前段时间陆陆续续读完了pangba老大力荐的Why Programs Fail， 一本关于程序调试的大作。给人最大的启发就是调试是一门科学而不是艺术。我从来不知道，原来调试还有那么多的千奇百怪的工具，可以写那么多的数学推导。从 小学开始我们就开始了解，作文没写好你可以说老师欣赏不了，而数学题算错了只能怪自己混的不够到位。于是我们总是很主观的把调试当成艺术来看待，调试能力 的高低不仅取决大量经验的积累也是天分所致。很遗憾的是，本书中告诉你，调试是有方法可以寻求的，像解数学题一样，用既定的方法套路去做，无论天赋高低经 验多寡，都能得到正确结果。恩，好像说的有点夸张了。但至少，调试是有章而寻的，是无须质疑的。我想我会努力去尝试使用一些书中提到的工具，但我依然不甘 心把一个充满所谓艺术性的活干的如此机械，书中的一些经验总结一下，同样可以在无足够工具支持下快速的进行调试。
TRAFFIC。这是作者把调试各步骤首字母提取出来的得到的一个词。依次对应跟踪问题，重现问题，自动化和简化，寻找感染源，专注可能的来源，分离感染链。
问题跟踪，一个极其重要的内容是，错误是谁发现的。个人觉得，谁发现的直接影响到错误的可重现度。按可重现度高低来排，依次应该是自己发现》测试人员发 现》用户发现，而错误的可重现度，是影响调试时长（甚至是成功与否）的重要因素。换句话，如果想很好的调试，应该尽早的让潜在的错误跳出来和你对话，所有 为尽早发现错误进行的努力都是值得的。这些努力包括：断言，异常（你为什么不使用异常？），单元测试，重构，代码走查，静态分析等等。当你写下一些code的时候，你应该多考虑一点，如果出错，我是否能很快知道是这里出来的，这就是一个很好的习惯。
日志，我觉得其最重要的作用是用于重现问题阶段。它不应该作为个人编码阶段定位错误点、分析bug的最优先选择（当然这有太多的意外情况，比如你有很好的 日志分析和记录系统，或者没有其他更好手段可以使用等等...），而是应该作为重现客户问题的重要手段。在问题重现中，我们总是希望错误能在我这里明明白 白再出现一次，但很多时候这样小小的渴望都沦落成为了奢求。我曾做一个外包项目，在这里跑的好好的程序到美国那边总是出错。介于保密的原因，很多东西我们 不能够过多的了解，甚至连真实的数据我们都拿不到。这时候我们能够依仗的就是各种日志文件。通过日志，你可以在不重现错误的前提下推断出错误，不知其然却 知其所以然，未必不是解决问题的方法。
更多的时候，我们能够重现错误，但重现步骤过于繁杂（比如客户告诉你，他是一边倒立一边点鼠标发现这个错误的...），不能够帮我们很快定位在真实的错误 起始点上。这时候就需要进行简化，用到的是作者看家的兵器delta技术，有兴趣的可以翻书查看，而论其思想，主要是二分思路，或者说有条理有步骤的剔除 非相关因素。有条理有步骤是最关键的词汇，二分只是其中一种很步骤很条理的方式，而其他的，我觉得只要是够有规律，能够达到循序渐进，不走弯路的，都行。
书中描述了所谓的科学调试的方法。基本是按照回溯的路线（及从错误的出现点出发寻找错误的发起点...），提出假设，观察，验证或推翻假设，一直将假设等同于错误的起点为止。我觉得这也只是有步骤有条理的方式的很好的一种，而不是全部。
只是规规矩矩走路的人往往会错失捷径。我们很多时候看到这个错误出现，根本不用一步一步回溯，根据我们的经验和奔涌的肾上腺素，就能快速而准确的猜出问题 的原因，省时省力（该方法被称为快速而杂乱的调试...）。我想这是很多人（也包括我吧...）发掘问题起因的最习惯手段。而世界的残酷在于，一旦我们沉 迷于我们自己的猜测，会深陷其中，无法自拔，赌徒似的把大把大把的时间投进去，却血本无归。一个标准是，如果进行了十分钟的杂乱的调试依然没有找到问题的 话，就转入科学调试状态（把自己做成一个快表系统...），鱼和熊掌，就是这样来兼得。
此外，我们还有很多调试的手段，我觉得从目的上看可以分成事前推测和事后分析（还是那个WS的比喻，套&&药...～_～）。一个错误出 来，我们可以先走查一下代码，看看编译器的warning等等。书中最NB的，是一种静态分析技术，通过工具解析代码结构，得到一些可能的错误起因。在我 眼里，这就是所有事前分析手段的专业版本，有空我一定要玩玩这些工具。可惜的是，我们总是不能聪明到看（或自动分析）代码就可以了解所有错误的程度。很多 东西只有run起来，才有恍然大悟的机会。所以我们需要很多事后分析手段。用的最多的还是调试器。日志，对，也可以用在这里。两者最大区别时，调试器是精 确慢速而局部的，日志是粗犷全面但部署困难的。两者的使用，和场合和工具的犀利程度有很大关系。对我个人来说，在二者皆宜的场合，我会动用调试器。
说到调试器，不得不说测试（这里指的是程序员个人的单元测试...）。在此前一点概念需要说明。在很多人概念里，调试简单的对应使用调试器，与测试是格格 不入的。而在本书中，调试，指为了发现错误的起因所使用的所有手段，其中包含测试。测试最最最最优良的一点在于它是自动化的。或者说是可永远重现的。这就 是说，使用测试，可以帮你解决诱发错误，重现错误等及其麻烦的事情。但是，测试往往只是能够帮你找到错误的出现点，而不总是能快速的把你带到错误的起因 点，而为了部署这些测试你需要花费很多的精力。正是基于此，包括云风老大等很多人不屑使用测试（再次强调，这是指个人的单元测试...）。但是，这部以为这测试不重要，而成为你可以肆意偷懒放低代码质量的借口。而是因为其带来的好处被其他的一些技术抵消了，这样的话，为其付出的代价就会显得很沉重。
但是无论你使用什么样的手段进行调试。代码结构的质量才是最最最根本的内容。一个函数划分很细致，不大量滥用全局变量的代码，使用很多无副作用的函数，通 过测试你发现错误出现点，往往你就能很快到达错误起点（因为你把错误可能出现的地方限定在了有限的范围）。而如果你代码结构混沌不堪，函数/类之间关系错 综复杂，哪怕你用测试找到了错误出现点，开着调试器进去看，你也会很快转晕。所以提高代码质量，合理应用适合的调试工具和手段，正确使用调试的方法才是正 道。在这里，不得不提一下TDD。最初的时候我总觉得TDD最核心的是T，Test。后来才开始明白，它最核心的其实是D，Drive。你可以把测试写的 很弱，但你一定要在此影响下把代码重构的很好。由此得到一个蛮歪的理：如果你或你团队的代码素质很高，可以尝试不用TDD的一些开发手段；但如果你或你团 队代码素质不够高，请把自己套在TDD里面磨练一下。之所以说歪，是因为我其实只想说后半句，前半句纯属为了对仗工整而用。
最后我发现我忘提一个很好玩的东西，断言。我一直觉得这个东西很有意思。是一种游离在单元测试与调试器之外的手段，是一个隐藏在事后分析中的事前推测派来 的间谍。assert的意义在于猜测并提醒一些最有可能的错误，它不精确但也不死板。我一直觉得，全面合理的铺下断言这张网（三个部分，输入输出不变 式），可以很有效的提高调试速度。