Go标准库log包不支持结构化日志、动态级别控制和上下文透传，排查困难；zerolog轻量简洁适合入门，zap功能更全但配置复杂；需按环境配置输出格式、统一设全局日志级别、规范字段命名与敏感信息过滤。
为什么直接用 log 包不够用
Go 标准库的 log 包只支持字符串拼接式输出，没法打结构化字段（比如 {"user_id":123,"action":"login"}），排查问题时得靠正则硬扒日志，一出错就抓瞎。更麻烦的是它不支持日志级别动态控制、无上下文透传能力，微服务里跨 goroutine 或 HTTP 请求链路根本串不起来。
选 zerolog 还是 zap？看这三点
两者都主流，但落地成本差异明显：
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zerolog：零分配设计，性能略高，API 更简洁，log.Info().Str("key","val").Int("code",200).Msg("done")一行搞定；但默认不带采样、无内置 Hook，要加 Prometheus 指标或发 Kafka 得自己写 -
zap：功能更重，自带zapcore.Core可插拔、支持采样和 Hook，但初始化稍啰嗦，zap.NewProduction()默认关掉 caller 和 stacktrace，调试时容易懵 - 新手建议从
zerolog入手——它把结构化日志的“核心契约”暴露得最干净，没隐藏逻辑，出问题能一眼定位到字段序列化那行
在 main.go 中初始化全局 logger 的正确姿势
别直接用 zerolog.New(os.Stdout)，否则所有日志都混在一起，线上根本没法过滤。必须按环境区分输出格式和级别：
Golang Uber Dig
下载
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
- 开发环境用
zerolog.ConsoleWriter{Out: os.Stderr, NoColor: false}，带颜色、带时间、带 caller 行号 - 生产环境用
zerolog.New(os.Stdout).With().Timestamp().Logger()，JSON 格式，字段名小写（避免下游解析失败） - 务必调用
zerolog.SetGlobalLevel(zerolog.InfoLevel)统一控制级别，而不是每个地方log.Debug()—— 否则上线后想关 debug 日志得改满代码 - 如果用了 Gin 或 Echo，记得在中间件里用
ctx.WithValue("logger", log)把 logger 注入 context，别靠全局变量传
结构化字段怎么填才不踩坑
字段名别用驼峰，统一小写下划线（user_id 而非 userId），ES/Kibana 对大小写敏感，字段名不一致会导致聚合失效。
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- 敏感字段如
password、token必须显式过滤：log.Str("password","[redacted]").Str("user_id",uid) - 嵌套结构别直接传 struct，先用
zerolog.Dict()包一层：log.Object("req_body", zerolog.Dict().Str("name",v.Name)) - 错误对象别只打
err.Error()，要用log.Err(err)——zerolog会自动展开error接口的Unwrap()链，zap则需zap.Error(err) - HTTP 请求 ID 建议用
log.Stringer("req_id", reqID)，避免 nil panic
结构化不是加几个 Str() 就完事，关键是字段语义对齐监控系统和告警规则——比如所有登录成功日志都带 "event":"login_success"，而不是有的写 "status":"ok"，有的写 "result":"success"。
