标签： 调试

发布于

C++ 并发调试：`Helgrind`, `Tsan` 结合 `rr` (record and replay) 调试

哈喽，各位好！ 今天咱们来聊聊 C++ 并发调试这个让人头大的话题。 并发编程就像在厨房里同时做几道菜，一不小心就会手忙脚乱，出现各种奇怪的 bug。 这些 bug 往往难以复现，让人抓狂。 别担心，今天我就给大家介绍一套组合拳，用 Helgrind, Tsan 加上 rr (record and replay) 来搞定这些并发难题。 一、并发编程的那些坑 首先，咱们得知道并发编程里都有哪些坑。 常见的有： 数据竞争 (Data Race): 多个线程同时访问同一个共享变量，并且至少有一个线程在写。 这会导致不可预测的结果。 死锁 (Deadlock): 多个线程互相等待对方释放资源，导致所有线程都无法继续执行。 活锁 (Livelock): 线程不断重试操作，但由于其他线程的干扰，始终无法成功。 活锁和死锁类似，但线程没有被阻塞，而是不断忙碌地做无用功。 竞争条件 (Race Condition): 程序的行为取决于多个线程执行的相对顺序。 即使没有显式的数据竞争，也可能因为线程执行顺序的不同而导致不同的结果。 原子性问题 (Atomicity Violation): 一系列操作应该 …

继续阅读“C++ 并发调试：`Helgrind`, `Tsan` 结合 `rr` (record and replay) 调试”

发布于

Python `ptrace`：利用 `ptrace` 调试 Python 进程

好的，各位观众，今天咱们来聊聊一个有点神秘，但绝对能让你在 Python 调试界瞬间逼格满满的技能：ptrace！ 开场白：谁是 ptrace？为啥要用它？ 首先，ptrace 这玩意儿，不是 Python 自带的，它是个系统调用，属于 Linux、macOS 这些类 Unix 系统的“骨灰级”调试工具。你可以把它想象成一个超级侦探，可以附身到另一个进程身上，读取它的内存、修改它的寄存器，甚至控制它的执行流程。 等等，你说 Python 不是有 pdb 吗？还有各种 IDE 自带的调试器，好用得不行啊！为啥还要学这玩意儿？ 嗯，问得好！pdb 和 IDE 调试器固然方便，但它们也有局限性。比如： 无法调试没有源码的 Python 程序： 有些 Python 程序可能是编译过的，或者你压根拿不到源码，pdb 就傻眼了。 无法调试已经崩溃的 Python 程序： 崩溃现场往往是最有价值的，但 pdb 只能在程序运行过程中调试。 需要修改目标程序： pdb 需要在代码中插入断点，有时候你不希望修改目标程序。 调试复杂场景： 多线程、多进程、异步 IO，这些复杂场景下，pdb 可能会让你感到力 …

继续阅读“Python `ptrace`：利用 `ptrace` 调试 Python 进程”

发布于

NumPy 错误调试与性能分析工具

NumPy 错误调试与性能分析：让Bug无处遁形，让代码飞起来！🚀 大家好，我是你们的老朋友，代码界的“段子手”，今天咱们来聊聊 NumPy 这个数据科学界的老大哥，以及如何驯服它，让它乖乖听话，跑得飞快！ NumPy，作为 Python 数据分析的基石，功能强大到令人发指，但功能越强大，意味着隐藏的坑也越多。 想象一下，你精心构建了一个神经网络，结果因为一个小小的 NumPy 数组的维度问题，导致整个模型崩溃，是不是想原地爆炸？💣 别慌！今天我就带你走进 NumPy 的错误调试与性能分析的世界，让你掌握各种“屠龙之术”，不再惧怕 Bug，让你的代码性能犹如火箭升空！🚀 一、错误调试：Bug，哪里逃！ 调试，就像侦探破案，需要敏锐的观察力、缜密的逻辑推理，以及一些必要的工具。 NumPy 的错误信息有时候会很隐晦，需要我们具备“火眼金睛”才能揪出真凶。 1. 常见的 NumPy 错误类型： ValueError: 值的错误。 比如，你试图将一个字符串转换为整数，或者尝试 reshape 一个数组到不可能的维度。 举个例子： import numpy as np try: arr = n …

继续阅读“NumPy 错误调试与性能分析工具”

发布于

Redis Lua 脚本的高级调试技巧

好的，各位观众老爷，各位技术大咖，各位加班到头秃的程序员们，晚上好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码界的段子手”——BUG终结者。今天，咱们不聊诗和远方，就聊聊眼前这堆令人抓狂的Redis Lua脚本调试问题。 别看Lua脚本短小精悍，一不小心就给你埋个深坑，让你欲哭无泪。调试Lua脚本，那可真是“螺蛳壳里做道场”，空间小，难度大，稍不留神就掉坑里了。但是！别慌！今天，我就要带大家深入Redis Lua脚本的“地下世界”，挖掘那些高级调试技巧，让你从此告别抓瞎，成为Lua脚本调试界的“福尔摩斯”！ 一、 Lua脚本，爱恨交织的“小妖精” 首先，咱们得先搞清楚，为啥Redis要用Lua脚本？这玩意儿到底是天使还是魔鬼？ 简单来说，Lua脚本在Redis里扮演着“原子操作”的角色。它可以把一系列Redis命令打包成一个整体，要么全部执行成功，要么全部失败，保证了数据的一致性。这就像给你的Redis操作穿上了一件“防弹衣”，避免了并发场景下的数据混乱。 但是！Lua脚本的调试，也像它的功能一样，“原子”级别的痛苦。因为你不能像调试普通程序那样，一步一步地跟踪代码执行，也不能随意设置断点。这就 …

继续阅读“Redis Lua 脚本的高级调试技巧”

发布于

索引失效的边缘情况与调试方法

好嘞！各位看官，今天咱们不聊风花雪月，也不谈人生哲理，就来聊聊数据库里那些“傲娇”的索引，以及它们偶尔“罢工”的那些“边缘”时刻。准备好了吗？咱们这就开始一场索引失效的“历险记”！😎 开场白：索引，数据库的“高速公路” 各位，想象一下，数据库就像一座巨大的城市，里面住着海量的数据居民。如果我们想快速找到某个特定的居民，难道要挨家挨户地敲门问吗？这效率也太低了吧！这时候，索引就派上用场了。它可以被看作是城市里的“高速公路”，能够帮助我们快速定位到目标数据，从而提高查询效率。 索引的原理其实很简单，就是对数据进行排序，并建立一个“目录”，记录每个数据的位置。当我们查询数据时，数据库会先查阅这个“目录”，找到数据的位置，然后直接去取数据，而不用遍历整个数据库。 但是，这条“高速公路”也不是万能的，有时候它会“堵车”，甚至“瘫痪”，导致查询效率大幅下降。这就是我们今天要讨论的——索引失效。 第一幕：索引失效的“边缘”案例 索引失效就像是高速公路上的“交通事故”，导致车辆无法正常通行。那么，都有哪些“交通事故”会导致索引失效呢？ “隐式转换”：数据类型不匹配的“碰瓷” 这是索引失效的常见“罪魁祸 …

继续阅读“索引失效的边缘情况与调试方法”

发布于

动态调试技术：在生产环境中安全地调试 JavaScript 代码

好的，各位观众老爷，各位技术达人，欢迎来到今天的“生产环境JavaScript代码安全调试奇妙之旅”讲座！我是你们的老朋友，人称“Bug猎人”的程序猿老王。 今天，咱们不谈虚头巴脑的概念，直接上干货，聊聊如何在危机四伏的生产环境里，像个优雅的舞者一样，安全、高效地调试那些让人头疼的JavaScript代码。 开场白：生产环境，一个充满惊喜（惊吓）的地方 想象一下，你的代码在本地跑得飞起，测试环境也一切OK，信心满满地推到生产环境，结果…boom！ 各种奇葩错误，用户投诉如雪片般飞来，老板的脸色比六月的天气还多变。 这就是生产环境的魅力所在，它就像一个潘多拉魔盒，充满了未知和挑战。在这里，你可能会遇到： 用户数据异常： 用户的购物车里突然冒出几百个商品，或者余额莫名其妙地消失。 性能瓶颈： 页面加载慢如蜗牛，用户体验直线下降。 偶发性错误： 错误时有时无，就像捉迷藏一样，让你抓狂。 外部依赖问题： 第三方服务抽风，导致你的代码也跟着遭殃。 面对这些问题，传统的调试方法往往显得力不从心。你不能直接在生产服务器上打断点，那样会影响线上服务，分分钟被祭天。😭 所以，我们需要一些更聪明、更优雅的 …

继续阅读“动态调试技术：在生产环境中安全地调试 JavaScript 代码”

发布于

Source Map 的原理与高级调试技巧：生产环境代码还原

好嘞！系好安全带，咱们要开始一场关于 Source Map 的奇妙探险之旅啦！🚀 各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们要聊点啥呢？嗯…就聊聊这前端开发里，藏在代码深处，又神秘又重要的——Source Map！ 开场白：代码的“替身术”与“时光机” 咱们先来聊聊一个让前端er们又爱又恨的问题：生产环境的代码，那是经过压缩、混淆、甚至“整容”的。你看着这一坨坨像乱码一样的代码，想debug？简直比大海捞针还难！🤯 这时候，Source Map 就闪亮登场了！它就像代码的“替身”，又像是带你穿越回开发环境的“时光机”。有了它，你就能在浏览器里，直接看到你原始的、未经修改的代码，轻松定位问题，就像在自家后花园散步一样惬意。😎 第一幕：Source Map 的诞生背景——代码的“变形记” 要理解 Source Map，得先明白它为啥会出现。这就要从前端代码的“变形记”说起： 代码压缩（Minification）： 为了减少文件体积，加快加载速度，我们会把代码里的空格、注释、甚至一些无用的变量名统统干掉。这就像给代码做了一次“瘦身”手术。 代码混淆（Obfuscation）： 为了保护 …

继续阅读“Source Map 的原理与高级调试技巧：生产环境代码还原”

发布于

容器化应用的高级调试技巧：远程调试与核心转储

好的，各位技术控们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码诗人”的Coder君。今天，咱们不吟诗作对，来点硬核的——容器化应用的高级调试技巧：远程调试与核心转储。 咱们都知道，容器化技术就像一个精致的魔方，把应用及其依赖打包在一起，保证了应用在任何地方都能运行如初。但魔方玩多了，总会遇到拧不动的棱角，容器化应用也一样，看似隔离的环境，一旦出现问题，调试起来就像雾里看花，水中捞月，让人抓狂。 别怕！今天Coder君就带大家拨开云雾，揭秘容器化应用的高级调试技巧，让你的应用调试之路不再崎岖。 第一章：容器化调试的那些坑，你踩过几个？ 在深入高级技巧之前，咱们先来聊聊容器化调试的常见坑，看看你是不是也中招了： 日志不足： 应用仿佛黑盒子，只吐出寥寥几行错误信息，根本无法定位问题根源。 环境不一致： 本地运行好好的，一放到容器里就抽风，原因不明。 调试工具缺失： 容器内部缺少常用的调试工具，比如gdb、strace等，束手无策。 网络隔离： 容器网络与宿主机网络隔离，无法直接访问容器内部服务。 动态性： 容器生命周期短暂，问题出现后，容器可能已经销毁，无法复现。 这些坑，Coder君也踩过不 …

继续阅读“容器化应用的高级调试技巧：远程调试与核心转储”

发布于

Serverless 函数的调试与监控：云平台工具链实践

Serverless 函数的调试与监控：云平台工具链实践 (一场关于“看不见”的艺术) 各位观众老爷，女士们、先生们，以及所有对Serverless爱恨交加的开发者们，欢迎来到今天的“看不见”的艺术讲座！之所以说“看不见”，是因为Serverless函数就像忍者一样，藏身于云端的各个角落，默默地执行任务，留下无数神秘的痕迹。而我们的目标，就是练就一双火眼金睛，穿透云雾，找到那些潜藏的Bug，并优雅地监控它们的一举一动。 我是你们今天的导游，一位在Serverless的世界里摸爬滚打多年的老兵。今天，我将带领大家探索Serverless函数调试与监控的工具链，让大家不再为了“看不见”而头疼，真正体验Serverless带来的便利与高效。 一、Serverless：爱你在心口难开？ Serverless架构，简直是程序员的福音！无需关心服务器的配置、维护，只需专注于业务逻辑的编写，剩下的交给云平台。听起来是不是很美好？ 然而，理想很丰满，现实却有点骨感。Serverless函数的调试与监控，就像在黑暗中摸索，让人抓狂。传统的调试方法在这里统统失效，比如直接SSH登录服务器，然后用GDB调试 …

继续阅读“Serverless 函数的调试与监控：云平台工具链实践”

发布于

Apache Pig 脚本调试与性能分析工具

Apache Pig 脚本调试与性能分析：猪栏里的福尔摩斯，带你把猪拱出来的金子擦亮！ 各位观众，各位听众，各位在数据湖里游泳的弄潮儿们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“数据老司机”，今天咱们来聊聊 Apache Pig。 一提到 Pig，可能有人会皱眉头，觉得它笨重，效率不高，像个慢吞吞的猪。 没错，Pig 确实不像 Spark 那样风驰电掣，但它胜在简单易用，尤其是在处理复杂 ETL 流程时，能让你专注于业务逻辑，而不用陷在底层代码的泥潭里。 但是，即使是再好用的工具，也难免会遇到问题。Pig 脚本跑起来慢如蜗牛，结果不符合预期，甚至直接报错，这些都是我们可能遇到的难题。所以，今天咱们就来学习如何成为猪栏里的福尔摩斯，利用各种调试与性能分析工具，把 Pig 脚本里隐藏的 bug 揪出来，把潜在的性能瓶颈挖掘出来，最终把猪拱出来的金子擦得锃亮！✨ 第一幕：认识你的猪（Pig）—— Pig 的基本架构与执行模式 想要调试和优化 Pig 脚本，首先要了解 Pig 的基本架构和执行模式。想象一下，Pig 就像一个翻译官，它把我们用 Pig Latin 写的脚本翻译成 MapReduce …

继续阅读“Apache Pig 脚本调试与性能分析工具”