Go 结构化日志与错误处理实践

当系统接口数量超过几十个时，日志质量直接决定排查效率。如果日志只是简单的 log.Println(err)，后期排查几乎无从下手。
一、结构化日志的意义
使用结构化日志库可以输出 JSON 格式日志：

logger.Info(“api request”,
zap.String(“path”, “/api/data”),
zap.Int(“status”, 200),
zap.Duration(“cost”, cost),
)

这样日志可以直接被日志系统解析，而不是依赖文本搜索。
二、统一错误模型
定义统一错误结构：

type ApiError struct {
Code int
Message string
Err error
}

统一包装错误：

return &ApiError{
Code: resp.StatusCode,
Message: “request failed”,
Err: err,
}

这样业务层可以根据 Code 做精确处理，而不是简单判断 error 是否为空。
三、记录耗时与链路
每次请求都记录耗时，可以快速定位慢接口：

start := time.Now()
…
cost := time.Since(start)

如果结合 traceID，跨服务问题也更容易定位。
在对接实时数据接口时，结构化日志尤其重要。因为数据更新频繁，一旦出现延迟或异常，通过日志中的耗时字段可以快速判断是网络问题还是解析问题。
日志不是为了记录“发生了什么”，而是为了在问题出现时快速找到原因。结构化设计会让系统维护成本大幅下降。

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