核心是打通“应用输出→容器捕获→实时解析→问题定位”链路：应用用zap/slog输出带service.name、trace_id等字段的jsON日志，敏感信息过滤；docker/K8s原生采集stdout/stderr；结合Loki/elk实现结构化查询与上下文回溯。
直接用 golang 实时分析容器日志，核心不是“自己写解析器”，而是让日志可采集、可结构化、可关联上下文。重点在于打通“应用输出 → 容器捕获 → 实时解析 → 问题定位”这条链路。
让 golang 应用输出可分析的日志
避免用 fmt.Println 或原始 log.printf 打印非结构化文本。改用 zap 或 slog（Go 1.21+）输出 json 日志，并注入关键字段：
- 固定字段：如
service.name、service.version、pod.name（从环境变量读取HOSTNAME）、trace_id（若集成 OpenTelemetry） - 业务字段：如
user_id、request_id、status_code、duration_ms - 敏感信息自动过滤：在 zap 的
Core层或中间件中拦截含password、Token、auth等关键词的键值对
利用 Docker/K8s 原生机制完成日志采集
不建议在容器内轮询日志文件或自己 tail stdout —— 这既冗余又不可靠。应交由平台层统一处理：
- Docker 运行时：通过
--log-driver=fluentd或--log-driver=json-file配合--log-opt max-size=10m --log-opt max-file=3控制磁盘占用 - kubernetes 场景：优先使用 sidecar 模式（如 Fluent Bit）挂载
/dev/stdout对应的伪文件，或直接采集stdout/stderr流；避免应用写文件再被采集 - 确保所有日志都输出到
os.Stdout和os.Stderr，不写本地路径
实时解析与快速定位问题的关键技巧
结构化日志本身已大幅降低排查成本。真正提速的是结合工具链做「条件过滤 + 上下文回溯」：
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- 用 Loki + Promtail：查询语法如
{job="golang-app"} |~ "Error|panic" | json | status_code == 500，秒级返回带完整上下文的错误日志 - 用 ELK：建好
trace_id字段索引后，输入一个 trace_id 即可查出该请求全链路所有服务日志 - 自研轻量分析：若只需统计高频错误，可用 Go 启动 goroutine 监听 kafka 或 websocket 日志流，用正则匹配
"level":"error"并聚合msg字段前 50 字符，每 10 秒输出 TOP5 错误摘要
调试阶段快速验证日志是否有效
上线前用几条命令确认日志链路通不通：