本教程介绍 Go 中多模块工作区的基础知识。使用多模块工作区，您可以告诉 Go 命令您正在同时在多个模块中编写代码，并轻松地在这些模块中构建和运行代码。
创新互联是一家集网站建设,奇台企业网站建设,奇台品牌网站建设,网站定制,奇台网站建设报价,网络营销,网络优化,奇台网站推广为一体的创新建站企业，帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿，时刻以成就客户成长自我，坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己，让我们为更多的企业打造出实用型网站。
在本教程中，您将在共享的多模块工作区中创建两个模块，对这些模块进行更改，并在构建中查看这些更改的结果。
本教程需要 go1.18 或更高版本。使用go.dev/dl中的链接确保您已在 Go 1.18 或更高版本中安装了 Go 。
首先，为您要编写的代码创建一个模块。
1、打开命令提示符并切换到您的主目录。
在 Linux 或 Mac 上：
在 Windows 上：
2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为工作区的目录。
3、初始化模块
我们的示例将创建一个hello依赖于 golang.org/x/example 模块的新模块。
创建你好模块：
使用 . 添加对 golang.org/x/example 模块的依赖项go get。
在 hello 目录下创建 hello.go，内容如下：
现在，运行 hello 程序：
在这一步中，我们将创建一个go.work文件来指定模块的工作区。
在workspace目录中，运行：
该go work init命令告诉为包含目录中模块的工作空间go创建一个文件 。go.work./hello
该go命令生成一个go.work如下所示的文件：
该go.work文件的语法与go.mod相同。
该go指令告诉 Go 应该使用哪个版本的 Go 来解释文件。它类似于文件中的go指令go.mod 。
该use指令告诉 Go在进行构建时hello目录中的模块应该是主模块。
所以在模块的任何子目录中workspace都会被激活。
2、运行工作区目录下的程序
在workspace目录中，运行：
Go 命令包括工作区中的所有模块作为主模块。这允许我们在模块中引用一个包，即使在模块之外。在模块或工作区之外运行go run命令会导致错误，因为该go命令不知道要使用哪些模块。
接下来，我们将golang.org/x/example模块的本地副本添加到工作区。然后，我们将向stringutil包中添加一个新函数，我们可以使用它来代替Reverse.
在这一步中，我们将下载包含该模块的 Git 存储库的副本golang.org/x/example，将其添加到工作区，然后向其中添加一个我们将从 hello 程序中使用的新函数。
1、克隆存储库
在工作区目录中，运行git命令来克隆存储库：
2、将模块添加到工作区
该go work use命令将一个新模块添加到 go.work 文件中。它现在看起来像这样：
该模块现在包括example.com/hello模块和 `golang.org/x/example 模块。
这将允许我们使用我们将在模块副本中编写的新代码，而不是使用命令stringutil下载的模块缓存中的模块版本。
3、添加新功能。
我们将向golang.org/x/example/stringutil包中添加一个新函数以将字符串大写。
将新文件夹添加到workspace/example/stringutil包含以下内容的目录：
4、修改hello程序以使用该功能。
修改workspace/hello/hello.go的内容以包含以下内容：
从工作区目录，运行
Go 命令在go.work文件指定的hello目录中查找命令行中指定的example.com/hello模块 ，同样使用go.work文件解析导入golang.org/x/example。
go.work可以用来代替添加replace 指令以跨多个模块工作。
由于这两个模块在同一个工作区中，因此很容易在一个模块中进行更改并在另一个模块中使用它。
现在，要正确发布这些模块，我们需要发布golang.org/x/example 模块，例如在v0.1.0. 这通常通过在模块的版本控制存储库上标记提交来完成。发布完成后，我们可以增加对 golang.org/x/example模块的要求hello/go.mod：
这样，该go命令可以正确解析工作区之外的模块。
简介：
怎么使用
从上面的例子中我们分几步来看
当然本文没有介绍zap的其他基本用法，只是讲解了本人经常用到的方法，其他方法如果有时间，我也会一一列出。谢谢大家观看，比心~~
Filebeat是本地文件的日志数据采集器，可监控日志目录或特定日志文件（tail file），并将它们转发给Elasticsearch或Logstatsh进行索引、kafka等。带有内部模块（auditd，Apache，Nginx，System和MySQL），可通过一个指定命令来简化通用日志格式的收集，解析和可视化。
官方网址:
Filebeat涉及两个组件：查找器prospector和采集器harvester，来读取文件(tail file)并将事件数据发送到指定的输出。
启动Filebeat时，它会启动一个或多个查找器，查看你为日志文件指定的本地路径。对于prospector所在的每个日志文件，prospector启动harvester。每个harvester都会为新内容读取单个日志文件，并将新日志数据发送到libbeat，后者将聚合事件并将聚合数据发送到你为Filebeat配置的输出。
当发送数据到Logstash或Elasticsearch时，Filebeat使用一个反压力敏感(backpressure-sensitive)的协议来解释高负荷的数据量。当Logstash数据处理繁忙时，Filebeat放慢它的读取速度。一旦压力解除，Filebeat将恢复到原来的速度，继续传输数据。
Harvester负责读取单个文件的内容。读取每个文件，并将内容发送到the output，每个文件启动一个harvester, harvester负责打开和关闭文件，这意味着在运行时文件描述符保持打开状态。
如果文件在读取时被删除或重命名，Filebeat将继续读取文件。这有副作用，即在harvester关闭之前，磁盘上的空间被保留。默认情况下，Filebeat将文件保持打开状态，直到达到close_inactive状态
关闭harvester会产生以下结果：
1）如果在harvester仍在读取文件时文件被删除，则关闭文件句柄，释放底层资源。
2）文件的采集只会在scan_frequency过后重新开始。
3）如果在harvester关闭的情况下移动或移除文件，则不会继续处理文件。
要控制收割机何时关闭，请使用close_ *配置选项
Prospector负责管理harvester并找到所有要读取的文件来源。如果输入类型为日志，则查找器将查找路径匹配的所有文件，并为每个文件启动一个harvester。每个prospector都在自己的Go协程中运行。
Filebeat目前支持两种prospector类型：log和stdin。每个prospector类型可以定义多次。日志prospector检查每个文件来查看harvester是否需要启动，是否已经运行，或者该文件是否可以被忽略（请参阅ignore_older）。
只有在harvester关闭后文件的大小发生了变化，才会读取到新行。
注：Filebeat prospector只能读取本地文件，没有功能可以连接到远程主机来读取存储的文件或日志。
配置文件：$FILEBEAT_HOME/filebeat.yml。Filebeat可以一次读取某个文件夹下的所有后缀名为log的文件，也可以读取指定的某一个后缀名为log的文件。
配置文件详解（ ）
（1）字段解释
paths： 指定要监控的日志，目前按照Go语言的glob函数处理。没有对配置目录做递归处理，比如配置的如果是：
/var/log/* /*.log
则只会去/var/log目录的所有子目录中寻找以".log"结尾的文件，而不会寻找/var/log目录下以".log"结尾的文件。
encoding： 指定被监控的文件的编码类型，使用plain和utf-8都是可以处理中文日志的。
input_type： 指定文件的输入类型log(默认)或者stdin。
exclude_lines： 在输入中排除符合正则表达式列表的那些行。
include_lines： 包含输入中符合正则表达式列表的那些行（默认包含所有行），include_lines执行完毕之后会执行exclude_lines。
exclude_files： 忽略掉符合正则表达式列表的文件（默认为每一个符合paths定义的文件都创建一个harvester）。
fields： 向输出的每一条日志添加额外的信息，比如"level:debug"，方便后续对日志进行分组统计。默认情况下，会在输出信息的fields子目录下以指定的新增fields建立子目录，
fields_under_root： 如果该选项设置为true，则新增fields成为顶级目录，而不是将其放在fields目录下。自定义的field会覆盖filebeat默认的field。
ignore_older： 可以指定Filebeat忽略指定时间段以外修改的日志内容，比如2h（两个小时）或者5m(5分钟)。
close_older： 如果一个文件在某个时间段内没有发生过更新，则关闭监控的文件handle。默认1h。
force_close_files： Filebeat会在没有到达close_older之前一直保持文件的handle，如果在这个时间窗内删除文件会有问题，所以可以把force_close_files设置为true，只要filebeat检测到文件名字发生变化，就会关掉这个handle。
scan_frequency： Filebeat以多快的频率去prospector指定的目录下面检测文件更新（比如是否有新增文件），如果设置为0s，则Filebeat会尽可能快地感知更新（占用的CPU会变高）。默认是10s。
document_type： 设定Elasticsearch输出时的document的type字段，也可以用来给日志进行分类。
harvester_buffer_size： 每个harvester监控文件时，使用的buffer的大小。
max_bytes： 日志文件中增加一行算一个日志事件，max_bytes限制在一次日志事件中最多上传的字节数，多出的字节会被丢弃。默认是10MB。
multiline： 适用于日志中每一条日志占据多行的情况，比如各种语言的报错信息调用栈。这个配置的下面包含如下配置：
pattern： 多行日志开始的那一行匹配的pattern
negate： 是否需要对pattern条件转置使用，不翻转设为true，反转设置为false。
match： 匹配pattern后，与前面（before）还是后面（after）的内容合并为一条日志
max_lines： 合并的最多行数（包含匹配pattern的那一行），默认为500行。
timeout： 到了timeout之后，即使没有匹配一个新的pattern（发生一个新的事件），也把已经匹配的日志事件发送出去
tail_files： 如果设置为true，Filebeat从文件尾开始监控文件新增内容，把新增的每一行文件作为一个事件依次发送，而不是从文件开始处重新发送所有内容。
backoff： Filebeat检测到某个文件到了EOF之后，每次等待多久再去检测文件是否有更新，默认为1s。
max_backoff： Filebeat检测到某个文件到了EOF之后，等待检测文件更新的最大时间，默认是10秒。
backoff_factor： 定义到达max_backoff的速度，默认因子是2，到达max_backoff后，变成每次等待max_backoff那么长的时间才backoff一次，直到文件有更新才会重置为backoff。比如：
如果设置成1，意味着去使能了退避算法，每隔backoff那么长的时间退避一次。
spool_size: spooler的大小，spooler中的事件数量超过这个阈值的时候会清空发送出去（不论是否到达超时时间），默认1MB。
idle_timeout: spooler的超时时间，如果到了超时时间，spooler也会清空发送出去（不论是否到达容量的阈值），默认1s。
registry_file: 记录filebeat处理日志文件的位置的文件
config_dir: 如果要在本配置文件中引入其他位置的配置文件，可以写在这里（需要写完整路径），但是只处理prospector的部分。
publish_async： 是否采用异步发送模式（实验功能）。
具体的一个yml采集配置样例如下：该配置文件是filebeat采集数据的依据，并根据需求添加必要配置，filebeat收集日志后发往logstash，配置如下：
cd FILEBEAT_HOME
nohup ./bin/filebeat -f config/test.conf /FILEBEAT_HOME/logs/filebeat.log
后台启动filebeat，配置对应的参数
启动多个filebeat配置，新建一个目录（conf）存放多个filebeat的配置文件，
#nohup ./bin/filebeat -f conf/* /FILEBEAT_HOME/logs/filebeat.log
注意：一台服务器只能启动一个filebeat进程。
ps -ef |grep filebeat
kill -9 $pid
注意： 非紧急情况下，杀掉进程只能用优雅方式。
A、filebeat运行不成功
问题：配置文件格式有问题，配置文件遵循yml文件格式， 多或少一个空格 都会导致启动问题，可以使用cmd命令窗口到filebeat安装路径下，使用filebeat.exe –c filebeat.yml 查看报错，也可以看filebeat路径下的log文件夹中的filebeat文件
B、 filebeat第一次运行成功无数据
问题：a、路径有问题
b、运行条件设置有问题（例如只采集某个条件下的数据，文件中没有符合条件的数据，这种情况下先注释掉采集条件测试一下）
C、filebeat运行成功第一次运行后有数据，第二次无数据
问题：filebeat读取文件后会生成一个registry文件，注意windows机器中这个文件在手动启动的情况下会在filebeat安装目录下的data文件夹中，服务注册启动的情况下会在C盘下隐藏文件夹C:\ProgramData\filebeat中，删除掉这个就可以了
D、filebeat运行成功有数据，但是新添加数据不读取问题
问题：filebeat传输存在反压机制，在数据量特别大或者传输通道不通的情况下，filebeat会进行反压，暂停发送，等到数据量稳定或者数据传输通道正常的之后才会发送
Filebeat 保存每个文件的状态并经常将状态刷新到磁盘上的注册文件中。该状态用于记住harvester正在读取的最后偏移量，并确保发送所有日志行。如果输出（例如Elasticsearch或Logstash）无法访问，Filebeat会跟踪最后发送的行，并在输出再次可用时继续读取文件。
在Filebeat运行时，每个prospector内存中也会保存文件状态信息，当重新启动Filebeat时，将使用注册文件的数据来重建文件状态，Filebeat将每个harvester在从保存的最后偏移量继续读取。
每个prospector为它找到的每个文件保留一个状态。由于文件可以被重命名或移动，因此文件名和路径不足以识别文件。对于每个文件，Filebeat存储唯一标识符以检测文件是否先前已被采集过。
如果你使用的案例涉及每天创建大量新文件，你可能会发现注册文件增长过大。请参阅注册表文件太大？编辑有关你可以设置以解决此问题的配置选项的详细信息。
Filebeat保证事件至少会被传送到配置的输出一次，并且不会丢失数据。 Filebeat能够实现此行为，因为它将每个事件的传递状态存储在注册文件中。
在输出阻塞或未确认所有事件的情况下，Filebeat将继续尝试发送事件，直到接收端确认已收到。如果Filebeat在发送事件的过程中关闭，它不会等待输出确认所有收到事件。
发送到输出但在Filebeat关闭前未确认的任何事件在重新启动Filebeat时会再次发送。这可以确保每个事件至少发送一次，但最终会将重复事件发送到输出。
也可以通过设置shutdown_timeout选项来配置Filebeat以在关闭之前等待特定时间。
注意：Filebeat的至少一次交付保证包括日志轮换和删除旧文件的限制。如果将日志文件写入磁盘并且写入速度超过Filebeat可以处理的速度，或者在输出不可用时删除了文件，则可能会丢失数据。
在Linux上，Filebeat也可能因inode重用而跳过行。有关inode重用问题的更多详细信息，请参阅filebeat常见问题解答。
Logback日志切割用的是JDK里File#renameTo()方法。如果该方法失败，就再尝试使用复制数据的方式切割日志。查找该方法相关资料得知，只有当源文件和目标目录处于同一个文件系统、同volumn(即windows下的C, D盘)下该方法才会成功，切不会为重命名的后的文件分配新的inode值。也就是说，如果程序里一直保存着该文件的描述符，那么当程序再写日志时，就会向重命名后的文件中写。那么问题来了，filebeat是会一直打开并保存文件描述符的，那么它是怎么得知日志被切割这件事的呢？
如果只用当前文件描述符一路监控到天黑的话，那么当logback把日志重命名后，filebeat仍然会监控重命名后的日志，新创建的日志文件就看不到了。实际上，filebeat是通过close_inactive和scan_frequency两个参数(机制)来应对这种情况的：
(1)close_inactive
该参数指定当被监控的文件多长时间没有变化后就关闭文件句柄(file handle)。官方建议将这个参数设置为一个比文件最大更新间隔大的值。比如文件最长5s更新一次，那就设置成1min。默认值为5min。
(2)scan_frequency
该参数指定Filebeat搜索新文件的频率(时间间隔)。当发现新的文件被创建时， Filebeat会为它再启动一个 harvester 进行监控，默认为10s。
综合以上两个机制，当logback完成日志切割后(即重命名)，此时老的harvester仍然在监控重命名后的日志文件，但是由于该文件不会再更新，因此会在close_inactive时间后关闭这个文件的 harvester。当scan_frequency时间过后，Filebeat会发现目录中出现了新文件，于是为该文件启动 harvester 进行监控。这样就保证了切割日志时也能不丢不重的传输数据。(不重是通过为每个日志文件保存offset实现的)
日常开发当中需要将golang的log包打印的日志同时输出到控制台和文件，应该如何解决这个问题？
log包可以通过SetOutput()方法指定日志输出的方式（Writer），但是只能指定一个输出的方式（Writer）。我们利用io.MultiWriter()将多个Writer拼成一个Writer使用的特性，把log.Println()输出的内容分流到控制台和文件当中。
原文地址
glog 这个是google的日志框架，kubernetes是使用这个的
inconshreveable/log15这个是结构化输出的，之前也有用过。
Sirupsen/logrus这个用的也很多，记得docker是有这个的。
还有很多其他的，你可以github上看看，自己熟悉的就好。
对于Go语言的日志来说，如何将log写到指定的文件里面，下面是一个例子。
output:
output:
