Go错误处理需包装原始错误并带上下文,用结构化日志库记录,按语义分级别输出,且全程贯穿traceID以实现可追踪。

Go 的 log 包本身不支持结构化或字段化输出,直接用 log.Printf 打印错误容易丢失调用链和关键变量。推荐用 fmt.Errorf 套一层带上下文的错误,再配合结构化日志库(如 zap 或 zerolog)记录。
例如:
log.Printf("failed to open file")
err := fmt.Errorf("open config file %q: %w", filename, os.ErrNotExist),再用 logger.Error("file operation failed", zap.String("path", filename), zap.Error(err))
Go 推崇“错误即值”,用 %w 动词包装错误可保留原始错误链,方便后续用 errors.Is 或 errors.As 判断类型、提取底层原因。
常见错误模式:
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return errors.New("database query failed") —— 丢掉了 SQL 错误细节return fmt.Errorf("query user by id %d: %w", id, err) —— 可追溯、可判断、可展开if errors.Is(err, sql.ErrNoRows) { ... } 做业务分流不是所有错误都该打 Error 级别。区分场景选级别,避免日志爆炸或关键问题被淹没:
main 初始化阶段微服务或并发请求中,单靠时间戳和日志行很难串起一次完整调用。建议在入口(如 HTTP middleware)生成唯一 traceID,透传到下游日志与错误中。
简单做法:
context.WithValue(ctx, keyTraceID, id) 注入上下文zap.String("trace_id", getTraceID(ctx))
fmt.Errorf("trace_id=%s: write to kafka failed: %w", id, err)
基本上就这些。不复杂但容易忽略:错误要包装、日志要带上下文、级别要分清、traceID 要贯穿。坚持下来,排障效率会明显提升。
以上就是Golang日志与错误如何配合使用_Golang log与错误追踪最佳实践的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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