装饰器模式通过接口组合为Go程序提供非侵入式日志方案，利用LoggingServiceDecorator在不修改核心业务逻辑的前提下，于方法前后注入日志记录，实现关注点分离；其优势在于类型安全、细粒度控制与高可维护性，相比AOP和中间件更符合Go语言简洁、显式的编程哲学。
在Golang中，如果你想为现有功能添加日志记录，同时又不希望侵入性地修改其核心代码，那么装饰器模式无疑是一个优雅且高效的选择。它允许我们在不改变原有接口实现的基础上，动态地“包裹”或“装饰”一个对象，从而在其行为前后注入日志逻辑，完美地实现了关注点分离。
解决方案： 要将装饰器模式应用于日志记录，我们首先需要定义一个核心的服务接口，以及它的一个或多个具体实现。接着，我们创建一个“日志装饰器”结构体，它会持有这个核心接口的实例，并在调用其方法时，在前后或出错时插入日志记录。
假设我们有一个简单的服务接口，用于处理一些业务逻辑：
package main import ( "context" "fmt" "log" "time" ) // Service 定义了核心业务逻辑接口 type Service interface { Process(ctx context.Context, data string) (string, error) } // ConcreteService 是 Service 接口的一个具体实现 type ConcreteService struct{} func (s *ConcreteService) Process(ctx context.Context, data string) (string, error) { // 模拟一些耗时操作或业务逻辑 time.Sleep(100 * time.Millisecond) if data == "error" { return "", fmt.Errorf("模拟业务处理失败: %s", data) } return fmt.Sprintf("Processed: %s", data), nil } // LoggingServiceDecorator 是一个日志装饰器 type LoggingServiceDecorator struct { Service Service Logger *log.Logger // 可以是标准库log，也可以是logrus/zap等 } func (d *LoggingServiceDecorator) Process(ctx context.Context, data string) (string, error) { d.Logger.Printf("INFO: Request received for data: %s", data) // 调用被装饰的服务方法 result, err := d.Service.Process(ctx, data) if err != nil { d.Logger.Printf("ERROR: Processing failed for data '%s': %v", data, err) return "", err } d.Logger.Printf("INFO: Request processed successfully. Result: %s", result) return result, nil } // 示例用法 func main() { // 创建一个具体的服务实例 concreteService := &ConcreteService{} // 创建一个日志记录器 stdLogger := log.New(log.Writer(), "[app] ", log.LstdFlags) // 使用装饰器包裹服务 decoratedService := &LoggingServiceDecorator{ Service: concreteService, Logger: stdLogger, } // 调用装饰后的服务 ctx := context.Background() res, err := decoratedService.Process(ctx, "hello world") if err != nil { fmt.Printf("Error: %vn", err) } else { fmt.Printf("Main received: %sn", res) } fmt.Println("---") resErr, errErr := decoratedService.Process(ctx, "error") if errErr != nil { fmt.Printf("Error: %vn", errErr) } else { fmt.Printf("Main received: %sn", resErr) } }
这段代码展示了如何通过
LoggingServiceDecorator
结构体，在
ConcreteService
的
Process
方法执行前后，自动插入日志记录。
main
函数则演示了如何将两者组合起来使用。这种方式让日志逻辑与业务逻辑彻底解耦，维护起来也更清晰。
为什么选择装饰器模式而非传统切面（AOP）或中间件？
在我看来，在Go语言的生态里，装饰器模式在很多场景下比AOP或传统意义上的中间件更具“Go味儿”，也更符合其设计哲学。Go语言本身并没有像Java那样原生支持AOP（面向切面编程），这意味着你无法在编译期或运行时通过注解或代理自动织入代码。如果硬要实现AOP，通常需要依赖代码生成工具或者反射，这无疑会增加项目的复杂度和维护成本，也可能牺牲一部分性能。
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而中间件，我们通常会在Web框架（如Gin、Echo）中见到，它们主要针对HTTP请求处理链路。虽然它们也能实现日志记录，但其作用范围相对局限，更偏向于网络I/O层。如果你的日志需求是针对任意一个Go接口的方法调用，而非仅限于HTTP请求，那么中间件就显得有些力不从心了。
装饰器模式则不同，它以一种非常Goic的方式解决了这个问题：通过接口组合。它显式地将日志逻辑作为一层包裹在核心服务之上，所有的行为都清晰可见，没有“魔法”。这种显式性带来了几个好处：
- 类型安全与编译时检查： 所有的组合都在编译时完成，任何类型不匹配的问题都会立刻暴露，而不是等到运行时才发现。
- 细粒度控制： 你可以非常精确地选择哪些服务或哪些方法需要被装饰，甚至可以为不同的服务应用不同的日志装饰器，以满足特定的日志需求。
- 可读性与可维护性： 代码的执行流程一目了然，你不需要去猜测某个方法背后是不是有“隐形”的切面逻辑在运行。当需要修改日志逻辑时，你只需要关注装饰器本身，不会影响到核心业务代码。
- 无额外依赖： 不需要引入复杂的第三方AOP库，仅仅是Go语言自身的接口和结构体组合能力。
所以，当我在思考如何在Go中优雅地添加非核心功能时，装饰器模式往往是我首先会考虑的方案，它既灵活又符合Go的简洁哲学。
如何设计一个可扩展的Golang日志装饰器？
设计一个可扩展的日志装饰器，核心在于保持其通用性和灵活性，让它能够适应不同的日志库、不同的日志级别，甚至能够处理上下文信息。
首先，我们应该有一个通用的日志接口，而不是直接依赖于
log.Logger
。这样，你可以轻松地替换为
logrus
、
zap
或任何其他日志库。
// Logger 是一个通用的日志接口 type Logger interface { Info(format string, args ...interface{}) Error(format string, args ...interface{}) Debug(format string, args ...interface{}) // 如果需要更细粒度的日志 } // StdLoggerAdapter 适配标准库log到Logger接口
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