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go-logger v2.0.4 发布
该版本主要支持go原生日志库 log/slog 的日志文件切割,压缩等功能。
log/slog 库是 Go 语言用于结构化日志记录的一个强大工具,它旨在提升日志的管理和分析能力,同时保证代码的简洁性和执行效率。随着 Go 语言生态的发展,slog 正逐渐成为处理日志的新标准。
log/slog 专注于提供结构化日志的生成与处理逻辑,包括日志级别控制、键值对数据的记录等,但它并不直接内置文件处理功能,如日志文件的分割、压缩等。
go-logger 已经实现了较为完善的日志文件管理功能,可以直接与 slog 配合使用,作为log/slog库的日志文件管理支持库。
go-logger的使用文档
go-logger源码
go-logger 支持日志文件切分功能
- 按小时,天,月份切分日志文件
- 按文件大小(KB,MB,GB) 切分日志文件
- 按文件大小,文件数量切分日志文件
- 按文件大小切分日志文件,并压缩归档日志
go-logger 与 log/slog 配合使用
go-logger与log/slog配合使用非常简单:一行代码便可以实现:创建logger对象,并将其传入 log/slog 的Handler 创建函数。如下示例:
- logFile, _ := logger.NewLogger().SetRollingFile("/d/cfoldTest", "slogLogger.txt", 100, logger.MB)
- 创建logger对象logFile,设置以文件大小为日志分割规则,日志文件每100M分割一次。
传入NewTextHandler函数创建slog handler
- handler := slog.NewTextHandler(logFile, nil)
- slogger := slog.New(handler)
- slogger.Info("this is go-logger&slog test data")
go-logger的日志文件管理功能
- SetRollingDaily() 按日期分割
- log.SetRollingDaily("/d/foldTest", "log.txt")
- 每天按 log_20221015.txt格式 分割;若 log_20221015.txt已经存在,则生成 log_20221015.1.txt ,log_20221015.2.txt等文件
- log.SetRollingDaily("/d/foldTest", "log.txt")
- SetRollingByTime() 可按 小时,天,月 分割日志
- log.SetRollingByTime("/d/foldTest", "log.txt",logger.MODE_MONTH) 按月份分割日志,跨月时,保留上月份日志,如:
- log_202210.txt
- log_202211.txt
- log_202212.txt
- log.SetRollingByTime("/d/foldTest", "log.txt",logger.MODE_HOUR) 按小时分割日志, 如:
- log_2022101506.txt
- log_2022101507.txt
- log_2022101508.txt
- log.SetRollingByTime("/d/foldTest", "log.txt",logger.MODE_MONTH) 按月份分割日志,跨月时,保留上月份日志,如:
- SetRollingFile() 指定文件大小分割日志
- log.SetRollingFile("/d/foldTest", "log.txt", 300, logger.MB)
- 当文件超过300MB时,按log.1.txt,log.2.txt 格式备份
- 目录参数可以为空字符串,则默认当前目录。
- log.SetRollingFile("/d/foldTest", "log.txt", 300, logger.MB)
- SetRollingFileLoop() 指定文件大小分割日志,并指定保留最大日志文件数
- log.SetRollingFileLoop("/d/foldTest", "log.txt", 300, logger.MB, 50)
- 设置日志文件大小最大为300M
- 日志文件只保留最新的50个
- log.SetRollingFileLoop("/d/foldTest", "log.txt", 300, logger.MB, 50)
- SetGzipOn(true) 压缩按大小分割规则的日志文件
- 开启gzip后,将对以大小规则分割的日志文件进行gzip压缩归档。
详细用法参考 使用文档
slog使用go-logger作为日志文件管理库是否有性能损耗或多余内存消耗
压力测试
- 测试环境:amd64 cpu: Intel(R) Core(TM) i5-1035G1 CPU @ 1.00GHz
- 目的:slog使用go-logger文件管理,与slog直接写文件的性能对比:
- 串行压测:
- BenchmarkSerialSlog log/slog 直接写文件
- BenchmarkSerialSlogAndLogger go-logger +log/slog 写文件
- 并行压测
- BenchmarkParallelSLog log/slog 直接写文件
- BenchmarkParallelSLogAndgoLogger go-logger +log/slog 写文件
测试结果说明,大量的测试结果基本一致
由压测结果可以看到
使用 go-logger作为 log/slog的日志文件管理器与 log/slog直接写文件日志的内存分配完全一致。性能上的差别微乎其微。可以看作一致。
结论:使用go-logger作为log/slog与直接写文件,从内存分配与性能上,效果一致
go-logger 与多个日志库的性能压力测试数据
测试结果说明:
- 测试环境配置:cpu: Intel(R) Core(TM) i5-1035G1 CPU @ 1.00GHz
- 串行压测
日志库测试方法 | 日志库 | 运行次数 | ns/op | B/op | allocs/op | 说明 |
---|---|---|---|---|---|---|
BenchmarkSerialZap | zap | 1340780 | 5249 | 337 | 6 | uber开源go日志库 |
BenchmarkSerialLogger | go-logger | 1681812 | 4226 | 64 | 1 | go-logger |
BenchmarkSerialNativeGoLog | log | 1649140 | 4384 | 232 | 2 | go内置log库 |
BenchmarkSerialSlog | log/slog | 1348922 | 5492 | 328 | 6 | go内置slog库 |
BenchmarkSerialSlogAndLogger | slog & go-logger | 1278594 | 5499 | 328 | 6 | go-logger作为slog的日志文件管理器 |
- 并行压测
日志库测试方法 | 日志库 | 运行次数 | ns/op | B/op | allocs/op | 说明 |
---|---|---|---|---|---|---|
BenchmarkParallelZap | zap | 795351 | 7172 | 337 | 6 | uber开源go日志库 |
BenchmarkParallelLogger | go-logger | 1000000 | 5697 | 64 | 1 | go-logger |
BenchmarkParallelNativeGoLog | log | 1000000 | 5578 | 232 | 2 | go内置log库 |
BenchmarkParallelSLog | log/slog | 1000000 | 5455 | 328 | 6 | go内置log/slog库 |
BenchmarkParallelSLogAndgoLogger | slog & go-logger | 1000000 | 5507 | 328 | 6 | go-logger作为slog的日志文件管理器 |
- 日志文件数据,每一行为一个日志库的打印数据,可以看出它们的打印内容总长度是一致的。
2024-05-13T16:41:27.696+0800 DEBUG logtest/benchmark_test.go:121 >>>aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa [DEBUG]2024/05/13 16:41:32 benchmark.go:797: >>>aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa [DEBUG]2023/06/10 01:25:55.028277 log_test.go:46:>>>aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa [DEBUG]2023/06/10 01:25:55.028277 log_test.go:55:>>>aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa [debug]2024/05/13 16:41:46.839928 benchmark_test.go:164: >>>aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa time=2024-05-13T16:41:51.637+08:00 level=INFO source=benchmark_test.go:182 msg=>>>aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa time=2024-05-13T16:41:56.255+08:00 level=INFO source=benchmark_test.go:200 msg=>>>aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
测试结果
- 说明:go-logger的内存使用做了优化,因此,比其他日志库和直接写文件都分配更少的内存。
- 在高并发的场景中,zap的性能相对较低,其他日志库差没有明显差别;
- 在非高并发场景中,go-logger的性能比其他日志库稍高。
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