一、Linux系统级基础日志分析工具
适用于快速查看、过滤Golang日志的基础命令行工具，无需额外安装复杂软件，适合简单排查问题。
- grep：精准查找包含特定关键词（如“error”）的日志行，支持正则表达式。示例：
grep 'error' app.log。
- awk：强大的文本处理工具，可提取、过滤和格式化日志信息（如提取时间戳和错误信息）。示例：
awk '{print $1, $2, $3, $4, $5, $6, $7, $8, $9, $10}' app.log | grep 'error'（假设时间戳和错误信息在前10个字段）。
- sed：用于查找和替换日志中的文本内容（如将“error”替换为“ERROR”）。示例：
sed 's/error/ERROR/g' app.log。
- sort & uniq：组合使用可排序日志并去重，快速找出出现频率最高的错误。示例：
sort app.log | uniq -c | sort -rn。
- journalctl：针对systemd管理的Golang应用，查看系统日志的专用命令。示例：
journalctl -u your_golang_app.service（替换为实际服务名）。
二、专业日志分析平台（适合大规模/复杂场景）
针对海量日志的集中管理、分析和可视化，适合生产环境或需要深度分析的场景。
- ELK Stack（Elasticsearch+Logstash+Kibana）：开源的日志全生命周期管理平台。Logstash收集并处理Golang日志（需将日志格式化为JSON等结构化格式），Elasticsearch存储和索引日志，Kibana提供可视化界面（如绘制错误率趋势图、搜索特定日志）。适合大规模日志分析、实时监控和告警。
- Graylog：另一款开源日志管理工具，支持日志收集、存储、搜索和可视化。具备强大的告警功能（如基于关键字或指标触发邮件/短信告警），适合需要集中管理多源日志的场景。
三、Golang专用结构化日志库（从源头提升分析效率）
在Golang应用中集成结构化日志库，使日志更易解析和分析（如JSON格式），是日志分析的基础优化手段。
- logrus：灵活的结构化日志库，支持日志级别（Debug、Info、Error等）、格式化输出（JSON/Text/Logstash）和钩子机制（如将日志发送到远程服务器）。示例：
logrus.WithFields(logrus.Fields{"user": "Alice", "action": "login"}).Info("User logged in")。
- zap：Uber开源的高性能结构化日志库，采用零分配设计，适合生产环境。支持结构化日志（如添加上下文信息）和动态日志级别调整。示例：
logger.Info("User logged in", zap.String("user", "Alice"), zap.Int("attempts", 3))。
- go-logger：轻量级高性能日志库，支持日志级别设置、文件滚动（按大小/时间分割）、压缩和动态调整日志级别。适合需要简单高效日志管理的场景。
四、实时日志分析与可视化工具
适合需要实时查看日志、快速定位问题的场景，支持交互式分析和可视化。
- goaccess：开源的实时Web日志分析器，支持解析Golang应用的访问日志（如Nginx/Apache转发的日志），生成HTML报告（包含请求数、响应时间、带宽消耗等指标）和实时可视化。示例：
goaccess -f access.log -c -a > report.html（生成实时HTML报告）。