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	日志模块工程化实施标准	星期三, 十二月 10日 2025, 10:58:53 晚上	星期三, 十二月 10日 2025, 11:42:26 晚上

日志模块工程化实施标准

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一、 注释与文档规范 (Documentation Standards)

目标：“中文友好 (Chinese Friendly)” 且 “符合 GoDoc 标准”。

我们采用 混合语言策略：结构定义用英文（为了 IDE 兼容性），业务解释用中文（为了团队协作）。

1. 导出的包与函数 (Exported Symbols)

所有对外暴露的函数（首字母大写），必须编写文档注释。

• 格式要求：

  • 第一行：// FunctionName 简短的英文或中文摘要 (符合 Go Lint 检查)。
  • 空一行。
  • 详细说明：必须使用中文，解释函数的行为、副作用（Side Effects）和潜在风险。
  • 参数说明：如果有复杂参数，使用 // - param: explanation 格式。

• 范例 (Style Guide):

  // WithContext returns a logger with the trace ID injected.

  //

  // [功能]: 从 context.Context 中提取 TraceID 并附加到 Logger 字段中。

  // [注意]: 这是一个轻量级操作，但如果 ctx 为 nil，将返回原始 Logger 的 fallback。

  // [场景]: 务必在 Controller 或 Service 的入口处优先调用。

2. 内部实现细节 (Internal Logic)

对于 internal/pkg/log 内部复杂的逻辑（如 lumberjack 的配置转换），必须在代码块上方添加中文注释。

• 原则：解释 “为什么这么做 (Why)”，而不是“做了什么 (What)”。代码本身已经展示了做了什么。

• 范例:

  // [Why]: 这里不使用 zap.NewProduction 自带的 OutputPaths，

  // 因为我们需要同时输出到控制台 (为了 Docker 采集) 和文件 (为了本地容灾)，

  // 且文件输出需要通过 Lumberjack 进行轮转控制。

3. README 维护

在 internal/pkg/log/README.md 中维护一份**“速查手册”**。

• 必填内容：
  • 如何在 config.yaml 中配置（给出默认值）。
  • 如何动态调整日志级别（如通过信号或 API）。
  • 常见错误码（Code）与日志关键字的对应关系。

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二、 可拓展性设计 (Extensibility Design)

虽然我们拒绝“过度封装”，但必须为未来的变化预留接口（Hook Points）。

1. 配置扩展：Functional Options 模式

我们在 Init 函数中，不应列出所有参数，而应使用 Option 模式。

• 设计: func Init(opts …Option) error
• 预留能力: 未来如果需要添加“发送日志到 Kafka”或“开启 Sentry 报警”，只需新增一个 WithKafka(addr) 的 Option，而无需修改 Init 的函数签名，保证了对旧代码的兼容性。

2. 核心扩展：Zap Hooks

Zap 原生支持 Hooks。我们的封装必须暴露这一能力。

• 场景: 当日志级别为 Error 或 Fatal 时，可能需要同步触发飞书/钉钉报警。
• 实现标准: 在 zap.go 的构建逻辑中，检查配置是否定义了 Hooks。这允许我们在不侵入日志核心代码的情况下，挂载报警逻辑。

3. 字段扩展：Context Key Registry

随着业务发展，需要记录的元数据会增加（如 TenantID, RequestID, SpanID）。

• 标准: 不要在 context.go 里写死 key 的提取逻辑。
• 设计: 定义一个 type ContextExtractor func(ctx) []Field 类型。默认提供 TraceIDExtractor。允许在初始化时注册新的 Extractor。这使得业务线可以自定义需要提取的 Context 字段。

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三、 查漏补缺 (Gap Analysis)

在之前的讨论中，有几个隐蔽但致命的工程细节尚未覆盖，这里作为最后防线进行补充。

1. 关于 Logger.Fatal 的使用禁令

• 风险: zap.Logger.Fatal 会在打印日志后调用 os.Exit(1)。
• 工程标准: 在 Web 服务（HTTP Server）中，严禁在业务逻辑层调用 Fatal。
  • 原因: 这会直接杀死整个进程，导致所有正在处理的请求中断（没有 Graceful Shutdown）。
  • 替代: 遇到不可恢复错误，使用 Error 级别日志，并返回 500 错误给客户端，由上层中间件处理。
  • 例外: 仅在 main.go 启动阶段（如连不上数据库、读不到配置）可以使用 Fatal。

2. 时间格式的一致性

• 问题: Zap 默认的时间格式可能是浮点数（Unix Epoch）或非标准字符串。
• 标准: 生产环境统一配置为 ISO8601 (2025-12-10T22:00:00.000Z)。
  • 理由: 这种格式跨时区友好，且能被几乎所有日志分析工具（ELK, Splunk, CloudWatch）自动识别并建立时间索引。

3. 动态日志级别 (Hot Reload)

• 需求: 线上出 Bug 时，需要临时把 Level 调成 Debug，查完再调回 Info，且不能重启服务。
• 实现标准: 利用 zap.AtomicLevel。
  • 我们需要暴露一个 HTTP 接口（如 PUT /admin/log/level）或监听配置文件的 fsnotify 事件。
  • 收到变更信号后，直接调用 atomicLevel.SetLevel(zap.DebugLevel)。这是线程安全的，无需重启实例。

4. 测试支持 (Testing Support)

• 问题: 单元测试时，不仅不想看到日志刷屏，有时还需要断言“是否打印了某条错误日志”。
• 标准:
  • 提供 pkg/log/test_helper.go。
  • 封装 zaptest/observer。
  • 允许测试代码通过 log.NewTestLogger() 获取一个观察者对象，从而断言 logs.FilterMessage("error").Len() == 1。

5. 链路完整性保障

• 风险: 开发者容易遗忘在 go func() 中传递 Context。
• 标准: 在 Code Review 时，重点检查所有 go 关键字后是否跟随了 Context 的传递或播种操作。

6. 框架初始化与 Panic 处理

• 风险: gin.Default() 会自动注册只打印文本日志的 Recovery 中间件，破坏 JSON 格式。
• 标准:
  1. 必须使用 gin.New() 初始化 Engine。
  2. 必须手动注册我们自定义的 middleware.Recovery 和 middleware.AccessLog。
  3. 确保 Panic 日志中包含 TraceID（从 c.Request.Context 中尝试恢复）。

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四、 总结与就绪确认

至此，我们已经完成了日志模块的全生命周期设计：

1. 架构: 基础设施层，无业务依赖。
2. 技术栈: Zap + Lumberjack + Context Adapter。
3. 模式: 单例兜底 + 依赖注入，强类型约束。
4. 规范: Snake_case 键名，中文友好文档，严禁 Fatal。