1. 错误处理

1.1 使用error值

Go语言通过返回error值来处理错误。确保你的函数在遇到错误时返回一个error值，并在调用这些函数时检查这些错误。

func SomeFunction() (result Type, err error) { // ... 逻辑 if someErrorCondition { return nil, errors.New("some error occurred") } return result, nil } result, err := SomeFunction() if err != nil { // 处理错误 }

1.2 使用if err != nil检查错误

如上面的例子所示，通过if err != nil来检查函数返回的错误。

1.3 错误包装

从Go 1.13开始，可以使用%w（或wrap）和errors.Wrap/errors.Wrapf来包装错误，以便在调用栈中跟踪错误的来源。

import "github.com/pkg/errors" func SomeFunction() error { err := someOtherFunction() if err != nil { return errors.Wrap(err, "failed to do something") } return nil }

1.4 避免错误链过长

如果错误处理逻辑过于复杂，考虑重构代码以减少错误链的长度，或者将部分逻辑封装到新的函数中。

2. 日志记录

2.1 使用日志库

虽然标准库中的log包足以应对简单的日志需求，但更复杂的项目可能需要更灵活的日志记录功能。logrus、zap和zerolog等第三方库提供了丰富的功能和更好的性能。

import "go.uber*/zap" var logger *zap.Logger func init() { config := zap.NewProductionConfig() config.Level = zap.NewAtomicLevelAt(zap.InfoLevel) logger, _ = config.Build() } func someFunction() { logger.Info("something happened") }

2.2 日志级别

使用不同的日志级别（如DEBUG、INFO、WARN、ERROR）来记录不同重要性的信息。这有助于在调试和生产环境中筛选和过滤日志。

2.3 上下文信息

在日志*中包含足够的上下文信息，如时间戳、调用者信息、用户ID等，以便于问题的定位和追踪。

2.4 日志分割和归档

对于生产环境，考虑将日志分割成不同的文件，并定期归档旧日志，以避免日志文件过大。这可以通过配置日志库或使用外部工具来实现。

2.5 敏感信息处理

确保不要在日志中记录敏感信息，如密码、密钥、个人信息等。如果必须记录，请使用脱敏或加密技术进行处理。

3. 综合建议

• 一致性：在整个项目中保持错误处理和日志记录的一致性。
• 性能考虑：在性能敏感的场景中，注意日志记录对性能的影响，并考虑使用异步日志记录等优化手段。
• 测试：编写测试用例来验证错误处理和日志记录的逻辑是否按预期工作。