golang常用库:日志记录库-logrus使用
介绍 logrus
它是一个结构化、插件化的日志记录库。完全兼容 golang 标准库中的日志模块。它还内置了 2 种日志输出格式 JSONFormatter 和 TextFormatter,来定义输出的日志格式。
github地址:https://github.com/sirupsen/logrus
logrus 使用
使用的版本:logrus v1.8.1
1. 开始使用
package main
import (
log "github.com/sirupsen/logrus"
)
func main() {
log.WithFields(log.Fields{
"animal": "walrus",
}).Info("a walrus appears")
}
运行输出:
time="2021-11-11T17:41:48+08:00" level=info msg="a walrus appears" animal=walrus
2. 设置日志格式,日志级别,输出方式
设置日志格式
1)内置日志格式
log Formatter,logrus内置的formatter有 2 种,logrus.TextFormatter 和 logrus.JSONFormatter
logrus.JSONFormatter{}, 设置为 json 格式,所有设置选项在 logrus.JSONFormatter
log.SetFormatter(&log.JSONFormatter{
TimestampFormat: "2006-01-02 15:04:05", // 设置json里的日期输出格式
}) log.SetFormatter(&log.JSONFormatter{}) // 设置为json格式
logrus.TextFormatter{},设置为文本格式,所有的设置选项在 logrus.TextFormatter
log.SetFormatter(&log.TextFormatter{
TimestampFormat: "2006-01-02 15:04:05",
ForceColors: true,
EnvironmentOverrideColors: true,
// FullTimestamp:true,
// DisableLevelTruncation:true,
})
2)自定义日志格式
可以根据 Formatter 接口自定义日志格式,里面有一个 Format 方法,这个 Format 方法里有一个struct类型数据 *Entry, Entry.Data 是所有字段集合,Fields 类型为 map[string]interface{}。
比如:entry.Data["msg"],entry.Data["time"]`. The timestamp
package main
import (
"fmt"
jsoniter "github.com/json-iterator/go"
log "github.com/sirupsen/logrus"
)
type MyJSONFormatter struct {
JSONPrefix string
Otherdata string
}
func (my *MyJSONFormatter) Format(entry *log.Entry) ([]byte, error) {
// fmt.Println(entry.Data["msg"])
entry.Data["msg"] = fmt.Sprintf("%s%s", my.JSONPrefix, my.Otherdata)
json, err := jsoniter.Marshal(&entry.Data)
if err != nil {
return nil, fmt.Errorf("failed to marshal fields to JSON , %w", err)
}
return append(json, '\n'), nil
}
func main() {
formatter := &MyJSONFormatter{
JSONPrefix: "jsonprefix-",
Otherdata: ":otherdata:",
}
log.SetFormatter(formatter)
log.Info("this is customered formatter")
}
3)第三方自定义formatter设置日志格式
FluentdFormatter. Formats entries that can be parsed by Kubernetes and Google Container Engine.logstash. Logs fields as Logstash Events.caption-json-formatter. logrus's message json formatter with human-readable caption added.powerful-logrus-formatter. get fileName, log's line number and the latest function's name when print log; Sava log to files.
等等
设置日志级别
logrus日志一共7级别, 从高到低: panic, fatal, error, warn, info, debug, trace.
- log.SetLevel(log.WarnLevel) // 设置输出警告级别
设置日志输出方式
- log.SetOutput(os.Stdout) // 输入到 Stdout,默认输出到 Stderr
- logfile, _ := os.OpenFile("./logrus.log", os.O_CREATE|os.O_RDWR|os.O_APPEND, 0644)
logrus.SetOutput(logfile) // 输出到文件里
例子:
package main
import (
log "github.com/sirupsen/logrus"
"os"
)
func init() {
log.SetFormatter(&log.JSONFormatter{}) // 设置 format json
log.SetLevel(log.WarnLevel) // 设置输出警告级别
// Output to stdout instead of the default stderr
log.SetOutput(os.Stdout)
}
func main() {
log.WithFields(log.Fields{
"animal": "dog",
"size": 10,
}).Info("a group of dog emerges from the zoon")
log.WithFields(log.Fields{
"omg": true,
"number": 12,
}).Warn("the group's number increased")
log.WithFields(log.Fields{
"omg": true,
"number": 100,
}).Fatal("th ice breaks")
// the logrus.Entry returned from WithFields()
contextLogger := log.WithFields(log.Fields{
"common": "this is a common filed",
"other": "i also should be logged always",
})
// 共同字段输出
contextLogger.Info("I'll be logged with common and other field")
contextLogger.Info("Me too")
}
运行输出:
{"level":"warning","msg":"the group's number increased","number":12,"omg":true,"time":"2021-11-11T18:00:55+08:00"}
{"level":"fatal","msg":"th ice breaks","number":100,"omg":true,"time":"2021-11-11T18:00:55+08:00"}
从输出的结果看出,Info 级别的日志信息都没有输出出来。
屏蔽设置日志级别的代码
func init() {
log.SetFormatter(&log.JSONFormatter{}) // 设置 format json
// log.SetLevel(log.WarnLevel) // 设置输出警告级别
}
在运行输出:
{"animal":"dog","level":"info","msg":"a group of dog emerges from the zoon","size":10,"time":"2021-11-11T18:26:45+08:00"}
{"level":"warning","msg":"the group's number increased","number":12,"omg":true,"time":"2021-11-11T18:26:45+08:00"}
{"level":"fatal","msg":"th ice breaks","number":100,"omg":true,"time":"2021-11-11T18:26:45+08:00"}
exit status 1
从输出的日志信息来看,并没有输出 contextLogger 的日志info信息,日志信息没有输出,为啥没有输出日志?
把上面的 Fatal 输出日志屏蔽掉:
// log.WithFields(log.Fields{
// "omg": true,
// "number": 100,
// }).Fatal("th ice breaks")
在运行输出:
{"animal":"dog","level":"info","msg":"a group of dog emerges from the zoon","size":10,"time":"2021-11-11T18:28:56+08:00"}
{"level":"warning","msg":"the group's number increased","number":12,"omg":true,"time":"2021-11-11T18:28:56+08:00"}
{"common":"this is a common filed","level":"info","msg":"I'll be logged with common and other field","other":"i also should be logged always","time":"2021-11-11T18:28:56+08:00"}
{"common":"this is a common filed","level":"info","msg":"Me too","other":"i also should be logged always","time":"2021-11-11T18:28:56+08:00"}
这时候可以输出 contextLogger 日志信息了。
3. logrus 的 Fatal 处理
上面的例子定义了输出 Fatal 日志后,其后的日志都不能输出了,这是为什么?日志后面有个信息 exit status 1,
因为 logrus 的 Fatal 输出后,会执行 os.Exit(1)。那如果程序后面还有一些必要的程序要处理怎么办?
logrus 提供了 RegisterExitHandler 方法,在 fatal 异常时处理一些问题。
package main
import (
"fmt"
log "github.com/sirupsen/logrus"
)
func main() {
log.SetFormatter(&log.TextFormatter{
TimestampFormat: "2006-01-02 15:04:05",
})
log.RegisterExitHandler(func() {
fmt.Println("发生了fatal异常,执行一些必要的处理工作")
})
log.Warn("warn")
log.Fatal("fatal")
log.Info("info") //不会执行
}
运行输出:
time="2021-11-11 21:48:25" level=warning msg=warn
time="2021-11-11 21:48:25" level=fatal msg=fatal
发生了fatal异常,执行一些必要的处理工作
exit status 1
4. 切分日志文件
如果日志文件太大了,想切分成小文件,但是 logrus 没有提供这个功能。
一种是借助linux系统的 logrotate 命令来切分 logrus 生成的日志文件。
另外一种是用 logrus 的 hook 功能,做一个切分日志的插件。找到了 file-rotatelogs,但是这个库状态
已经是 archived 状态,库作者现在不接受任何修改,他也不继续维护了。所以使用还是慎重些。
在 logrus issue 里找到了这个 https://github.com/natefinch/lumberjack 切割文件的库。
例子:
package main
import (
log "github.com/sirupsen/logrus"
"gopkg.in/natefinch/lumberjack.v2"
)
func main() {
logger := &lumberjack.Logger{
Filename: "./testlogrus.log",
MaxSize: 500, // 日志文件大小,单位是 MB
MaxBackups: 3, // 最大过期日志保留个数
MaxAge: 28, // 保留过期文件最大时间,单位 天
Compress: true, // 是否压缩日志,默认是不压缩。这里设置为true,压缩日志
}
log.SetOutput(logger) // logrus 设置日志的输出方式
}
5. 设置 logrus 实例
如果一个应用有多个地方使用日志,可以单独实例化一个 logrus,作为全局的日志实例。
package main
import (
"os"
"github.com/sirupsen/logrus"
)
var log = logrus.New()
func main() {
log.Out = os.Stdout // 设置输出日志位置,可以设置日志到file里
log.WithFields(logrus.Fields{
"fruit": "apple",
"size": 20,
}).Info(" a lot of apples on the tree")
}
输出:
time="2021-11-11T18:39:15+08:00" level=info msg=" a lot of apples on the tree" fruit=apple size=20
6. fields
在使用 logrus 时,鼓励用 log.WithFields(log.Fields{}).Fatal() 这种方式替代 og.Fatalf("Failed to send event %s to topic %s with key %d"), 也就是不是用 %s,%d 这种方式格式化,而是直接传入变量 event,topic 给 log.Fields ,这样就显得结构化日志输出,很人性化美观。
log.WithFields(log.Fields{
"event": event,
"topic": topic,
"key": key,
}).Fatal("Failed to send event")
7. 设置默认字段
比如在链路追踪里,会有一个 rquest_id ,trace_id 等,想这个 log 一直带有这 2 个字段,logrus 怎么设置?
可以用 log.WithFields(log.Fields{"request_id": request_id, "trace_id": trace_id})
requestLogger := log.WithFields(log.Fields{"request_id": request_id, "trace_id": trace_id})
requestLogger.Info("something happened on that request")
requestLogger.Warn("something not great happened")
例子:
package main
import (
"github.com/google/uuid"
log "github.com/sirupsen/logrus"
)
func main() {
uid := uuid.New()
request_id := uid
trace_id := uid
requestLogger := log.WithFields(log.Fields{"request_id": request_id, "trace_id": trace_id})
requestLogger.Info("something happened on that request")
requestLogger.Warn("something not great happened")
}
8. hook 钩子-扩展logrus功能
hook 给 logrus 提供了强大的可扩展功能.
用户可以给 logrus 编写钩子插件,根据自己的日志需求编写 hook。
logrus 也有一些内置插件hooks。
第三方给 logrus 编写的 hook, 第三方hook列表。
官方的 syslog hook example:
package main
import (
"log/syslog"
"github.com/sirupsen/logrus"
lSyslog "github.com/sirupsen/logrus/hooks/syslog"
)
func main() {
log := logrus.New()
hook, err := lSyslog.NewSyslogHook("", "", syslog.LOG_INFO, "")
if err != nil {
log.Hooks.Add(hook)
}
}
参考
golang常用库:日志记录库-logrus使用的更多相关文章
- 基于java.util.logging实现轻量级日志记录库(增加根据当前类class初始化,修复线程池模型(javaEE)下的堆栈轨迹顺序与当前调用方法不一致问题)
前言: 本章介绍自己写的基于java.util.logging的轻量级日志记录库(baseLog). 该版本的日志记录库犹如其名,baseLog,是个实现日志记录基本功能的小库,适合小型项目使用,方便 ...
- python的一个简单日志记录库glog的使用
一. glog的简介 glog所记录的日志信息总是记录到标准的stderr中,即控制台终端. 每一行日志记录总是会添加一个谷歌风格的前缀,即google-style log prefix, 它的形式如 ...
- SLF4J - 一个允许你统一日志记录API的抽象层
一.什么是SLF4J 我们在做Java开发时,如果需要记录日志,有很多日志API可供选择,如: java.util.logging Apache log4j logback SLF4J又是个什么东东呢 ...
- Python 日志记录与程序流追踪(基础篇)
日志记录(Logging) More than print: 每次用 terminal debug 时都要手动在各种可能出现 bug 的地方 print 相关信息来确认 bug 的位置: 每次完成 d ...
- 微软企业库5.0 学习之路——第九步、使用PolicyInjection模块进行AOP—PART4——建立自定义Call Handler实现用户操作日志记录
在前面的Part3中, 我介绍Policy Injection模块中内置的Call Handler的使用方法,今天则继续介绍Call Handler——Custom Call Handler,通过建立 ...
- numpy函数库中一些常用函数的记录
##numpy函数库中一些常用函数的记录 最近才开始接触Python,python中为我们提供了大量的库,不太熟悉,因此在<机器学习实战>的学习中,对遇到的一些函数的用法进行记录. (1) ...
- Python - loguru日志库,高效输出控制台日志和日志记录
一.安装loguru loguru的PyPI地址为:https://pypi.org/project/loguru/ GitHub仓库地址为:https://github.com/Delgan/log ...
- golang常用库:cli命令行/应用程序生成工具-cobra使用
golang常用库:cli命令行/应用程序生成工具-cobra使用 一.Cobra 介绍 我前面有一篇文章介绍了配置文件解析库 Viper 的使用,这篇介绍 Cobra 的使用,你猜的没错,这 2 个 ...
- Python常用的标准库以及第三方库有哪些?
20个必不可少的Python库也是基本的第三方库 读者您好.今天我将介绍20个属于我常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们.他们是: Requests.Kenneth Reitz ...
随机推荐
- 『GoLang』string及其相关操作
目录 1. 字符串简介 2. 字符串的拼接 3. 有关 string 的常用处理 3.1 strings 包 3.1.1 判断两个 utf-8 编码字符串是否相同 3.1.2 判断字符串 str 是否 ...
- CF891E-Lust【EGF】
正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/CF891E 题目大意 \(n\)个数字的一个序列\(a_i\),每次随机选择一个让它减去一.然后贡献加上所有其他\( ...
- MFC获取文件路径和文件夹路径
MFC的界面中,需要实现这样两个功能: 1.在界面上加一个按钮,单击按钮弹出一个对话框选择文件,在工程中获得文件的路径: 2.在界面上加一个按钮,单击按钮弹出一个对话框选择文件夹,在工程中获取文件夹的 ...
- LR Socket接收超时TPS上不去解决方法
在一次做项目中,由于Socket协议接收的报文会有不定长度,基本每次都会有变化,在data.ws 接收buf1有固定长度,这是在接收的实时报文会有长度不一致的问题.这时LR默认会去与接收的报文的长度及 ...
- Skywalking-09:OAL原理——如何通过动态生成的Class类保存数据
OAL 如何通过动态生成的 Class 类,保存数据 前置工作 OAL 如何将动态生成的 SourceDispatcher 添加到 DispatcherManager // org.apache.sk ...
- ElasticSearch IK热词自动热更新原理与Golang实现
热更新概述 ik分词器本身可以从配置文件加载扩张词库,也可以从远程HTTP服务器加载. 从本地加载,则需要重启ES生效,影响比较大.所以,一般我们都会把词库放在远程服务器上.这里主要有2种方式: 借助 ...
- [kuangbin带你飞]专题一 简单搜索 棋盘问题
题来:链接https://vjudge.net/problem/OpenJ_Bailian-132 J - 棋盘问题 1.题目: 在一个给定形状的棋盘(形状可能是不规则的)上面摆放棋子,棋子没有区别. ...
- 实现服务器和客户端数据交互,Java Socket有妙招
摘要:在Java SDK中,对于Socket原生提供了支持,它分为ServerSocket和Socket. 本文分享自华为云社区<Java Socket 如何实现服务器和客户端数据交互>, ...
- elasticsearch的索引重建
我们知道es在字段的mapping建立后就不可再次修改mapping的值.在我们实际的情况下有些时候就是需要修改mapping的值,解决方案就是重新构建索引数据. 方式一 : 使用索引别名,创建另外一 ...
- 「笔记」$Min\_25$筛
总之我也不知道这个奇怪的名字是怎么来的. \(Min\_25\)筛用来计算一类积性函数前缀和. 如果一个积性函数\(F(x)\)在质数单点是一个可以快速计算的关于此质数的多项式. 那么可以用\(Min ...