实现功能

    info debug 级别的日志输出到 /path/log/demo.log

    warn error .... 级别的日志输出到 /path/log/demo_error.log

    日志自动按小时分割 最多保留7天的日志

依赖的第三方包github地址

    https://github.com/uber-go/zap

    https://github.com/lestrrat-go/file-rotatelogs

​    zap提供日志分级,打点key-value参数等功能,而file-foratelogs则提供日志自动按时间分割的功能,github上star数比较多的 https://github.com/natefinch/lumberjack 也提供类似功能,但是是根据文件大小分片,感觉除非借助其他工具,否则找某个时间点的日志时,体验可能不是那么友好。

demo代码

package demo

import (
rotatelogs "github.com/lestrrat-go/file-rotatelogs"
"go.uber.org/zap"
"go.uber.org/zap/zapcore"
) var Logger *zap.Logger func init() {
// 设置一些基本日志格式 具体含义还比较好理解,直接看zap源码也不难懂
encoder := zapcore.NewConsoleEncoder(zapcore.EncoderConfig{
MessageKey: "msg",
LevelKey: "level",
EncodeLevel: zapcore.CapitalLevelEncoder,
TimeKey: "ts",
EncodeTime: func(t time.Time, enc zapcore.PrimitiveArrayEncoder) {
enc.AppendString(t.Format("2006-01-02 15:04:05"))
},
CallerKey: "file",
EncodeCaller: zapcore.ShortCallerEncoder,
EncodeDuration: func(d time.Duration, enc zapcore.PrimitiveArrayEncoder) {
enc.AppendInt64(int64(d) / 1000000)
},
}) // 实现两个判断日志等级的interface (其实 zapcore.*Level 自身就是 interface)
infoLevel := zap.LevelEnablerFunc(func(lvl zapcore.Level) bool {
return lvl < zapcore.WarnLevel
}) warnLevel := zap.LevelEnablerFunc(func(lvl zapcore.Level) bool {
return lvl >= zapcore.WarnLevel
}) // 获取 info、warn日志文件的io.Writer 抽象 getWriter() 在下方实现
infoWriter := getWriter("/path/log/demo.log")
warnWriter := getWriter("/path/log/demo_error.log") // 最后创建具体的Logger
core := zapcore.NewTee(
zapcore.NewCore(encoder, zapcore.AddSync(infoHook), infoLevel),
zapcore.NewCore(encoder, zapcore.AddSync(warnHook), warnLevel),
) Logger = zap.New(core, zap.AddCaller()) // 需要传入 zap.AddCaller() 才会显示打日志点的文件名和行数, 有点小坑
} func getWriter(filename string) io.Writer {
// 生成rotatelogs的Logger 实际生成的文件名 demo.log.YYmmddHH
// demo.log是指向最新日志的链接
// 保存7天内的日志,每1小时(整点)分割一次日志
hook, err := rotatelogs.New(
filename+".%Y%m%d%H", // 没有使用go风格反人类的format格式
rotatelogs.WithLinkName(filename),
rotatelogs.WithMaxAge(time.Hour*24*7),
rotatelogs.WithRotationTime(time.Hour),
) if err != nil {
panic(err)
}
return hook
}

​    zap.NewCore接收的参数是io.Writer而不是自己包的struct,开发者可以按需传入自己需要的io.Writer 挺好。

zap+日志分级分文件+按时间切割日志整合demo的更多相关文章

  1. python通过TimedRotatingFileHandler按时间切割日志

    通过TimedRotatingFileHandler按时间切割日志 线上跑了一个定时脚本,每天生成的日志文件都写在了一个文件中.但是日志信息不可能输出到单一的一个文件中. 原因有二:1.日志文件越来越 ...

  2. 【Java EE 学习 77 上】【数据采集系统第九天】【通过AOP实现日志管理】【通过Spring石英调度动态生成日志表】【日志分表和查询】

    一.需求分析 日志数据在很多行业中都是非常敏感的数据,它们不能删除只能保存和查看,这样日志表就会越来越大,我们不可能永远让它无限制的增长下去,必须采取一种手段将数据分散开来.假设现在整个数据库需要保存 ...

  3. springboot中用来进行查看错误日志的logback文件

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- 从高到地低 OFF . FATAL . ERROR . ...

  4. 03篇ELK日志系统——升级版集群之ELK日志系统整合springboot项目

    [ 前言:整个ELK日志系统已经搭建好了,接下来的流程就是: springboot项目中的logback日志配置通过tcp传输,把springboot项目中所有日志数据传到————>logsta ...

  5. Nginx日志文件配置与切割

    Nginx日志的指令主要有两条: log_format,设置日志的格式 access_log,指定日志文件的存放路径.格式和缓存大小 两条指令在Nginx配置文件中的位置可以在http{……..}之间 ...

  6. Nginx服务优化及优化深入(配置网页缓存时间、日志切割、防盗链等等)

    原文:https://blog.51cto.com/11134648/2134389 默认的Nginx安装参数只能提供最基本的服务,还需要调整如网页缓存时间.连接超时.网页压缩等相应参数,才能发挥出服 ...

  7. 【转载】在Linux下,一个文件也有三种时间,分别是:访问时间、修改时间、状态改动时间

    在windows下,一个文件有:创建时间.修改时间.访问时间.而在Linux下,一个文件也有三种时间,分别是:访问时间.修改时间.状态改动时间. 两者有此不同,在Linux下没有创建时间的概念,也就是 ...

  8. nginx日志文件的定时切割与归纳

    应用环境:生产环境中的Nginx服务器,由于访问日志文件增长速度非常快,日志太大会严重影响服务器效率.同时,为了 方便对日志进行分析计算,须要对日志文件进行定时切割.定时切割的方式有按月切割.按天切割 ...

  9. Log4j分级别保存日志到单个文件中,并记录IP和用户信息

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE log4j:configuration S ...

随机推荐

  1. shell脚本编程基础之while、for、until循环

    while及until循环结构 while CONDITION:do statement done 进入循环:条件满足 退出循环:条件不满足 当需要命令的执行状态返回值时,可以直接把整个命令当做循环的 ...

  2. 使用localstorage.setItem()存储对象

    使用localstorage.setItem(name,value)存储JSON对象时会发现浏览器存储的内容为[object,object],并不是我们想要的内容,这是因为我们在存储的时候没有进行类型 ...

  3. mysql帐号,权限管理

    -> use mysql; //选择数据库 -> select host,user,password from user; //查询已有用户 -> insert into user ...

  4. mysql tan() 函数

    mysql> ); +--------------------+ | tan(pi()/) | +--------------------+ | 0.9999999999999999 | +-- ...

  5. (转载)ranger原理

    文章目录 一.业务背景 现状&&需求 二.大数据安全组件介绍与对比 1.Kerberos 2.Apache Sentry 3.Apache Ranger 4.为什么我们选择Ranger ...

  6. CNN中各类卷积总结:残差、shuffle、空洞卷积、变形卷积核、可分离卷积等

    CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中 ...

  7. Dependency Parsing

    句子的依赖结构表现在哪些单词依赖哪些单词.单词之间的这种关系及可以表示为优先级之间的关系等. Dependency Parsing 通常情况下,对于一个输入句子:\(S=w_{0} w_{1} \do ...

  8. Android A/B System OTA分析(一)概览【转】

    本文转载自:https://blog.csdn.net/guyongqiangx/article/details/71334889 Android从7.0开始引入新的OTA升级方式,A/B Syste ...

  9. Java_jdbc 基础笔记之七 数据库连接(方法升级)

    之前的更新方法 public static void update(String sql) { Connection conn = null; Statement statement = null; ...

  10. H5 FormData对象的使用——进行Ajax请求并上传文件

    XMLHttpRequest Level2 添加了一个新的接口——FormData .[ 主要用于发送表单数据,但也可以独立使用于传输键控数据.与普通的Ajax相比,它能异步上传二进制文件 ] 利用F ...