在高并发场景下，日志写入往往成为系统性能的瓶颈。Golang 本身具备良好的并发支持，但若日志处理不当，仍可能导致 goroutine 阻塞、CPU 占用过高或磁盘 I/O 压力过大。本文基于实际项目经验，介绍几种有效的 Golang 高并发日志写入性能优化策略。
使用异步日志写入
同步写日志会阻塞业务逻辑，尤其在高并发请求下，每个请求都等待日志落盘将严重拖慢响应速度。
解决方案是采用异步日志机制：将日志条目发送到一个有缓冲的 channel 中，由专用的后台 goroutine 负责从 channel 读取并写入文件。
- 定义一个日志队列 channel，例如 logChan := make(chan []byte, 10000)
- 业务中通过非阻塞方式发送日志：select { case logChan
- 后台协程循环消费 channel 并批量写入文件，减少系统调用次数
这种方式能显著降低单次写日志的延迟，同时避免因磁盘慢导致的调用方阻塞。
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批量写入与缓冲优化
频繁的 write 系统调用开销大，应尽量合并小写操作。
结合 bufio.Writer 使用内存缓冲，积累一定量数据后再刷盘，可大幅提升吞吐。
- 在写日志协程中使用 bufio.NewWriterSize(file, 64*1024) 构建带缓冲的写入器
- 设置定时 flush（如每 10ms）或达到缓冲区阈值时触发写盘
- 程序退出或信号中断时务必调用 Flush() 防止日志丢失
注意缓冲区大小需权衡内存占用与实时性，一般 32KB~1MB 为宜。
选择高性能日志库或自研轻量方案
标准库 log 性能有限，第三方库如 zap、zerolog 专为高性能设计。
zap 采用结构化日志和预分配缓冲机制，在基准测试中比 logrus 快数倍。
- 使用 zap.SugaredLogger 或原生 zap.Logger 记录日志
- 避免在日志中执行耗时操作，如 JSON 序列化建议提前完成
- 若对依赖敏感，可基于 channel + bufio 自实现轻量异步日志模块
关键点是减少内存分配和反射调用，提升序列化效率。
日志文件切割与 IO 调度
单个日志文件过大不利于运维，且长时间写同一文件可能引发锁竞争。
引入按时间或大小自动轮转机制，如每日生成新文件或超过 100MB 切割。
- 可使用 lumberjack 等库集成切割功能
- 切割时确保原子性，避免写入中断
- 考虑将日志写入独立磁盘或 SSD，减轻主服务 IO 压力
多实例部署时还需注意日志路径隔离，避免冲突。
基本上就这些。合理组合异步写入、批量刷新、高效序列化和文件管理，Golang 日志系统可在高并发下保持低延迟和高吞吐。关键是根据业务容忍度平衡性能与可靠性，不复杂但容易忽略细节。
