推荐用 zap 写结构化操作日志，因其支持级别控制、JSON 输出、自动轮转；需分离操作与错误日志、过滤敏感信息、启用异步写入并监控成功率。

用 log 包写入操作日志最简单但有硬伤

Go 标准库的 log 包能快速把日志写到文件或控制台，比如：

file, _ := os.OpenFile("app.log", os.O_CREATE|os.O_WRONLY|os.O_APPEND, 0666)
log.SetOutput(file)
log.Printf("user %s logged in at %v", userID, time.Now())

但它不支持日志级别（INFO/WARN/ERROR）、无结构化输出、无法自动轮转，线上服务一跑几天，app.log 就会涨到几个 GB，还得手动切分。别图省事直接上线用它打操作日志。

推荐用 zap 写结构化操作日志

zap 是 Uber 开源的高性能日志库，适合记录用户登录、订单创建、配置变更等关键操作。它默认输出 JSON，字段可检索，也支持带颜色的开发环境输出。

• 安装：go get go.uber.org/zap
• 基础用法（生产模式）：

  logger, _ := zap.NewProduction()
  defer logger.Sync()
  logger.Info("user login succeeded",
      zap.String("user_id", "u_123"),
      zap.String("ip", "192.168.1.100"),
      zap.String("action", "login"))

• 注意：zap.NewProduction() 默认禁用 caller 信息，如需定位哪行代码打的日志，加 zap.AddCaller()
• 避免传错类型：用 zap.Int("count", count) 而不是 zap.String("count", strconv.Itoa(count))，否则字段类型混乱，查日志时过滤失效

操作日志要单独归档，别和错误日志混在一起

用户行为类日志（如“下单成功”“权限更新”）和系统错误（如“数据库连接超时”）语义不同，混在一个文件里会干扰问题排查。

Golang Uber Dig

使用 uber-go/dig 在 Golang 中实现依赖注入——基于反射容器，提供 Provide/Invoke、dig.In/dig.Out 参数与结果对象，支持命名依赖等

下载

• 用 zap 的 zapcore.NewCore 配两个输出目标：operation.log 和 error.log
• 按 level 分流：只把 Info 级别中带 "category": "operation" 字段的日志写进 operation.log
• 更稳妥的做法是业务层显式调用不同 logger 实例：opLog.Info(...) vs errLog.Error(...)，避免依赖字段匹配出错
• 别把敏感字段（密码、token）直接打进去——哪怕日志做了脱敏，也要在写入前就过滤掉 zap.String("token", token) 这类调用

日志写入失败不能卡住主流程

操作日志本质是“尽力而为”，如果磁盘满、文件句柄耗尽或 zap 内部缓冲区爆了，logger.Info() 可能阻塞甚至 panic。实际部署中必须防御：

• 启用异步写入：zap.NewAsync(logger.Core())，但要注意 Sync() 必须在进程退出前调用，否则最后一段日志丢失
• 设置缓冲区大小和丢弃策略：zap.NewAtomicLevelAt(zap.InfoLevel) 配合自定义 Core，当队列满时 drop 低优先级日志（如 debug）而非阻塞
• 监控日志写入成功率：定期检查 logger.Core().CheckedEntry 返回值，或用 zap.WrapCore 包一层统计 wrapper

真正难的不是怎么写进去，而是怎么确保它不拖垮业务、不泄露数据、还能被运维快速捞出来。