在Airflow中，任务失败但没有生成日志的情况，可以通过以下方法解决：

1. 检查任务日志级别：

   确认任务的日志级别是否设置为足够详细的级别，以便生成日志。在DAG文件中，可以使用default_args参数设置日志级别。例如：

   default_args = {
       'owner': 'airflow',
       'depends_on_past': False,
       'start_date': datetime(2022, 1, 1),
       'retries': 3,
       'retry_delay': timedelta(minutes=5),
       'email': ['airflow@example.com'],
       'email_on_failure': True,
       'email_on_retry': False,
       'log_level': 'INFO'  # 设置日志级别为INFO
   }
   

2. 检查任务的日志路径：

   确认任务的日志路径是否正确配置。在Airflow的配置文件airflow.cfg中，可以设置dags_folder和base_log_folder参数。确保base_log_folder指向正确的日志文件夹。例如：

   dags_folder = /path/to/your/dags
   base_log_folder = /path/to/your/logs
   

3. 检查Airflow的日志配置：

   确认Airflow的日志配置是否正确。在Airflow的配置文件airflow.cfg中，可以通过修改logging_config_class参数来指定日志配置类。默认情况下，Airflow使用logging.config.DefaultConfigurator类进行日志配置。确保配置类正确设置。例如：

   logging_config_class = airflow.utils.log.logging_config:DefaultConfig
   

4. 检查任务的日志处理器：

   确认任务的日志处理器是否正确配置。在DAG文件中，可以使用logging模块设置日志处理器。例如，使用StreamHandler将日志输出到控制台：

   import logging
   
   def my_task():
       logger = logging.getLogger(__name__)
       console_handler = logging.StreamHandler()
       logger.addHandler(console_handler)
       logger.setLevel(logging.INFO)
       
       logger.info("Task is running...")
   

   确保日志处理器正确配置，以便将日志输出到期望的位置。

5. 检查任务的异常处理：

   确认任务的异常处理是否正确配置。在任务代码中，可以使用try-except块来捕获异常，并在发生异常时生成日志。例如：

   import logging
   
   def my_task():
       logger = logging.getLogger(__name__)
       try:
           # 任务逻辑
           logger.info("Task is running...")
       except Exception as e:
           logger.error("Task failed with error: %s", str(e))
           raise
   

   确保异常处理代码正确配置，以便生成日志并在任务失败时抛出异常。

通过以上方法，可以解决Airflow中任务在没有生成日志的情况下失败的问题，并定位和调试任务失败的原因。