【最细】自动化测试-解决日志问题，一文贯通...

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前言

持续集成的自动化用例很多，测试环境日志level为debug，日志量大概40G/每天，定位问题时日志查询很慢，该怎么解决？

这个问题可以说是自动化测试实践中经常遇到的问题，那么该如何解决这些问题呢？或者说有没有更好的方案来优化这些问题？

1、日志作用

日志的本质就是记录系统各种操作事件的记录信息。它记录了系统的各项特征，类似医院体检后的体检报告。它反映了系统的健康状态、各项操作事件、系统变更情况以及各种异常隐患。

日志是技术人员处理工作很重要的一个辅助工具和手段，运维同学可以及时的通过日志发现系统隐患和故障并及时处理问题，开发同学解决问题离不开日志信息的协助定位，测试同学在测试过程中也需要借助日志来发现和确定bug。

可以说日志就相当于我们观察系统的眼睛，没有日志就相当于失去了眼睛，系统也失去了可观测性。

日志是保障系统高可用的基础，记录了系统的一举一动，无论是故障处理、系统监控、业务监控以及安全审计，都离不开日志的支持。日志种类繁多，一个完善的日志系统主要包含如下的日志信息：

2、日志分级

日志种类太多不容易区分，如何快速的通过日志来排查处理问题呢？日志分级是个很好的方案。

日志分级的本质是对“滚动式文本”日志做一个筛选分类，每条日志根据其重要性或严重程度分配一个日志级别。
很多应用程序或者工具会自带日志分级，当然你也可以根据自己的需要自定义日志级别。

目前并没有完全通用标准的日志分级方案，当然对日志进行分级还是很有必要的，这样可以有助于提高问题定位和故障处理的效率。下面列举的几种日志等级，只是给大家一个参考思路。

3、日志管理

聊完了日志的作用和日志分级，接下来我们聊聊这位同学提到的问题该如何处理。

随着自动化测试覆盖的范围越大，case会相应的越来越多，运行频次和集成的case数据一上来，确实会产生很多的日志。

当运行时遇到报错，高效的定位排查就很有必要，面对繁杂的日志，常见的日志管理手段可以参考如下几点：

1）日志切分，超过设置的文件大小就自动切分（比如超过10M）；
2）日志分级，参考log4j标准设置或者自定义日志级别（参考上面的内容）；
3）日志命名，按照时间+日志类型做命名区分（比如2025-05-21-17-error1.log）；
4）日志清理，根据自动化测试运行频次定时清理过期日志（比如超过48H定时任务自动清理）；

上述的几点建议仅供参考，当然在实际工作中可能还会遇到其他影响因素，比如环境不独立、持续集成的自动化case未做用例集区分导致全量运行产生了大量日志等情况。

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下面是我整理的2025年最全的软件测试工程师学习知识架构体系图

一、Python编程入门到精通

二、接口自动化项目实战

三、Web自动化项目实战

四、App自动化项目实战

五、一线大厂简历

六、测试开发DevOps体系

七、常用自动化测试工具

八、JMeter性能测试

九、总结（尾部小惊喜）

人生就像一场马拉松，重要的不是起跑时的速度，而是坚持到底的毅力。当你觉得疲惫时，请记住：每一个伟大的成就背后，都是无数个不放弃的瞬间。你的坚持，正在创造属于自己的传奇！

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