Golang应用在Docker中应输出结构化日志到stdout，使用logrus或zap生成JSON格式日志；通过Docker配置fluentd等日志驱动将日志转发至EFK/ELK等集中式平台，避免写入容器本地文件，结合合理日志级别与上下文信息提升排查效率。
在使用Golang开发服务并部署到Docker容器中时，日志是排查问题、监控系统状态的重要依据。有效的日志收集与管理策略能显著提升系统的可观测性。以下是关于Golang应用在Docker环境中日志处理的关键实践。
1. 使用标准输出输出日志
Docker默认通过捕获容器的stdout和stderr来收集日志。因此，Golang应用应避免将日志写入本地文件，而应直接输出到控制台。
推荐使用结构化日志库，如 logrus 或 zap，它们支持JSON格式输出，便于后续解析与分析。
示例：使用 logrus 输出 JSON 日志
package main
import (
"github.com/sirupsen/logrus"
)
func main() {
log := logrus.New()
log.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})
log.WithFields(logrus.Fields{
"component": "api",
"status": "started",
}).Info("Server is running")
}
这样输出的日志会被Docker自动捕获，并可通过 docker logs [container_id] 查看。
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2. 配置 Docker 日志驱动
Docker支持多种日志驱动（logging driver），可根据环境选择合适的后端存储方式。
- json-file：默认驱动，日志以JSON格式存储在宿主机上，适合开发环境。
- syslog：将日志发送到远程syslog服务器，适用于集中式日志系统。
- fluentd 或 gelf：对接Fluentd或ELK栈，适合生产级日志收集。
docker run -d \ --log-driver=fluentd \ --log-opt fluentd-address=127.0.0.1:24224 \ --log-opt tag=golang-app \ your-golang-app
确保Fluentd服务正在监听对应地址，日志会自动转发。
3. 结合日志收集系统（EFK/ELK）
在生产环境中，建议搭建集中式日志平台，常见方案包括：
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- EFK：Elasticsearch + Fluentd + Kibana
- ELK：Elasticsearch + Logstash + Kibana
流程如下：
- Golang应用输出结构化日志到 stdout
- Docker使用 fluentd 驱动将日志发送到 Fluentd
- Fluentd 过滤、标签化后写入 Elasticsearch
- Kibana 提供可视化查询界面
这种架构支持高吞吐、多服务聚合查询，便于快速定位跨服务问题。
4. 日志级别与上下文管理
Golang应用内部应合理设置日志级别（debug/info/warn/error），并在关键路径添加上下文信息，如请求ID、用户ID等。
例如：
log.WithFields(logrus.Fields{
"request_id": reqID,
"user_id": userID,
"path": r.URL.Path,
}).Error("Database query failed")
结构化的上下文字段可在Kibana中作为过滤条件，极大提升排查效率。
基本上就这些。只要保证Golang应用输出结构化日志到标准输出，配合Docker日志驱动和后端收集系统，就能实现高效、可扩展的日志管理。不复杂但容易忽略的是：不要把日志写进容器磁盘文件。
