通常，错误会通过将低级错误与更高级别的解释包装起来，从而在程序的调用堆栈中传播 。例如，数据库错误可能会以下列格式记录在 API 调用处理程序中：调用 CreateUser 端点时出错：查询数据库时出错：pq：检测到死锁 。这很有用，因为它可以帮助我们跟踪错误在系统中传播的过程，向我们展示根本原因（数据库事务引擎中的死锁）以及它对更广泛系统的影响（调用者无法创建新用户） 。
自 Go 1.13 以来，此模式具有特殊的语言支持，并带有错误包装 。通过在创建字符串错误时使用 %w 动词，可以使用 Unwrap() 方法访问底层错误 。除了比较错误相等性的函数 errors.Is() 和 errors.As() 外，程序还可以获取包装错误的原始类型或标识 。这在某些情况下可能很有用，尽管我认为在确定如何处理所述错误时最好使用顶级错误的类型 。
Panics
不要 panic()！长时间运行的应用程序应该优雅地处理错误而不是panic 。即使在无法恢复的情况下（例如在启动时验证配置），最好记录一个错误并优雅地退出 。panic比错误消息更难诊断 ， 并且可能会跳过被推迟的重要关闭代码 。
Logging
我还想简要介绍一下日志记录，因为它是处理错误的关键部分 。通常你能做的最好的事情就是记录收到的错误并继续下一个请求 。
除非您正在构建简单的命令行工具或个人项目，否则您的应用程序应该使用结构化的日志库，该库可以为日志添加时间戳，并提供对日志级别的控制 。最后一部分特别重要，因为它将允许您突出显示应用程序记录的所有错误和警告 。通过帮助将它们与信息级日志分开，这将为您节省无数时间 。
微服务架构还应该在日志行中包含服务的名称以及机器实例的名称 。默认情况下记录这些时，程序代码不必担心包含它们 。您也可以在日志的结构化部分中记录其他字段，例如收到的错误（如果您不想将其嵌入日志消息本身）或有问题的请求或响应 。只需确保您的日志没有泄露任何敏感数据，例如密码、API 密钥或用户的个人数据！
对于日志库，我过去使用过 logrus 和 zerolog ， 但您也可以选择其他结构化日志库 。如果您想了解更多信息，互联网上有许多关于如何使用这些的指南 。如果您将应用程序部署到云中，您可能需要日志库上的适配器来根据您的云平台的日志 API 格式化日志 - 没有它，云平台可能无法检测到日志级别等某些功能 。
如果您在应用程序中使用调试级别日志（默认情况下通常不记录），请确保您的应用程序可以轻松更改日志级别，而无需更改代码 。更改日志级别还可以暂时使信息级别甚至警告级别的日志静音 ， 以防它们突然变得过于嘈杂并开始淹没错误 。您可以使用在启动时检查以设置日志级别的环境变量来实现这一点 。
原文：
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