应使用 zap 替代标准 log 包实现结构化日志：通过 lumberjack 轮转文件，按环境动态配置输出格式（dev 用 Development，prod 用 Production），显式 Sync() 避免丢失日志，禁止裸 print，敏感字段需脱敏。
用 log 包做基础统一输出，但得绕过默认的 os.Stderr
Go 标准库的 log 包默认写到 os.Stderr，没法直接切到文件或加结构化字段。想统一输出格式和目标，必须用 log.SetOutput() 和 log.SetFlags() 手动接管。
-
log.SetOutput(os.Stdout)或log.SetOutput(f *os.File)可切换输出目标，比如日志文件 -
log.SetFlags(log.LstdFlags | log.Lshortfile)能加时间戳和文件行号，避免所有日志都挤在一行没上下文 - 别直接用
log.Println()混合调试和业务日志——建议封装一层Info()/Error()函数，统一加前缀（如[app]）
用 zap 实现高性能结构化日志
标准 log 包不支持结构化字段（如 {"user_id": 123, "action": "login"}），而生产环境需要快速过滤和采集。Zap 是 Go 生态事实标准，zap.SugaredLogger 适合开发，zap.Logger 更快但 API 稍重。
- 初始化时用
zap.NewProduction()获取预设 JSON 输出、带调用栈、自动轮转的 logger；开发用zap.NewDevelopment()更易读 - 写日志别用字符串拼接：
logger.Info("user login", zap.String("user_id", "u_abc"), zap.Int("status_code", 200))—— 字段名和值分开传，才能被 ELK 正确解析 - 注意
defer logger.Sync()：Zap 是异步写入，进程退出前不显式Sync()，最后一段日志大概率丢失
按环境动态切换日志配置（dev/staging/prod）
开发时要可读，线上要可采集，不能靠改代码。推荐用环境变量控制，比如 ENV=prod 触发 JSON + 文件输出，ENV=dev 则彩色控制台 + 行号。
- 用
os.Getenv("ENV")读取，别硬编码判断字符串，方便 CI 注入 - 文件输出需配
lumberjack.Logger做轮转：Filename、MaxSize（单位 MB）、MaxBackups必须设，否则单个日志文件会无限增长 - 结构化日志里别打敏感字段：
zap.String("password", "***")或直接过滤掉password、token类 key，避免误入日志系统
避免 fmt.Printf 和裸 println 混入日志流
这类调用绕过所有日志配置，既不会进文件，也不会带时间戳，更不会被集中采集。CI/CD 流水线里一旦出现，等于埋了个监控盲点。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
- 全局搜
fmt\.Print和println\(，替换成封装好的logger.Debug()或log.Printf() - 用
go vet -printf静态检查能发现部分裸打印，但无法覆盖所有情况，得靠 Code Review 卡住 - 测试代码里允许用
t.Log()，但正式 handler 或 service 层绝对禁止出现fmt包输出
package main
import (
"os"
"go.uber.org/zap"
"go.uber.org/zap/zapcore"
"gopkg.in/natefinch/lumberjack.v2"
)
func newLogger() (*zap.Logger, error) {
encoderConfig := zap.NewProductionEncoderConfig()
encoderConfig.EncodeTime = zapcore.ISO8601TimeEncoder
core := zapcore.NewCore(
zapcore.NewJSONEncoder(encoderConfig),
&lumberjack.Logger{
Filename: "app.log",
MaxSize: 10,
MaxBackups: 5,
MaxAge: 28,
},
zapcore.InfoLevel,
)
return zap.New(core), nil
}
Zap 的 core 构建过程容易漏掉 lumberjack 的 MaxAge 或写错 MaxSize 单位（是 MB 不是 KB），这些参数不生效时，日志文件会悄无声息地撑爆磁盘。 
