全文摘要/问题的核心/1

* 调试不仅是排除缺陷
    * Steps
        * 弄清楚软件为什么会运行有问题
        * 修复问题
        * 避免破坏其他部分
        * 保持或者提高代码的总体质量
            * 可读性
            * 架构
            * 测试覆盖比率
            * 性能
        * 确保同样的问题不会在其他地方发生，也不会再次发生
    * Important
        * 查明问题的根本原因
* 实证方法
    * 构建实验，观察結果
* 核心调试过程
    * 问题重现
        * 找一个可靠并简洁的方式来按需求重现问题
    * 问题诊断
        * 提出假设，并通过实验来测试它们，直到找出引起缺陷的潜在原因
    * 缺陷修复
        * 设计和进行一些修改来修复问题，不要引入回归问题，保持和提高软件的整体质量
    * 反思
        * 吸取教训
            * 哪里出了问题
            * 是否还有其他类似问题
            * 如何才能确保同样的问题不再发生
            * 调试是一个反复的过程
* Before you debug
    * 需要明白的问题
        * 需要知道要找的是什么
            * 发生了什么，应该发生什么
        * 一次一个问题
        * 先检查简单的事情
* HowToDo
    * 一定需要做到
        * 找到软件运行异常的原因
        * 修复问题
        * 避免破坏其他程序
        * 保持或提高软件的整体质量
        * 确保不在其他地方发生同样的问题，确保这种问题不重复发生
    * 利用软件自身来告诉你发生了什么
    * 每次解决一个问题
    * 确保你知道自己要找的是什么
        * 正在发生什么
        * 应该发生什么
1. 重现问题
2. 重现第一，提问第二
    * 明确开始要做的事
    * 抓住重点
        * 软件本身
        * 软件的运行环境
        * 提供的输入
3. 控制软件
    * 自动化构建
    * 版本正确
4. 控制环境
    * 影响软件运行的各种要素
    * Tools
        * 硬件抽象
        * 虚拟机
5. 控制输入
    * 推測可能的输入
        * 回溯工作
        * 探测可能的输入
            * 边界值分析
            * 分支覆盖
        * 利用错误的条件
        * 引入随机性
            * 生成模糊器
            * 变异模糊器
    * 记录输入值
        * Log
    * 负载与压力
        * Log
        * 负载测试工具
6. 改进问题的重现
    * 最小化反馈周期
        * 目标：快速地运行大量的实验
        * 尽可能简单
        * 最大限度地减小所需的时间
    * 将不确定的缺陷变为确定的
        * 开始于不可知的初始状态
            * AllocTool
        * 与外部系统进行交互
            * 精确控制从外部系统接收了什么
                * Log
        * 故意使用随机性
            * Log
        * 多线程
    * 自动化
        * Test
        * Log
    * 迭代
        * 改进重现
        * http://pic.yupoo.com/qianjigui/CNPWDYCM/medish.jpg
7. 如果真的不能重现问题该怎么办
    * 缺陷真的存在吗
        * 与提出问题的成员交流
    * 在相同的区域解决不同的问题
    * 让其他人参与其中
    * 充分利用用户群体
    * 推测法
8. HowToDo
    * 在做任何事情前找到问题重现的方法
    * 确认你运行的版本和提出缺陷的版本是相同的
    * 复制报告缺陷时使用的环境
    * 确定重现缺陷需要的输入数据
        * 推測数据
        * log
    * 通过反复优化确保你重现问题的程序既方便又可靠
        * 减少运行步骤、数据量或需要的时间
        * 去除不确定性
        * 自动化
1. 诊断
2. 不要急于动手——试试科学的方法
    * 兼顾创造性与严密性
    * 不同类型的实验
        * 检查软件内部状态的某个方面
            * Run
            * Run by debug
        * 改变软件运行的某个方式
            * IO
            * Arguments
        * 改变软件本身编码的逻辑
    * 实验必须起到验证的作用
    * 每次只做一个修改
    * 记录所做的调试
        * 定期回顾已经尝试的实验和学到的东西
    * 不要忽略任何细节
3. 相关策略
    * 插桩
        * log
    * 分而治之
    * 利用源代码控制工具
    * 聚焦差异
    * 向他人学习
    * 奥卡姆的剃刀
        * 其它条件相同的情况下，最简单的解释是最好的
4. 调试器
5. 陷阱
    * 你做的修改是正确的吗
    * 验证假设
    * 多重原因
    * 流沙
        * 面对一个不断变化的系统，停下手头工作并弄清楚是什么在变化，为什么变化
6. 思维游戏
    * 旁观调试法
        * 解释问题会帮助你理清思路
    * 角色扮演
    * 换换脑筋
        * 让潜意识帮助你
    * 做些改变，什么改变都行
    * 福尔摩斯原则
        * 当你排除了一切不可能后，无论结论是什么，它也一定是真相
    * 坚持
7. 验证诊断
    * 向其他人解释你的诊断。
    * 检查源代码的原始副本
    * 用其它方式验证你的诊断
    * 多和他人讨论
8. HowToDo
    * 构建假设，并用实验来测试它们
        * 确保自己明白你的实验要说明什么
        * 每次只做一个修改
        * 把你尝试的工作记录下来
        * 不要忽略任何事物
    * 当事情并不顺利的时候
        * 如果你做的修改似乎没有产生效果，那么你没有改到点子上
        * 验证你的假设
        * 你是否面临多个有内存联系的原因或一个不断变化的基本系统
    * 验证你的诊断
1. 修复缺陷
2. 清除障碍
    * 从一个干净的代码树开始
3. 测试
   * 首先确保所有的测试都是通过的
   * 在设计你的修复前，确保你已经知道如何进行测试了
4. 修复问题产生的原因，而非修复现
5. 重构
    * 修改与重构不要同时进行
6. 签入
    * 一次逻辑修改只做一次签入
    * 在checkin前进行比较
7. 审查代码
8. HowToDo
    * 缺陷修复的目标
        * 修复问题
        * 避免引入回归
        * 维持或提高代码的整体质量
    * 从一个干净的源代码树开始
    * 确保通过测试后再做修改
    * 明确在做出更改前如何进行测试
    * 针对缺陷的原因而不是现象进行修复
    * 要做重构，但不要与功能修改同时进行
    * 一次逻辑修改只做一次签入
1. 反思
2. 这到底是怎么搞的
3. 哪里出了问题
    * 我们已经做到了吗
    * 根本原因分析
        * 原因归属
            * 需求
            * 架构和设计
            * 测试
            * 构造
                * Code
                * library使用
                * 工具使用
                * IDE
                * Compiler
4. 它不会再发生了
    * 自动验证
    * 重构
    * 过程
6. 关闭循环
    * 反馈问题
    * 记录备案
7. HowToDo
    * 花时间进行根本原因分析
        * 在过程的哪个点上产生了错误
        * 出什么错了
    * 确保同样的问题不会再发生
        * 自动检查是否存在问题
        * 重构代码以避免不当使用
        * 和同事交谈，适当修改进程
    * 多方反馈，与其他利益相关者形成闭环