采用生产者-消费者模式，通过带缓冲channel解耦日志采集与处理，定义LogEntry结构体并启动多个worker并发处理，确保高效稳定。

构建一个golang并发日志收集与处理系统，核心目标是高效、稳定地接收大量日志数据，并在不阻塞写入的前提下完成解析、过滤和输出。这类系统常见于监控平台、服务治理或审计场景。下面从结构设计到关键实现逐步说明。

1. 并发模型设计：生产者-消费者模式

使用多个goroutine作为生产者接收日志，一个或多个消费者负责处理。通过channel解耦输入与处理逻辑，避免IO阻塞影响采集性能。

• 定义日志结构体：type LogEntry Struct { timestamp time.Time; Level String; Message string; Source string }
• 创建带缓冲的channel：logChan := make(chan *LogEntry, 1000)，缓冲大小根据负载调整
• 启动多个消费者worker：for i := 0; i

2. 日志采集方式：支持多来源输入

系统应能从不同渠道获取日志，如本地文件、网络接口（http/TCP）、标准输入等。

• 文件监听可用fsnotify库实时捕获新增行
• 提供HTTP端点接收jsON格式日志：http.HandleFunc(“/log”, handleLog)
• 每个采集源单独起goroutine运行，解析后发送至logChan

3. 处理流水线：可扩展的中间件链

将解析、过滤、转换等操作拆分为独立函数，便于组合和复用。

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• 示例处理链：parsejson → filterErrorOnly → addHostname → writeToES
• 使用函数类型构建管道：type Processor func(*LogEntry) *LogEntry
• 链式调用：依次执行各处理器，任一返回nil表示丢弃该条日志

4. 输出与错误处理

输出目标可能包括文件、数据库、elasticsearch、kafka等。需保证至少一次送达或明确失败策略。

• 异步写入外部系统，防止反压导致整个流程卡住
• 对失败日志进行重试或落盘暂存，避免数据丢失
• 记录内部指标（如吞吐量、延迟）用于监控健康状态

基本上就这些。关键是控制好goroutine数量，合理设置channel容量，加上超时和限流机制，系统就能在高并发下保持稳定。实际部署时建议配合prometheus做指标暴露，方便排查瓶颈。