Linux 下 Golang 日志存储方案概览
在 Linux 环境中，常见的 Golang 日志存储路径可归纳为：本地文件（含轮转与归档）、系统日志（syslog/journald）、外部日志平台（如 ELK/Elasticsearch、Graylog）、以及数据库/搜索引擎（如 Elasticsearch/InfluxDB）。选择时通常综合性能、可观测性、运维复杂度与成本进行权衡。
本地文件与轮转
- 标准库 log 写文件：使用 os.OpenFile 打开或创建日志文件，并通过 log.SetOutput 定向输出，适合简单场景与快速落地。
- 第三方库结构化写入：采用 logrus、zap、zerolog 等，获得日志级别、字段、格式化（如 JSON）等能力，便于检索与分析。
- 应用内轮转：使用 lumberjack 在程序内按大小/时间切分与压缩，典型参数包含 MaxSize（MB）、MaxBackups、MaxAge（天）、Compress。
- 系统级轮转：使用 logrotate 管理日志生命周期（按日/大小切分、压缩、保留份数、创建权限等），与进程解耦、运维友好。
- 存储路径与权限：服务类应用常将日志写入 /var/log/ 下的应用专属目录，注意目录与文件的权限与属主配置。
系统日志与集中式平台
- 写入 syslog：通过 logrus-syslog 等将日志发送到 syslog（或 journald），由系统统一采集、转发与落盘，便于集中管理与审计。
- 集中式日志平台：将日志推送至 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana） 或 Graylog，实现海量日志的检索、可视化与告警；在 Go 中可结合 logrus/zap 的 Hook/传输插件或直接使用客户端库写入 Elasticsearch。
数据库与搜索引擎存储
- 写入搜索引擎：使用 Elasticsearch 客户端（如 go-elasticsearch）直接索引日志文档，适合需要复杂查询与聚合的分析场景。
- 时序/指标型存储：将日志中指标或事件写入 InfluxDB 等时序库，便于与 Prometheus/Grafana 联动做监控与可视化。
- 关系型数据库：对审计、业务关键事件等少量高价值日志，可写入 PostgreSQL/MySQL 等，便于强一致与事务关联。
选型与落地建议
- 单机/中小规模：优先“本地文件 + 轮转（lumberjack 或 logrotate）+ 结构化日志（zap/logrus）”，在性能与可运维性之间取得平衡。
- 多服务/云原生：采用“本地落盘 + 集中式平台（ELK/Graylog）”或“syslog/journald 聚合”，统一检索、可视化和告警。
- 高吞吐/低延迟：选择高性能库（如 zap/zerolog），必要时使用异步/缓冲与批量写入策略，减少 I/O 阻塞。
- 安全与合规：对日志文件设置最小权限（如 0640），敏感字段脱敏；集中平台侧启用鉴权、加密与审计；定期异地备份与保留策略管理。