1. 錯(cuò)誤處理
1.1 使用error值
Go語(yǔ)言通過(guò)返回error值來(lái)處理錯(cuò)誤。確保你的函數(shù)在遇到錯(cuò)誤時(shí)返回一個(gè)error值，并在調(diào)用這些函數(shù)時(shí)檢查這些錯(cuò)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(cuò)誤
}
1.2 使用if err != nil檢查錯(cuò)誤
如上面的例子所示，通過(guò)if err != nil來(lái)檢查函數(shù)返回的錯(cuò)誤。
1.3 錯(cuò)誤包裝
從Go 1.13開(kāi)始，可以使用%w（或wrap）和errors.Wrap/errors.Wrapf來(lái)包裝錯(cuò)誤，以便在調(diào)用棧中跟蹤錯(cuò)誤的來(lái)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(cuò)誤鏈過(guò)長(zhǎng)
如果錯(cuò)誤處理邏輯過(guò)于復(fù)雜，考慮重構(gòu)代碼以減少錯(cuò)誤鏈的長(zhǎng)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(kù)
雖然標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的log包足以應(yīng)對(duì)簡(jiǎn)單的日志需求，但更復(fù)雜的項(xiàng)目可能需要更靈活的日志記錄功能。logrus、zap和zerolog等第三方庫(kù)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(jí)別
使用不同的日志級(jí)別（如DEBUG、INFO、WARN、ERROR）來(lái)記錄不同重要性的信息。這有助于在調(diào)試和生產(chǎn)環(huán)境中篩選和過(guò)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(shí)間戳、調(diào)用者信息、用戶ID等，以便于問(wèn)題的定位和追蹤。
2.4 日志分割和歸檔
對(duì)于生產(chǎn)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(guò)大。這可以通過(guò)配置日志庫(kù)或使用外部工具來(lái)實(shí)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(gè)人信息等。如果必須記錄，請(qǐng)使用脫敏或加密技術(shù)進(jìn)行處理。
3. 綜合建議
- 一致性：在整個(gè)項(xiàng)目中保持錯(cuò)誤處理和日志記錄的一致性。
- 性能考慮：在性能敏感的場(chǎng)景中，注意日志記錄對(duì)性能的影響，并考慮使用異步日志記錄等優(yōu)化手段。
- 測(cè)試：編寫測(cè)試用例來(lái)驗(yàn)證錯(cuò)誤處理和日志記錄的邏輯是否按預(yù)期工作。