Какие подходы к логированию в Go-приложениях вы знаете и какие практики считаете лучшими?

Правильное логирование критически важно для мониторинга, отладки и анализа работы приложения. Основные подходы к организации логов:

Куда писать логи:

1. stdout/stderr (Стандартные потоки вывода)

   • Описание: Это основной подход в соответствии с методологией 12-factor app. Приложение не заботится о хранении и ротации логов, а просто пишет их в стандартные потоки. Среда выполнения (Docker, Kubernetes) перехватывает эти потоки и направляет их в систему сбора логов.
   • Преимущества: Простота, разделение ответственности.

2. Файлы

   • Описание: Запись логов напрямую в файл. Этот подход используется для standalone-приложений или в средах, где нет централизованной системы сбора логов.
   • Важно: Необходимо настроить ротацию логов (по размеру, дате), чтобы избежать переполнения диска. Для этого часто используют библиотеку gopkg.in/natefinch/lumberjack.v2.

3. Централизованные системы сбора логов

   • Описание: Приложение отправляет логи напрямую или через агента в специализированные сервисы, такие как ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana Loki, Datadog, Sentry.
   • Преимущества: Мощные инструменты для поиска, агрегации, визуализации и настройки алертов.

4. Системный журнал (syslog)

   • Описание: Интеграция с системным логгером ОС через стандартный пакет log/syslog. Используется редко, в основном для глубокой интеграции с операционной системой.

Лучшие практики логирования:

• Структурированное логирование: Вместо простого текста использовать формат JSON. Это позволяет легко парсить, фильтровать и анализировать логи машинным способом. Популярные библиотеки: zap, zerolog, logrus.
• Уровни логирования: Использовать разные уровни для сообщений (Debug, Info, Warn, Error, Fatal). Это позволяет гибко настраивать детализацию логов для разных окружений (например, Debug на dev, Info и выше на prod).
• Контекстная информация: Каждая запись в логе должна содержать полезный контекст: trace_id (для отслеживания запроса через несколько сервисов), user_id, request_id и другие релевантные данные.
• Не блокировать приложение: Логгер не должен замедлять работу основного кода. Библиотеки вроде zap и zerolog спроектированы с упором на производительность и минимальные аллокации.

Пример с zap (структурированный лог):

import "go.uber.org/zap"

func main() {
    // В реальном приложении логгер создается один раз при старте
    logger, _ := zap.NewProduction()
    defer logger.Sync() // Сбрасывает буфер перед выходом

    logger.Info("User successfully processed order",
        zap.String("trace_id", "a1b2c3d4"),
        zap.Int("user_id", 12345),
        zap.String("order_id", "z9y8x7w6"),
    )
}
// Output (JSON):
// {"level":"info","ts":1678886400.0,"caller":"main.go:13","msg":"User successfully processed order","trace_id":"a1b2c3d4","user_id":12345,"order_id":"z9y8x7w6"}