Golang日志在CentOS中的查询技巧

1. 根据日志输出位置选择查询方式

Golang应用的日志可能输出到系统日志（journalctl）、文件或标准输出，需先明确日志位置：

若应用以systemd服务运行（如通过systemctl start my-golang-app启动），日志默认由systemd管理；
若通过配置（如lumberjack库）输出到文件（如/var/log/myapp.log），需直接访问文件；
若未指定输出路径，标准库log包的日志会输出到终端（需通过重定向保存到文件）。

2. 使用journalctl查看systemd管理的Golang日志

若Golang应用作为systemd服务运行，可通过journalctl命令高效查询：

查看服务所有日志：journalctl -u my-golang-service（替换为实际服务名）；
实时跟踪日志更新：journalctl -u my-golang-service -f（类似tail -f）；
按时间范围过滤：journalctl -u my-golang-service --since "2025-09-01" --until "2025-09-24"；
查看最近100条日志：journalctl -u my-golang-service -n 100；
导出日志到文件：journalctl -u my-golang-service > myapp.log（便于后续分析）。

3. 直接查看日志文件（若输出到文件）

若Golang应用将日志写入文件（如通过log.SetOutput或lumberjack配置），可使用以下命令：

实时查看文件末尾：tail -f /path/to/your/app.log（如/var/log/myapp.log）；
查看文件末尾N行：tail -n 50 /path/to/your/app.log（查看最后50行）；
分页查看文件：less /path/to/your/app.log（支持上下翻页，按q退出）；
过滤关键字：grep "error" /path/to/your/app.log（查找包含“error”的行）。

4. 结合grep/awk过滤关键日志

日志文件可能包含大量信息，需通过文本处理工具提取关键内容：

过滤特定关键字：grep "error" /path/to/your/app.log（查找错误日志）；
过滤特定时间范围的日志：grep "2025-09-24" /path/to/your/app.log（查找当天的日志）；
统计错误数量：awk '/error/ {count++} END {print count}' /path/to/your/app.log（统计“error”出现的次数）；
提取特定字段：awk '{print $1, $2, $3}' /path/to/your/app.log（提取每行的前3个字段，如时间戳、日志级别、消息）。

5. 使用日志轮转工具管理日志文件

为避免日志文件过大，建议使用logrotate工具自动切割、压缩和删除旧日志：

创建自定义轮转配置：在/etc/logrotate.d/目录下创建文件（如myapp），内容如下：

/var/log/myapp.log {
    daily          # 每天切割一次
    rotate 7       # 保留最近7天的日志
    compress       # 压缩旧日志（如.gz格式）
    missingok      # 若日志文件不存在也不报错
    notifempty     # 若日志为空则不切割
}

手动触发轮转：logrotate -f /etc/logrotate.d/myapp（强制立即轮转）。

6. 高级技巧：结构化日志与专用工具

若使用第三方日志库（如logrus、zap），建议输出JSON格式的结构化日志（便于后续分析）：

示例（logrus）：

logger := logrus.New()
logger.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})
logger.SetOutput(&lumberjack.Logger{
    Filename:   "/var/log/myapp.json.log",
    MaxSize:    10, // MB
    MaxBackups: 3,
    MaxAge:     28, // 天
    Compress:   true,
})
logger.Info("This is a structured log", logrus.Fields{"user": "admin", "action": "login"})

使用ELK Stack分析：将JSON日志导入Elasticsearch，通过Kibana可视化查询（适合大规模日志分析）；
使用GoAccess分析Web日志：若应用是Web服务，可通过goaccess工具快速解析访问日志（如goaccess /var/log/myapp.access.log --log-format=JSON -o report.html）。

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