用 logrus 结合 fluent - go - sender 库：

import (
    "github.com/fluent/fluent - go - sender"
    "github.com/sirupsen/logrus"
)

func main() {
    sender, err := fluent.NewSender("my - tag", fluent.WithHost("localhost"), fluent.WithPort(24224))
    if err!= nil {
        logrus.Fatal(err)
    }
    defer sender.Close()

    log := logrus.New()
    log.SetOutput(sender)
    log.Info("This is a log message for Fluentd")
}

- **格式处理**：在 Fluentd 的配置文件中，配置输入插件接收日志，然后通过过滤器插件对日志格式和元数据进行处理，最后通过输出插件将日志发送到 Elasticsearch 等存储或分析系统。Fluentd 配置示例：

<source>
  @type forward
  port 24224
</source>
<filter my - tag.**>
  @type record_transformer
  enable_ruby true
  <record>
    new_service_name ${record["service_name"] || "default - service"}
  </record>
</filter>
<match my - tag.**>
  @type elasticsearch
  host localhost
  port 9200
</match>

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面试题：Go日志包与分布式生产环境的适配配置

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面试题答案

日志格式规范

元数据添加

与日志收集系统适配