1. 錯誤處理

1.1 使用error值

Go語言通過返回error值來處理錯誤。確保你的函數(shù)在遇到錯誤時返回一個error值，并在調用這些函數(shù)時檢查這些錯誤。

func SomeFunction() (result Type, err error) { // ... 邏輯 if someErrorCondition { return nil, errors.New("some error occurred") } return result, nil } result, err := SomeFunction() if err != nil { // 處理錯誤 }

1.2 使用if err != nil檢查錯誤

如上面的例子所示，通過if err != nil來檢查函數(shù)返回的錯誤。

1.3 錯誤包裝

從Go 1.13開始，可以使用%w（或wrap）和errors.Wrap/errors.Wrapf來包裝錯誤，以便在調用棧中跟蹤錯誤的來源。

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 避免錯誤鏈過長

如果錯誤處理邏輯過于復雜，考慮重構代碼以減少錯誤鏈的長度，或者將部分邏輯封裝到新的函數(shù)中。

2. 日志記錄

2.1 使用日志庫

雖然標準庫中的log包足以應對簡單的日志需求，但更復雜的項目可能需要更靈活的日志記錄功能。logrus、zap和zerolog等第三方庫提供了豐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 日志級別

使用不同的日志級別（如DEBUG、INFO、WARN、ERROR）來記錄不同重要性的信息。這有助于在調試和生產環(huán)境中篩選和過濾日志。

2.3 上下文信息

在日志*中包含足夠的上下文信息，如時間戳、調用者信息、用戶ID等，以便于問題的定位和追蹤。

2.4 日志分割和歸檔

對于生產環(huán)境，考慮將日志分割成不同的文件，并定期歸檔舊日志，以避免日志文件過大。這可以通過配置日志庫或使用外部工具來實現(xiàn)。

2.5 敏感信息處理

確保不要在日志中記錄敏感信息，如密碼、密鑰、個人信息等。如果必須記錄，請使用脫敏或加密技術進行處理。

3. 綜合建議

• 一致性：在整個項目中保持錯誤處理和日志記錄的一致性。
• 性能考慮：在性能敏感的場景中，注意日志記錄對性能的影響，并考慮使用異步日志記錄等優(yōu)化手段。
• 測試：編寫測試用例來驗證錯誤處理和日志記錄的邏輯是否按預期工作。