总体判断
在合理的日志级别与输出策略下，Go 的日志对系统资源的占用通常可控且较小；但在高并发、同步落盘、低级别日志频繁、复杂格式化等场景下，日志可能带来明显的 CPU、内存与 I/O 开销，甚至成为性能瓶颈。影响大小取决于日志库实现、是否做结构化/异步、以及输出目标（控制台、文件、网络）等因素。
主要影响因素
- I/O 与同步：同步写文件或网络会阻塞业务 goroutine；高 QPS 下频繁系统调用与页面缓存压力会放大占用。将日志改为异步或缓冲批量写入可显著降低阻塞与系统调用次数。
- 日志级别与输出量：开启 Debug/Trace 或大量 Info 会显著增加 CPU（格式化、序列化）与 I/O；生产环境宜使用 Warn/Error 为主，按需临时开启 Debug。
- 库的实现与分配：如 zap、zerolog 通过减少反射与内存分配实现高性能；logrus 功能丰富但相对更重。选择更轻量/更高效的库能直接降低 CPU 与 GC 压力。
- 锁竞争与并发：并发写同一个 logger 可能触发内部锁竞争；使用异步队列/worker、或为每个输出目标使用独立 logger 可降低争用。
资源占用对比示例
| 场景 |
CPU |
内存 |
I/O |
说明 |
| 同步写标准输出/文件 + 大量 Debug |
高 |
中-高 |
高 |
频繁格式化与系统调用，易阻塞 |
| 异步 + 缓冲批量 + Warn/Error |
低-中 |
低-中 |
中 |
解耦业务与 I/O，降低系统调用 |
| 高性能结构化库（zap/zerolog）+ 合理级别 |
低 |
低 |
中-低 |
更少分配与更快编码，吞吐更高 |
| 上述差异来自库实现与 I/O 策略的不同：同步直写放大 I/O 与阻塞；异步与批量能摊薄成本；结构化库通过减少分配与反射降低 CPU 与 GC 压力。 |
|
|
|
|
降低占用的最佳实践
- 选对库与级别：高并发/低开销优先 zap/zerolog；功能与插件生态需求多可用 logrus。生产默认 Warn/Error，按需临时下调级别。
- 异步与批量：采用 channel + worker 或库自带的异步机制，配合缓冲与批量刷新，减少系统调用与锁竞争。
- 减少不必要的计算与分配：避免在日志参数中做昂贵计算或提前序列化；在 Debug 关闭时跳过字段拼装。
- 结构化与标准化：优先 JSON 输出，统一字段与上下文，便于机器处理与检索，减少重复与冗余信息。
- 文件与轮转：避免单文件无限增长，使用按大小/时间轮转（如 lumberjack），并定期清理历史日志，防止磁盘被占满。