生产环境需用zap或zerolog替代log包，因其支持结构化日志、高性能、轮转与多输出；采集端须用tail+Reopen处理rotate，上报需缓冲、重试、超时控制，并按Loki或ELK要求格式化。

用 log 包写本地日志不够，得用 zap 或 zerolog

Go 标准库的 log 包只适合调试或简单脚本，生产环境日志采集必须结构化、高性能、支持轮转和多输出。直接上 zap（Uber 开源）或 zerolog（零分配设计），它们生成 JSON 日志，字段可被 Filebeat / Fluent Bit 识别。

• zap 启动快、日志格式稳定，但需显式调用 Sync() 避免进程退出时丢日志
• zerolog 更轻量，With().Str("service", "api").Msg("started") 这种链式写法更直观
• 避免在日志中拼接字符串（如 log.Printf("user %s failed: %v", uid, err)），会丢失结构字段，改用结构化字段传参

用 tail + inotify 实时读取日志文件（Linux 场景）

日志采集器（如 Filebeat）本质就是持续监听文件末尾追加内容。自己实现简易版时，别用 os.OpenFile 每次重读——文件可能被 logrotate 切走。要用 golang.org/x/exp/inotify 或更成熟的 github.com/hpcloud/tail 库。

• tail.TailFile("/var/log/myapp/app.log", tail.Config{Follow: true, Reopen: true}) 自动处理 rotate 后的文件重开
• 注意：Reopen: true 是关键，否则 rotate 后采集停摆
• 不要自己解析时间戳字段做排序，日志行顺序由写入顺序保证；采集端只负责“按行吐出”，排序交给后端（如 Loki、ES）

上报前必须加缓冲与重试，别让 HTTP 超时卡死主流程

日志上报是异步 IO 密集型任务，不能阻塞业务逻辑。常见错误是每条日志都 http.Post 一把，既慢又易失败。

• 用带缓冲的 channel 接收日志行（如 ch := make(chan []byte, 1000)），单独 goroutine 批量消费
• 批量大小建议 10–100 条/次，HTTP body 控制在 1MB 内，避免网关截断
• 失败时把整批日志回退到内存队列 or 本地磁盘暂存（如 os.WriteFile("log_buffer_20240512.tmp", data, 0644)），并指数退避重试
• 别忽略 http.Transport 的超时设置：&http.Transport{IdleConnTimeout: 30 * time.Second}

上报目标选 Loki 还是 ELK？看标签维度和查询习惯

上报协议决定架构复杂度。Loki 只索引标签（job="myapp", level="error"），不索引日志内容，存储成本低；ELK 对全文检索友好，但资源消耗高。

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• Loki 要求日志必须是 JSON 格式，且至少含 ts（RFC3339 时间戳）和 line 字段；上报 endpoint 是 /loki/api/v1/push
• ELK 常走 Logstash HTTP input 或直接发到 ES /_bulk，但需预设 mapping，否则 error.message 可能被映射为 text 而无法聚合
• 如果业务日志里有敏感字段（如 "user_id": "u_123"），上报前必须用正则或结构体字段过滤，不能依赖后端脱敏

package main
import (
"go.uber.org/zap"
"time"
)
func main() {
logger, _ := zap.NewProduction()
defer logger.Sync()
// 正确：结构化字段
logger.Info("request completed",
    zap.String("path", "/api/user"),
    zap.Int("status", 200),
    zap.Duration("duration_ms", 123*time.Millisecond),
    zap.String("trace_id", "abc123"),
)
}
日志采集真正的难点不在“怎么发”，而在“发丢了怎么办”和“发乱了怎么对齐”。buffer 大小、重试策略、rotate 检测时机、标签一致性——这些细节不压测根本看不出问题。
https://www.php.cn/faq/2027373.html