Go中测试错误日志需捕获输出并验证关键错误细节，包括错误链、底层原因、结构化字段等；用bytes.Buffer重定向日志，结合testify/assert检查内容，mock错误场景，解析JSON验证字段。
在 Go 中测试错误日志记录，核心是捕获日志输出并验证其内容是否包含预期的错误信息、堆栈（如需）、上下文字段等。不能只测“有没有 log”，而要测“log 里有没有关键错误细节”。
使用 testify/assert + bytes.Buffer 捕获日志
Go 标准库 log 和主流日志库（如 zap、zerolog、logrus）都支持将输出重定向到任意 io.Writer。用 bytes.Buffer 是最轻量、最可控的方式：
- 初始化一个
buf := &bytes.Buffer{} - 把 logger 的输出设为该 buffer（例如：
log.SetOutput(buf)或zap.New(zapcore.NewCore(encoder, zapcore.AddSync(buf), level))） - 触发被测函数（含错误路径）
- 用
assert.Contains(t, buf.String(), "expected error message")验证关键文本
验证错误链与底层原因（Go 1.13+）
仅检查 err.Error() 输出可能遗漏根本原因。若日志中调用了 fmt.Errorf("failed to open file: %w", err)，应确保日志里能体现原始错误（比如文件名、权限拒绝）：
- 对标准
log：避免直接log.Printf("%v", err)，改用log.Printf("%+v", err)（需配合github.com/pkg/errors或 Go 1.20+ 的fmt增强） - 对
zap：使用logger.Error("operation failed", zap.Error(err))—— 它会自动展开错误链并记录errorVerbose字段 - 测试时检查日志字符串是否包含
"permission denied"或具体文件路径等底层线索
注入可控制的错误以覆盖不同场景
不要依赖真实 I/O 或网络错误（难复现、不稳定）。用接口抽象 + mock 实现精准控制：
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- 定义
type Reader interface { Read([]byte) (int, error) } - 在被测函数中接收该接口，而非硬编码
os.File - 测试时传入自定义 struct：
type mockReader struct{ err error }; func (m mockReader) Read(p []byte) (int, error) { return 0, m.err } - 分别传入
os.ErrNotExist、io.EOF、fmt.Errorf("timeout: %w", context.DeadlineExceeded)，验证每种情况下日志是否含对应关键词
检查结构化日志字段（如用 zap/zerolog）
结构化日志不靠字符串匹配，而靠解析 JSON 输出或检查字段键值：
- 启用 JSON encoder：
zapcore.NewJSONEncoder(zapcore.EncoderConfig{...}) - 捕获 buffer 内容后，用
json.Unmarshal解析为map[string]interface{} - 断言关键字段存在且正确：
assert.Equal(t, "file_not_found", fields["error_type"])、assert.Contains(t, fields["error"].(string), "/tmp/missing.txt") - 对
zerolog，可用zerolog.New(&buf).With().Str("service", "api").Logger()，再用相同方式解析 JSON
不复杂但容易忽略：日志测试的关键不是“有没有打日志”，而是“日志有没有把人需要排查问题的信息，不多不少、准确清晰地吐出来”。
