如果应用对性能极其敏感，比如高频处理请求的API服务，那么zap可能是更优解。它由Uber开源，以极低的分配开销著称。

安装方式同样简单：

go get go.uber.org/zap

使用时，它的API设计也相当简洁：

package main

import (
    "go.uber.org/zap"
)

func main() {
    // 创建一个生产环境的Logger
    logger, err := zap.NewProduction()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer logger.Sync()

    // 记录日志
    logger.Info("This is an info message")
    logger.Warn("This is a warning message")
    logger.Error("This is an error message")
}

zap.NewProduction()预设了适合生产环境的配置。当然，它也提供了NewDevelopment()和高度自定义的选项，灵活性丝毫不差。

3. 配置文件

对于需要动态调整日志级别或格式的项目，将配置外置是个好习惯。结合viper这类配置管理库，可以轻松实现。

首先，引入viper：

go get github.com/spf13/viper

然后，准备一个YAML配置文件，比如config.yaml：

log:
  level: info
  format: json

最后，在代码中读取配置并应用到日志库（这里以logrus为例）：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/sirupsen/logrus"
    "github.com/spf13/viper"
)

func main() {
    // 读取配置文件
    viper.SetConfigName("config")
    viper.AddConfigPath(".")
    err := viper.ReadInConfig()
    if err != nil {
        panic(fmt.Errorf("Fatal error config file: %s \n", err))
    }

    // 获取日志级别
    logLevel := viper.GetString("log.level")
    logrus.SetLevel(logrus.Level(logLevel))

    // 获取日志格式
    logFormat := viper.GetString("log.format")
    switch logFormat {
    case "json":
        logrus.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})
    case "text":
        logrus.SetFormatter(&logrus.TextFormatter{})
    default:
        logrus.SetFormatter(&logrus.TextFormatter{})
    }

    // 记录日志
    logrus.Info("This is an info message")
}

这样一来，要调整日志行为，就无需重新编译代码，只需改改配置文件即可，运维效率大大提升。

总的来说，在CentOS上配置Go日志，可以从标准库起步，随需求升级到功能丰富的第三方库，再通过外部配置实现动态管理。这套组合拳打下来，基本能覆盖从开发到生产的各种场景。