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(diào)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(diào)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(diào)試和生產(chǎn)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(diào)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(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。