Crash for IOS 日志

一、查看crash 日志。

方法一:将机器链接mac,同步完成之后.

  查看~/Library/Logs/CrashReporter/MobileDevice/.

  但是这个方法有个问题:查看的log写的不是很详细.看第二个办法.

  方法二:使用xcode.

  打开xcode的organize,然后查看 Device logs,这里面有crash log的详细信息.

Outline
如何获得crash日志
如何解析crash日志
如何分析crash日志
1. iOS策略相关
2. 常见错误标识
3. 代码bug

一、如何获得crash日志


当一个iOS应用程序崩溃时,系统会创建一份crash日志保存在设备上。这份crash日志记录着应用程序崩溃时的信息,通常包含着每个执行线程的栈调用信息(低内存闪退日志例外),对于开发人员定位问题很有帮助。

如果设备就在身边,可以连接设备,打开Xcode - Window - Organizer,在左侧面板中选择Device Logs(可以选择具体设备的Device Logs或者Library下所有设备的Device Logs),然后根据时间排序查看设备上的crash日志。这是开发、测试阶段最经常采用的方式。

如果应用程序已经提交到App Store发布,用户已经安装使用了,那么开发者可以通过iTunes Connect(Manage Your Applications - View Details - Crash Reports)获取用户的crash日志。不过这并不是100%有效的,而且大多数开发者并不依赖于此,因为这需要用户设备同意上传相关信息,详情可参见iOS: Providing Apple with diagnostics and usage information摘要。

考虑到并不是所有iPhone用户都允许自动发送诊断报告(crash日志),而且对于部分提交到Apple得crash日志,开发者还需要手动去拉取,然后找到对应的符号文件进行解析——这是一件很繁琐的事情。所以实际项目开发中,通常接入现有的crash收集工具(参考1参考2),或者自己编写一个进行自动化收集、解析和统计汇总。


二、如何解析crash日志

当获得一份crash日志时,我们需要将初始展示的十六进制地址等原始信息映射为源代码级别的方法名称和代码行数,使其对开发人员可读。这个过程称为符号化解析。要成功地符号化解析一份crash日志,我们需要有对应的应用程序二进制文件以及符号(.dSYM)文件。

如果处于开发调试阶段,通常Xcode都能匹配到crash日志对应的二进制文件和符号文件,所以能够帮我们自动解析。

如果处于测试阶段,测试人员已经安装了不同的版本(比如alpha、beta版本),那么需要保存好对应版本的二进制文件和符号文件,以便在应用程序崩溃时对crash日志进行解析。对于这种场景下产生的crash日志,只需要将.crash文件、.app文件和.dSYM文件三者放在同一个目录下,然后将.crash文件拖放到Xcode - Window - Organizer中左侧面板Library下的Device Logs中,即可进行解析。

如果要提交发布,那么我们通常会先执行Clean,再Build,最后通过Product - Archive来打包。这样,Xcode会将二进制文件和符号文件归档在一起,可以通过Organizer中的Archives进行浏览。

这里是一份关于如何解析crash日志的讨论:http://stackoverflow.com/questions/1460892/symbolicating-iphone-app-crash-reports 。

三、如何分析crash日志

在分析一份crash日志之前,如果开发人员对于常见的错误类型有所了解,那定是极好的。
crash日志的产生来源于两种问题:违反iOS策略被干掉,以及自身的代码bug。

1. iOS策略

1.1 低内存闪退
前面提到大多数crash日志都包含着执行线程的栈调用信息,但是低内存闪退日志除外,这里就先看看低内存闪退日志是什么样的。
我们使用Xcode 5和iOS 7的设备模拟一次低内存闪退,然后通过Organizer查看产生的crash日志,可以发现Process和Type都为Unknown:

\

而具体的日志内容如下:


python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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