因为Zap不提供自动分文件逻辑，zap.NewProduction()返回单core实例；需手动构造多个Core，分别绑定独立Writer和LevelEnablerFunc，避免error日志重复写入info.log。
为什么直接用 zap.NewProduction() 无法按 level 分文件
因为 Zap 本身不提供“自动分文件”逻辑，zap.NewProduction() 返回的是一个单 core 实例，所有日志都走同一个 writer 和 encoder。想让 error.log 只写 error 级别、info.log 写 info 及以上，必须手动构造多个 zapcore.Core，每个绑定独立的 io.Writer 和 LevelEnablerFunc。
常见错误是只配两个 writer（infoWriter 和 errorWriter），但没给 error core 设置拦截器，结果 error 日志既进了 error.log，又重复进了 info.log。
- 正确做法：为 error core 使用
zap.LevelEnablerFunc(func(lvl zapcore.Level) bool { return lvl >= zapcore.ErrorLevel }) - info core 则用
zap.LevelEnablerFunc(func(lvl zapcore.Level) bool { return lvl >= zapcore.InfoLevel && lvl - 务必注意：Zap 的 level 是包含关系，
ErrorLevel会同时满足InfoLevel条件，所以拦截顺序和范围必须严格互斥
lumberjack.Logger 的 MaxAge 不是“按天归档”
MaxAge: 7 表示“文件最老存活 7 天”，不是“每天生成一个新文件”。如果某天完全没有日志写入，就不会创建当天的文件，MaxAge 也就无从触发清理——它只对已存在的文件按 mtime 判断是否过期。
这导致两种典型问题：磁盘空间突然暴涨（因旧文件未被删）、排查时发现“上周三的日志不见了”（其实那天根本没写日志，自然没生成文件）。
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Filename必须是绝对路径，否则在 systemd 或容器中常写到/下，权限失败或覆盖系统文件 -
LocalTime: true必须显式设为true，否则文件名用 UTC 时间，中国区服务器上看到的2026-08-31实际可能是北京时间 9 月 1 日凌晨 -
MaxSize: 100（MB）比1024更稳妥：太大拖慢切割，太小导致每分钟切一次，IO 毛刺明显
中间件里别对每个请求调用 logger.With()
logger.With() 每次都会合并字段、分配新结构体，在高并发场景下是可观的堆分配来源。尤其在 Echo 的 middleware 中，它可能被每秒数千次调用。
真正该做的，是把通用字段（如 service_name、env、hostname）在应用启动时就预置进 root logger；请求级字段（如 req_id、path、method）则通过 c.Set("logger", logger.With(...)) 注入上下文，后续 handler 直接取用，不再重复 With()。
- 错误示范：
logger := logger.With(zap.String("req_id", uuid.NewString()))放在 middleware 开头 - 正确做法：在 middleware 中只做一次
With()，然后c.Set("logger", logger)，handler 中用c.Get("logger").(*zap.Logger)取出复用 - 更优解：用
echo.HTTPErrorHandler替换默认错误处理，内部直接调logger.Error("http_error", ...)，避免 panic 恢复后丢失字段
字段命名不一致会让 Kibana / Loki 查不到日志
Zap 默认 key 名是小驼峰（httpStatus、reqId），但绝大多数日志平台（Loki、Datadog、阿里 SLS）索引规则默认匹配下划线风格（http_status、req_id）。字段名对不上 → 字段未被提取 → status:500 这种查询永远为空。
不要试图在每次 Info() 时手动转字段名（比如写 zap.String("http_status", ...)），维护成本高且易漏。统一改 encoder 配置才是正解。
- 替换默认 encoder：
zapcore.NewJSONEncoder(zapcore.EncoderConfig{LevelKey: "level", TimeKey: "ts", MessageKey: "msg", CallerKey: "caller", FunctionKey: "func", LineKey: "line"}) - 关键字段需显式映射：
LevelKey: "level"→"level": "error"，而非默认的"level": "ERROR"（大写影响筛选） - 如果用了
rk-boot，直接在boot.yaml里设encoding: json+outputPaths，它底层已帮你做了字段标准化
