Golang 標準 log 與 Uber zap：用途、差異與選型指南

在 Go 專案中，日誌 (Logging) 是觀察系統行為、除錯與監控的關鍵。標準庫 log 與 Uber 開源的 zap 是最常見的兩大方案。本文針對 功能、效能、結構化能力、社群生態 等面向比較兩者，並提供選用建議與範例程式碼。

一、快速概覽

特性	log (標準庫)	zap (Uber)
封裝位置	log 標準庫	go.uber.org/zap
API 風格	簡單函式：Println / Fatal	結構化：Info("msg", zap.String("k", v))
格式	純文字	JSON / Console (可切換)
性能	一般；使用 fmt.Fprintf	高性能；預先序列化、零 alloc path
日誌等級	無官方；需自管	Debug / Info / Warn / Error…
呼叫層級	全域 (package-level)	建議注入 *zap.Logger 物件
旋轉 / Hook	需第三方 (lumberjack)	同樣需組合 (lumberjack / zapcore)
社群生態	基本	豐富：zapcore, zaptest, logr adapter

二、用例對比

1. 標準庫 log

import "log"

func main() {
    log.SetFlags(log.LstdFlags | log.Lshortfile) // 時間 + 行號
    log.Println("server started")
    log.Fatalf("fatal error: %v", err)
}

優勢：

• 零依賴、跨版本穩定。
• API 超簡單，新手友好。

限制：

• 無等級，不利於動態過濾。
• 無結構化欄位，難以與 ELK、Grafana Loki 解析。

2. zap (Sugared vs Non-Sugared)

import (
    "go.uber.org/zap"
)

func main() {
    // Production config：JSON + 時間戳 + caller
    logger, _ := zap.NewProduction()
    defer logger.Sync()

    logger.Info("server started", zap.String("addr", ":8080"))

    // Sugared logger：格式化 & key-value 混用
    sugar := logger.Sugar()
    sugar.Infof("user %d login", uid)
}

優勢：

1. 零配置即可 JSON 結構化，天然支援集中式日誌平台。
2. 超高性能：Benchmarks 指出 zap 在 JSON 模式下仍維持百萬級 QPS。
3. 可插拔：自訂 zapcore.Core 輸出 Elastic、Kafka、stderr…。

劣勢：

• API 相對複雜，需要理解 zap.Field 與 Core。
• 初始化成本高於 log，不適合簡單腳本。

三、性能實測 (參考官方 Benchmark)

logger	條件	logs/sec (ns/op)
log.Printf	json 模擬	~51k (19,500 ns)
zap (JSON)	Production	~1.3M (770 ns)
zap (Console)	Development	~600k

zap 採用 zapcore.BufferPool 與自訂 Encoder，減少動態 allocations，帶來量級差距。

四、選用時機

需求	建議
小工具、CLI、PoC	標準 log：不引入外部依賴
Web/微服務，需集中式 JSON	zap (Production Config)
高頻寫入、大量欄位	zap：零 alloc 路徑
想保留 fmt 風格	zap.SugaredLogger：Infow, Errorf
需與 Kubernetes Loki / Elasticsearch 整合	zap + lumberjack / zapcore

五、彩蛋：將 log 轉發到 zap

logger, _ := zap.NewProduction()
zap.ReplaceGlobals(logger) // 全域 log 也導向 zap
log.SetOutput(zapwriter.Writer())

六、結語

標準庫 log 提供了 最簡單、最通用 的日誌方案；而 zap 則在 性能、結構化、等級控制 上全面升級，適合雲原生微服務與高流量應用。根據專案規模、觀測需求與效能瓶頸，選擇合適的 Logger，才能讓你的排錯體驗與系統可觀測性起飛。

Logging 不只是把字串寫出去，還關乎 可搜尋、可分析、可告警。選對工具，讓日誌成為你的超級雷達！