一、日志类型与作用

系统日志

记录软件启动/关闭、操作系统交互等关键节点，如服务重启、权限变更等。

应用日志

详细记载功能模块运行情况，包括用户操作（如登录、交易）、业务流程执行等。

错误日志

专注于异常信息，包含错误代码、堆栈跟踪等，是故障排查的核心依据。

二、日志级别理解

DEBUG：

调试信息，用于开发阶段详细记录变量值、执行路径等。

INFO：重要事件记录，如配置变更、关键操作完成等。

WARNING：潜在错误提示，可能影响系统稳定性但不立即导致崩溃。

ERROR：错误发生时的详细信息，包含异常堆栈等。

CRITICAL：严重错误，通常伴随系统崩溃风险。

三、关键信息筛选技巧

时间范围过滤

使用`grep`结合时间戳筛选日志，例如：

```bash

grep '2023-10-01 12:00' /var/log/messages

```

关键词匹配

通过`grep`查找特定错误代码或关键词，如：

```bash

grep 'ERROR' /var/log/error.log

```

关联分析

结合多条日志进行关联分析，例如：

- 错误日志前后的操作记录

- 不同模块日志的交叉验证

四、工具辅助与实践

日志分析工具

- Python：

使用`loguru`实现日志分级、格式化与实时监控；

- Linux：`tail -f`实时查看日志，`grep`快速检索；

- Android：`adb logcat`结合过滤参数（如`-v time`）获取详细信息。

可视化工具

使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）或Splunk进行日志聚合与可视化分析，提升效率。

五、典型场景应用

Appium测试：

关注session创建日志，分析自动化请求失败原因；

性能测试：通过日志频率分析系统瓶颈。

六、注意事项

日志级别需根据环境调整，生产环境建议关闭DEBUG级别以减少冗余；

不同系统（如Web服务器、移动端）的日志格式可能差异较大，需针对性分析。

通过以上方法，测试人员可系统化地分析日志，快速定位问题并反馈给开发团队，从而提升整体测试效率。