Golang日志与性能监控在Ubuntu结合

在Ubuntu上结合Golang日志记录与性能监控，可以采用以下几种工具和策略：

Golang日志记录

1. 标准库 log：

   • 提供基础的日志记录功能，适合简单应用。
   • 示例代码：

     package main
     import (
         "log"
     )
     func main() {
         log.Println("This is a log message")
         log.Printf("Hello, %s!", "Gopher")
         log.Fatal("This is a fatal error")
     }
     

2. 第三方日志库：

   • Zap：Uber开发的超快结构化记录器。
     • 示例代码：

       package main
       import (
           "go.uber.org/zap"
           "go.uber.org/zap/zapcore"
       )
       func main() {
           logger := zap.NewProduction()
           defer logger.Sync()
           logger.Info("logger construction succeeded")
       }
       

   • Zerolog：以零分配JSON日志记录而闻名。
     • 示例代码：

       package main
       import (
           "github.com/rs/zerolog/log"
       )
       func main() {
           log.Info().Msg("logger construction succeeded")
       }
       

   • Logrus：带有钩子的结构化记录器。
     • 示例代码：

       package main
       import (
           "github.com/sirupsen/logrus"
       )
       func main() {
           logrus.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})
           logrus.Info("logger construction succeeded")
       }
       

Golang性能监控

1. pprof：

   • 用于记录CPU使用率和内存分配快照。
   • 示例代码：

     package main
     import (
         "log"
         "net/http"
         _ "net/http/pprof"
         "runtime/pprof"
     )
     func main() {
         go func() {
             log.Println(http.ListenAndServe("localhost:6060", nil))
         }()
         // 在需要分析的地方调用以下函数
         pprof.StartCPUProfile("/tmp/pprof/cpu.prof")
         // 业务逻辑
         pprof.StopCPUProfile()
     }
     

2. Prometheus：

   • 用于收集自定义指标，并通过Grafana进行可视化。
   • 示例代码：

     package main
     import (
         "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
         "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
         "net/http"
     )
     var (
         requestCounter = prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{
             Name: "web_requests_total",
             Help: "Total number of HTTP requests",
         })
         requestLatency = prometheus.NewHistogram(prometheus.HistogramOpts{
             Name:    "web_request_latency_seconds",
             Help:    "Latency of HTTP requests in seconds",
             Buckets: prometheus.DefBuckets,
         })
     )
     func init() {
         prometheus.MustRegister(requestCounter)
         prometheus.MustRegister(requestLatency)
     }
     func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
         requestCounter.Inc()
         start := time.Now()
         // 模拟处理请求
         time.Sleep(500 * time.Millisecond)
         requestLatency.Observe(time.Since(start).Seconds())
         w.Write([]byte("Hello, World!"))
     }
     func main() {
         http.Handle("/metrics", promhttp.Handler().ServeHTTP)
         http.HandleFunc("/", handler)
         log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
     }
     

日志管理与分析工具

1. Logrotate：

   • 用于自动轮换、压缩、删除和发送日志文件。
   • 安装与配置：

     sudo apt-get install logrotate
     sudo nano /etc/logrotate.conf
     

2. Rsyslog：

   • 高性能的日志处理工具，支持多种输出格式和过滤选项。
   • 安装与配置：

     sudo apt-get install rsyslog
     sudo nano /etc/rsyslog.conf
     

3. Grafana：

   • 用于可视化监控数据，支持多种数据源（如Prometheus）。
   • 安装与配置：

     sudo apt-get install grafana
     sudo nano /etc/grafana/grafana.ini
     

通过以上工具和策略，可以在Ubuntu上实现高效的Golang日志记录与性能监控，确保系统的稳定性和可维护性。

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