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Debuggen: Die Natur von Fehlern, ihre Entwicklung und eine effektivere Bekämpfungvon@shai.almog
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Debuggen: Die Natur von Fehlern, ihre Entwicklung und eine effektivere Bekämpfung

von Shai Almog18m2023/09/12
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Entdecken Sie die Geheimnisse des Debuggens in der Softwareentwicklung. Tauchen Sie tief in Statusfehler, Thread-Probleme, Rennbedingungen und Leistungsprobleme ein.
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Unabhängig von der Epoche ist die Programmierung mit Fehlern behaftet, die zwar unterschiedlicher Natur sind, in ihren Grundproblemen jedoch oft konsistent bleiben. Egal, ob es sich um Mobilgeräte, Desktops, Server oder verschiedene Betriebssysteme und Sprachen handelt, Fehler waren schon immer eine ständige Herausforderung. Hier erhalten Sie einen Einblick in die Natur dieser Fehler und wie wir sie wirksam bekämpfen können.

Als Randbemerkung: Wenn Ihnen der Inhalt dieses und der anderen Beiträge dieser Serie gefällt, schauen Sie sich meinen an Debugging-Buch das dieses Thema abdeckt. Wenn Sie Freunde haben, die das Programmieren lernen, würde ich mich über einen Hinweis auf meine freuenBuch „Java-Grundlagen“. . Wenn Sie nach einer Weile wieder zu Java zurückkehren möchten, schauen Sie sich meine an Buch Java 8 bis 21 .

Speichermanagement: Vergangenheit und Gegenwart

Die Speicherverwaltung mit ihren Feinheiten und Nuancen stellt Entwickler seit jeher vor besondere Herausforderungen. Insbesondere das Debuggen von Speicherproblemen hat sich im Laufe der Jahrzehnte erheblich verändert. Hier erhalten Sie einen Einblick in die Welt der speicherbezogenen Fehler und wie sich Debugging- Strategien entwickelt haben.

Die klassischen Herausforderungen: Speicherlecks und Korruption

In den Tagen der manuellen Speicherverwaltung war der gefürchtete Speicherverlust einer der Hauptverursacher von Anwendungsabstürzen oder -verlangsamungen. Dies kann passieren, wenn ein Programm Speicher verbraucht, ihn aber nicht wieder an das System zurückgibt, was schließlich zur Erschöpfung der Ressourcen führt.

Das Beheben solcher Lecks war mühsam. Entwickler würden den Code durchforsten und nach Zuweisungen ohne entsprechende Freigaben suchen. Oft wurden Tools wie Valgrind oder Purify eingesetzt, die Speicherzuordnungen verfolgen und potenzielle Lecks aufzeigen. Sie lieferten wertvolle Erkenntnisse, waren jedoch mit eigenen Leistungseinbußen verbunden.


Ein weiteres berüchtigtes Problem war die Beschädigung des Speichers. Wenn ein Programm Daten außerhalb der Grenzen des zugewiesenen Speichers schreibt, beschädigt es andere Datenstrukturen, was zu unvorhersehbarem Programmverhalten führt. Um dies zu debuggen, war es erforderlich, den gesamten Ablauf der Anwendung zu verstehen und jeden Speicherzugriff zu überprüfen.

Betreten Sie die Garbage Collection: Ein gemischter Segen

Die Einführung von Garbage Collectors (GC) in Sprachen brachte eigene Herausforderungen und Vorteile mit sich. Positiv zu vermerken ist, dass viele manuelle Fehler nun automatisch behoben wurden. Das System würde nicht verwendete Objekte bereinigen und so Speicherlecks drastisch reduzieren.


Es traten jedoch neue Debugging-Herausforderungen auf. Beispielsweise blieben in einigen Fällen Objekte im Speicher, weil unbeabsichtigte Verweise den GC daran hinderten, sie als Müll zu erkennen. Das Erkennen dieser unbeabsichtigten Referenzen wurde zu einer neuen Form des Debuggens von Speicherlecks. Tools wie VisualVM von Java oder Memory Profiler von .NET wurden entwickelt, um Entwicklern dabei zu helfen, Objektreferenzen zu visualisieren und diese lauernden Referenzen aufzuspüren.

Speicherprofilierung: Die zeitgemäße Lösung

Heutzutage ist die Speicherprofilierung eine der effektivsten Methoden zum Debuggen von Speicherproblemen. Diese Profiler bieten einen ganzheitlichen Überblick über den Speicherverbrauch einer Anwendung. Entwickler können sehen, welche Teile ihres Programms den meisten Speicher verbrauchen, Zuweisungs- und Freigaberaten verfolgen und sogar Speicherlecks erkennen.


Einige Profiler können auch potenzielle Parallelitätsprobleme erkennen, was sie in Multithread-Anwendungen von unschätzbarem Wert macht. Sie tragen dazu bei, die Lücke zwischen der manuellen Speicherverwaltung der Vergangenheit und der automatisierten, gleichzeitigen Zukunft zu schließen.

Parallelität: Ein zweischneidiges Schwert

Parallelität, die Kunst, Software dazu zu bringen, mehrere Aufgaben in überlappenden Zeiträumen auszuführen, hat die Art und Weise, wie Programme entworfen und ausgeführt werden, verändert. Allerdings birgt Parallelität aufgrund der unzähligen Vorteile, die sie mit sich bringt, wie z. B. verbesserte Leistung und Ressourcennutzung, auch einzigartige und oft schwierige Debugging-Hürden. Lassen Sie uns tiefer in die duale Natur der Parallelität im Kontext des Debuggens eintauchen.

Die gute Seite: Vorhersehbares Einfädeln

Verwaltete Sprachen, also solche mit integrierten Speicherverwaltungssystemen, waren ein Segen für die gleichzeitige Programmierung . Sprachen wie Java oder C# machten Threading zugänglicher und vorhersehbarer, insbesondere für Anwendungen, die gleichzeitige Aufgaben, aber nicht unbedingt hochfrequente Kontextwechsel erfordern. Diese Sprachen bieten integrierte Schutzmaßnahmen und Strukturen und helfen Entwicklern, viele Fallstricke zu vermeiden, die zuvor Multithread-Anwendungen plagten.

Darüber hinaus haben Tools und Paradigmen wie Versprechen in JavaScript einen Großteil des manuellen Aufwands für die Verwaltung der Parallelität abstrahiert. Diese Tools sorgen für einen reibungsloseren Datenfluss, verarbeiten Rückrufe und helfen bei der besseren Strukturierung von asynchronem Code, wodurch potenzielle Fehler seltener auftreten.

The Murky Waters: Multi-Container-Parallelität

Mit fortschreitender Technologie wurde die Landschaft jedoch immer komplexer. Jetzt betrachten wir nicht nur Threads innerhalb einer einzelnen Anwendung. Moderne Architekturen umfassen häufig mehrere gleichzeitige Container, Microservices oder Funktionen, insbesondere in Cloud-Umgebungen, die alle potenziell auf gemeinsame Ressourcen zugreifen.


Wenn mehrere gleichzeitig arbeitende Einheiten, die möglicherweise auf separaten Maschinen oder sogar in Rechenzentren laufen, versuchen, gemeinsam genutzte Daten zu manipulieren, erhöht sich die Komplexität des Debuggens. Die aus diesen Szenarien resultierenden Probleme sind weitaus schwieriger als herkömmliche lokalisierte Threading-Probleme. Das Aufspüren eines Fehlers kann das Durchsuchen von Protokollen mehrerer Systeme, das Verstehen der Kommunikation zwischen Diensten und das Erkennen der Abfolge von Vorgängen über verteilte Komponenten hinweg umfassen.

Das Elusive reproduzieren: Threading-Bugs

Probleme im Zusammenhang mit Threads haben sich den Ruf erworben, zu den am schwierigsten zu lösenden Problemen zu gehören. Einer der Hauptgründe ist ihre oft nicht deterministische Natur. Eine Multithread-Anwendung läuft möglicherweise die meiste Zeit reibungslos, erzeugt jedoch unter bestimmten Bedingungen gelegentlich einen Fehler, dessen Reproduktion außerordentlich schwierig sein kann.


Ein Ansatz zur Identifizierung solcher schwer fassbaren Probleme besteht darin, den aktuellen Thread und/oder Stack in potenziell problematischen Codeblöcken zu protokollieren. Durch die Beobachtung von Protokollen können Entwickler Muster oder Anomalien erkennen, die auf Verstöße gegen die Parallelität hinweisen. Darüber hinaus können Tools, die „Markierungen“ oder Beschriftungen für Threads erstellen, dabei helfen, die Abfolge von Vorgängen über Threads hinweg zu visualisieren und Anomalien deutlicher zu machen.

Deadlocks, bei denen zwei oder mehr Threads auf unbestimmte Zeit darauf warten, dass einander Ressourcen freigibt, sind zwar knifflig, können aber nach ihrer Identifizierung einfacher zu debuggen sein. Moderne Debugger können hervorheben, welche Threads hängen bleiben, auf welche Ressourcen warten und welche anderen Threads sie enthalten.


Im Gegensatz dazu stellen Livelocks ein eher trügerisches Problem dar. An einem Livelock beteiligte Threads sind technisch gesehen betriebsbereit, befinden sich jedoch in einer Aktionsschleife, die sie praktisch unproduktiv macht. Das Debuggen erfordert eine sorgfältige Beobachtung, wobei häufig die Vorgänge jedes Threads schrittweise durchlaufen werden, um eine potenzielle Schleife oder einen wiederholten Ressourcenkonflikt ohne Fortschritt zu erkennen.

Rennbedingungen: Der allgegenwärtige Geist

Einer der berüchtigtsten Fehler im Zusammenhang mit der Parallelität ist die Race Condition. Es tritt auf, wenn das Verhalten der Software aufgrund des relativen Timings von Ereignissen unregelmäßig wird, beispielsweise wenn zwei Threads versuchen, dasselbe Datenelement zu ändern. Das Debuggen von Race Conditions erfordert einen Paradigmenwechsel: Man sollte es nicht nur als Threading-Problem, sondern als Zustandsproblem betrachten. Einige wirksame Strategien umfassen Feldüberwachungspunkte, die Warnungen auslösen, wenn auf bestimmte Felder zugegriffen oder diese geändert werden, sodass Entwickler unerwartete oder vorzeitige Datenänderungen überwachen können.

Die Verbreitung staatlicher Bugs

Software stellt im Kern Daten dar und manipuliert sie. Diese Daten können alles darstellen, von Benutzerpräferenzen und dem aktuellen Kontext bis hin zu kurzlebigeren Zuständen, wie dem Fortschritt eines Downloads. Die Korrektheit von Software hängt stark von der genauen und vorhersehbaren Verwaltung dieser Zustände ab. Statusfehler, die durch falsche Verwaltung oder falsches Verständnis dieser Daten entstehen, gehören zu den häufigsten und tückischsten Problemen, mit denen Entwickler konfrontiert sind. Lassen Sie uns tiefer in die Welt der State Bugs eintauchen und verstehen, warum sie so weit verbreitet sind.

Was sind State Bugs?

Zustandsfehler treten auf, wenn die Software in einen unerwarteten Zustand übergeht, was zu Fehlfunktionen führt. Dies könnte bedeuten, dass ein Videoplayer glaubt, dass er abgespielt wird, während er angehalten ist, ein Online-Einkaufswagen, der denkt, er sei leer, wenn Artikel hinzugefügt wurden, oder ein Sicherheitssystem, das davon ausgeht, dass er aktiviert ist, wenn dies nicht der Fall ist.

Von einfachen Variablen bis hin zu komplexen Datenstrukturen

Ein Grund dafür, dass Zustandsfehler so weit verbreitet sind, ist die Breite und Tiefe der beteiligten Datenstrukturen . Es geht nicht nur um einfache Variablen. Softwaresysteme verwalten riesige, komplexe Datenstrukturen wie Listen, Bäume oder Diagramme. Diese Strukturen können interagieren und sich gegenseitig auf ihre Zustände auswirken. Ein Fehler in einer Struktur oder eine falsch interpretierte Interaktion zwischen zwei Strukturen kann zu Zustandsinkonsistenzen führen.

Interaktionen und Ereignisse: Wo das Timing zählt

Software agiert selten isoliert. Es reagiert auf Benutzereingaben, Systemereignisse, Netzwerknachrichten und mehr. Jede dieser Interaktionen kann den Zustand des Systems verändern. Wenn mehrere Ereignisse nahe beieinander oder in einer unerwarteten Reihenfolge auftreten, können sie zu unvorhergesehenen Zustandsübergängen führen.

Stellen Sie sich eine Webanwendung vor, die Benutzeranfragen verarbeitet. Wenn zwei Anfragen zur Änderung des Profils eines Benutzers fast gleichzeitig eingehen, hängt der Endstatus möglicherweise stark von der genauen Reihenfolge und Verarbeitungszeit dieser Anfragen ab, was zu potenziellen Statusfehlern führen kann.

Beharrlichkeit: Wenn Insekten zurückbleiben

Der Zustand bleibt nicht immer vorübergehend im Speicher. Vieles davon wird dauerhaft gespeichert, sei es in Datenbanken, Dateien oder Cloud-Speichern. Wenn sich Fehler in diesen dauerhaften Zustand einschleichen, kann es besonders schwierig sein, sie zu beheben. Sie bleiben bestehen und verursachen immer wieder Probleme, bis sie erkannt und behoben werden.


Wenn beispielsweise ein Softwarefehler ein E-Commerce-Produkt in der Datenbank fälschlicherweise als „nicht vorrätig“ markiert, wird dieser falsche Status allen Benutzern dauerhaft angezeigt, bis der falsche Status behoben ist, selbst wenn der Fehler, der den Fehler verursacht hat, behoben wurde gelöst.

Parallelität verschärft Zustandsprobleme

Je paralleler Software wird, desto mehr wird die Zustandsverwaltung zu einem Jonglierakt. Gleichzeitige Prozesse oder Threads versuchen möglicherweise gleichzeitig, den gemeinsamen Status zu lesen oder zu ändern. Ohne geeignete Schutzmaßnahmen wie Sperren oder Semaphoren kann dies zu Race-Bedingungen führen, bei denen der Endzustand vom genauen Timing dieser Vorgänge abhängt.

Tools und Strategien zur Bekämpfung staatlicher Fehler

Um Zustandsfehler zu bekämpfen, verfügen Entwickler über ein Arsenal an Tools und Strategien:


  1. Unit-Tests : Diese stellen sicher, dass einzelne Komponenten Zustandsübergänge wie erwartet verarbeiten.
  2. Zustandsdiagramme : Die Visualisierung potenzieller Zustände und Übergänge kann bei der Identifizierung problematischer oder fehlender Übergänge hilfreich sein.
  3. Protokollierung und Überwachung : Wenn Sie Zustandsänderungen in Echtzeit genau im Auge behalten, können Sie Einblicke in unerwartete Übergänge oder Zustände gewinnen.
  4. Datenbankeinschränkungen : Die Verwendung von Prüfungen und Einschränkungen auf Datenbankebene kann als letzte Verteidigungslinie gegen falsche persistente Zustände dienen.

Ausnahmen: Der laute Nachbar

Beim Navigieren im Labyrinth des Software-Debuggings fallen nur wenige Dinge so deutlich auf wie Ausnahmen. Sie sind in vielerlei Hinsicht wie ein lauter Nachbar in einer ansonsten ruhigen Gegend: unmöglich zu ignorieren und oft störend. Aber genau wie das Verständnis der Gründe für das lautstarke Verhalten eines Nachbarn zu einer friedlichen Lösung führen kann, kann eine eingehende Untersuchung von Ausnahmen den Weg für ein reibungsloseres Software-Erlebnis ebnen.

Was sind Ausnahmen?

Im Kern handelt es sich bei Ausnahmen um Störungen im normalen Ablauf eines Programms. Sie treten auf, wenn die Software auf eine Situation stößt, mit der sie nicht gerechnet hat oder nicht weiß, wie sie damit umgehen soll. Beispiele hierfür sind der Versuch, durch Null zu dividieren, der Zugriff auf eine Nullreferenz oder das fehlgeschlagene Öffnen einer nicht vorhandenen Datei.

Der informative Charakter von Ausnahmen

Im Gegensatz zu einem stillen Fehler, der dazu führen kann, dass die Software ohne offensichtliche Anzeichen falsche Ergebnisse liefert, sind Ausnahmen normalerweise laut und informativ. Sie werden häufig mit einem Stack-Trace geliefert, der die genaue Stelle im Code ermittelt, an der das Problem aufgetreten ist. Dieser Stack-Trace fungiert als Karte und führt Entwickler direkt zum Epizentrum des Problems.

Ursachen für Ausnahmen

Es gibt unzählige Gründe, warum Ausnahmen auftreten können, aber einige häufige Übeltäter sind:


  1. Eingabefehler : Software geht oft davon aus, welche Art von Eingabe sie erhalten wird. Bei Verstößen gegen diese Annahmen kann es zu Ausnahmen kommen. Beispielsweise könnte ein Programm, das ein Datum im Format „MM/TT/JJJJ“ erwartet, eine Ausnahme auslösen, wenn stattdessen „TT/MM/JJJJ“ angegeben wird.
  2. Ressourceneinschränkungen : Wenn die Software versucht, Speicher zuzuweisen, obwohl keiner verfügbar ist, oder mehr Dateien öffnet, als das System zulässt, können Ausnahmen ausgelöst werden.
  3. Externe Systemfehler : Wenn Software von externen Systemen wie Datenbanken oder Webdiensten abhängt, können Fehler in diesen Systemen zu Ausnahmen führen. Dies kann auf Netzwerkprobleme, Dienstausfälle oder unerwartete Änderungen in den externen Systemen zurückzuführen sein.
  4. Programmierfehler : Hierbei handelt es sich um einfache Fehler im Code. Versuchen Sie beispielsweise, auf ein Element über das Ende einer Liste hinaus zuzugreifen, oder vergessen Sie, eine Variable zu initialisieren.

Umgang mit Ausnahmen: Eine heikle Balance

Während es verlockend ist, jeden Vorgang in Try-Catch-Blöcke einzuschließen und Ausnahmen zu unterdrücken, kann eine solche Strategie später zu größeren Problemen führen. Stummgeschaltete Ausnahmen können zugrunde liegende Probleme verbergen, die sich später möglicherweise in schwerwiegenderer Weise manifestieren.


Best Practices empfehlen:


  1. Graceful Degradation : Wenn bei einer nicht wesentlichen Funktion eine Ausnahme auftritt, lassen Sie zu, dass die Hauptfunktion weiter funktioniert, während Sie möglicherweise die betroffene Funktion deaktivieren oder alternative Funktionen bereitstellen.
  2. Informative Berichte : Anstatt den Endbenutzern technische Stack-Traces anzuzeigen, stellen Sie benutzerfreundliche Fehlermeldungen bereit, die sie über das Problem und mögliche Lösungen oder Problemumgehungen informieren.
  3. Protokollierung : Auch wenn eine Ausnahme ordnungsgemäß behandelt wird, ist es wichtig, sie zu protokollieren, damit Entwickler sie später überprüfen können. Diese Protokolle können bei der Identifizierung von Mustern, dem Verständnis der Grundursachen und der Verbesserung der Software von unschätzbarem Wert sein.
  4. Wiederholungsmechanismen : Bei vorübergehenden Problemen wie einem kurzen Netzwerkfehler kann die Implementierung eines Wiederholungsmechanismus effektiv sein. Es ist jedoch wichtig, zwischen vorübergehenden und anhaltenden Fehlern zu unterscheiden, um endlose Wiederholungsversuche zu vermeiden.

Proaktive Prävention

Wie bei den meisten Softwareproblemen ist Vorbeugen oft besser als Heilen. Statische Code-Analysetools, strenge Testpraktiken und Codeüberprüfungen können dabei helfen, potenzielle Ausnahmeursachen zu identifizieren und zu beheben, bevor die Software überhaupt den Endbenutzer erreicht.

Fehler: Jenseits der Oberfläche

Wenn ein Softwaresystem ausfällt oder unerwartete Ergebnisse liefert, kommt oft der Begriff „Fehler“ ins Gespräch. Fehler beziehen sich im Softwarekontext auf die zugrunde liegenden Ursachen oder Bedingungen, die zu einer beobachtbaren Fehlfunktion führen, die als Fehler bezeichnet wird. Während Fehler die äußeren Erscheinungsformen sind, die wir beobachten und erleben, sind Fehler die zugrunde liegenden Störungen im System, die unter Code- und Logikschichten verborgen sind. Um Fehler zu verstehen und sie zu bewältigen, müssen wir tiefer als die oberflächlichen Symptome vordringen und den Bereich unter der Oberfläche erforschen.

Was stellt einen Fehler dar?

Ein Fehler kann als Diskrepanz oder Fehler innerhalb des Softwaresystems angesehen werden, sei es im Code, in den Daten oder sogar in der Spezifikation der Software. Es ist wie ein kaputtes Zahnrad innerhalb einer Uhr. Möglicherweise sehen Sie das Zahnrad nicht sofort, aber Sie werden feststellen, dass sich die Zeiger der Uhr nicht richtig bewegen. Ebenso kann ein Softwarefehler verborgen bleiben, bis bestimmte Bedingungen ihn als Fehler an die Oberfläche bringen.

Ursachen von Fehlern

  1. Designmängel : Manchmal kann bereits der Entwurf der Software zu Fehlern führen. Dies kann auf Missverständnisse der Anforderungen, ein unzureichendes Systemdesign oder die Nichtvorhersehbarkeit bestimmter Benutzerverhaltensweisen oder Systemzustände zurückzuführen sein.
  2. Codierungsfehler : Dies sind die eher „klassischen“ Fehler, bei denen ein Entwickler aufgrund von Versehen, Missverständnissen oder einfach menschlichem Versagen Fehler einführen kann. Dies kann von Einzelfehlern und falsch initialisierten Variablen bis hin zu komplexen Logikfehlern reichen.
  3. Externe Einflüsse : Software funktioniert nicht im luftleeren Raum. Es interagiert mit anderer Software, Hardware und der Umgebung. Änderungen oder Ausfälle dieser externen Komponenten können zu Störungen in einem System führen.
  4. Parallelitätsprobleme : In modernen Multithread- und verteilten Systemen können Race Conditions, Deadlocks oder Synchronisierungsprobleme zu Fehlern führen, die besonders schwer zu reproduzieren und zu diagnostizieren sind.

Fehler erkennen und eingrenzen

Das Aufdecken von Fehlern erfordert eine Kombination von Techniken:


  1. Testen : Strenge und umfassende Tests, einschließlich Unit-, Integrations- und Systemtests, können dabei helfen, Fehler zu identifizieren, indem sie die Bedingungen auslösen, unter denen sie sich als Fehler manifestieren.
  2. Statische Analyse : Tools, die den Code untersuchen, ohne ihn auszuführen, können potenzielle Fehler anhand von Mustern, Codierungsstandards oder bekannten problematischen Konstrukten identifizieren.
  3. Dynamische Analyse : Durch die Überwachung der Software während der Ausführung können dynamische Analysetools Probleme wie Speicherlecks oder Race Conditions identifizieren und auf mögliche Fehler im System hinweisen.
  4. Protokolle und Überwachung : Die kontinuierliche Überwachung der Software in der Produktion, kombiniert mit einer detaillierten Protokollierung, kann Einblicke darüber geben, wann und wo Fehler auftreten, auch wenn diese nicht immer unmittelbare oder offensichtliche Fehler verursachen.

Beheben von Fehlern

  1. Korrektur : Dies beinhaltet die Korrektur des tatsächlichen Codes oder der Logik, in der der Fehler liegt. Dies ist der direkteste Ansatz, erfordert jedoch eine genaue Diagnose.
  2. Entschädigung : In manchen Fällen, insbesondere bei Altsystemen, kann die direkte Behebung eines Fehlers zu riskant oder zu kostspielig sein. Stattdessen könnten zusätzliche Schichten oder Mechanismen eingeführt werden, um dem Fehler entgegenzuwirken oder ihn zu kompensieren.
  3. Redundanz : In kritischen Systemen kann Redundanz zur Maskierung von Fehlern genutzt werden. Fällt beispielsweise eine Komponente aufgrund einer Störung aus, kann ein Backup übernehmen und den kontinuierlichen Betrieb sicherstellen.

Der Wert des Lernens aus Fehlern

Jeder Fehler bietet eine Chance zum Lernen. Durch die Analyse von Fehlern, ihrer Herkunft und ihren Erscheinungsformen können Entwicklungsteams ihre Prozesse verbessern und so zukünftige Versionen der Software robuster und zuverlässiger machen. Rückkopplungsschleifen, bei denen Lehren aus Fehlern in der Produktion in frühere Phasen des Entwicklungszyklus einfließen, können bei der Entwicklung besserer Software im Laufe der Zeit von entscheidender Bedeutung sein.

Thread-Fehler: Den Knoten lösen

Im umfangreichen Spektrum der Softwareentwicklung stellen Threads ein leistungsstarkes und zugleich komplexes Werkzeug dar. Während sie es Entwicklern ermöglichen, hocheffiziente und reaktionsschnelle Anwendungen zu erstellen, indem sie mehrere Vorgänge gleichzeitig ausführen, führen sie auch eine Klasse von Fehlern ein, die unglaublich schwer zu finden und bekanntermaßen schwer zu reproduzieren sind: Thread-Fehler.


Dies ist ein so schwieriges Problem, dass einige Plattformen das Konzept der Threads vollständig abgeschafft haben. Dies führte in einigen Fällen zu Leistungsproblemen oder verlagerte die Komplexität der Parallelität in einen anderen Bereich. Dies sind inhärente Komplexitäten, und obwohl die Plattform einige der Schwierigkeiten lindern kann, ist die Kernkomplexität inhärent und unvermeidbar.

Ein Einblick in Thread-Fehler

Thread-Bugs treten auf, wenn mehrere Threads in einer Anwendung einander stören, was zu unvorhersehbarem Verhalten führt. Da Threads gleichzeitig ausgeführt werden, kann ihr relatives Timing von einer Ausführung zur anderen variieren, was zu Problemen führen kann, die sporadisch auftreten können.

Die häufigsten Übeltäter hinter Thread-Bugs

  1. Race Conditions : Dies ist vielleicht die berüchtigtste Art von Thread-Bug. Eine Race-Bedingung tritt auf, wenn das Verhalten einer Software vom relativen Timing von Ereignissen abhängt, beispielsweise von der Reihenfolge, in der Threads bestimmte Codeabschnitte erreichen und ausführen. Der Ausgang eines Rennens kann unvorhersehbar sein und kleine Veränderungen in der Umgebung können zu völlig unterschiedlichen Ergebnissen führen.
  2. Deadlocks : Diese treten auf, wenn zwei oder mehr Threads ihre Aufgaben nicht ausführen können, weil sie darauf warten, dass der andere Ressourcen freigibt. Es ist das Software-Äquivalent einer Pattsituation, bei der keine Seite bereit ist, nachzugeben.
  3. Hunger : In diesem Szenario wird einem Thread dauerhaft der Zugriff auf Ressourcen verweigert und er kann daher keinen Fortschritt erzielen. Während andere Threads möglicherweise einwandfrei funktionieren, bleibt der ausgehungerte Thread im Stich, was dazu führt, dass Teile der Anwendung nicht mehr reagieren oder langsam sind.
  4. Thread-Thrashing : Dies geschieht, wenn zu viele Threads um die Ressourcen des Systems konkurrieren, was dazu führt, dass das System mehr Zeit damit verbringt, zwischen Threads zu wechseln, als diese tatsächlich auszuführen. Es ist, als hätte man zu viele Köche in einer Küche, was eher zu Chaos als zu Produktivität führt.

Diagnose des Tangle

Das Erkennen von Thread-Fehlern kann aufgrund ihrer sporadischen Natur eine große Herausforderung sein. Einige Tools und Strategien können jedoch hilfreich sein:


  1. Thread Sanitizer : Hierbei handelt es sich um Tools, die speziell zur Erkennung von Thread-bezogenen Problemen in Programmen entwickelt wurden. Sie können Probleme wie Rennbedingungen identifizieren und Erkenntnisse darüber liefern, wo die Probleme auftreten.
  2. Protokollierung : Eine detaillierte Protokollierung des Thread-Verhaltens kann dabei helfen, Muster zu identifizieren, die zu problematischen Bedingungen führen. Zeitgestempelte Protokolle können besonders nützlich sein, um die Abfolge von Ereignissen zu rekonstruieren.
  3. Stresstests : Durch die künstliche Erhöhung der Auslastung einer Anwendung können Entwickler Thread-Konflikte verschärfen, wodurch Thread-Fehler offensichtlicher werden.
  4. Visualisierungstools : Einige Tools können Thread-Interaktionen visualisieren und Entwicklern so helfen, zu erkennen, wo Threads möglicherweise kollidieren oder aufeinander warten.

Den Knoten entwirren

Die Behebung von Thread-Fehlern erfordert häufig eine Mischung aus vorbeugenden und korrigierenden Maßnahmen:


  1. Mutexe und Sperren : Durch die Verwendung von Mutexes oder Sperren kann sichergestellt werden, dass jeweils nur ein Thread auf einen kritischen Codeabschnitt oder eine kritische Ressource zugreift. Allerdings kann ein übermäßiger Einsatz zu Leistungsengpässen führen, daher sollten sie mit Bedacht eingesetzt werden.
  2. Thread-sichere Datenstrukturen : Anstatt die Thread-Sicherheit auf bestehende Strukturen nachzurüsten, kann die Verwendung von inhärent thread-sicheren Strukturen viele Thread-bezogene Probleme verhindern.
  3. Parallelitätsbibliotheken : Moderne Sprachen verfügen häufig über Bibliotheken, die für die Verarbeitung gängiger Parallelitätsmuster entwickelt wurden, wodurch die Wahrscheinlichkeit der Einführung von Thread-Fehlern verringert wird.
  4. Codeüberprüfungen : Angesichts der Komplexität der Multithread-Programmierung kann es von unschätzbarem Wert sein, Thread-bezogenen Code mit mehreren Augen überprüfen zu lassen, um potenzielle Probleme zu erkennen.

Rennbedingungen: Immer einen Schritt voraus

Auch wenn die digitale Welt in erster Linie auf binärer Logik und deterministischen Prozessen basiert, ist sie nicht von unvorhersehbarem Chaos verschont. Einer der Hauptverursacher dieser Unvorhersehbarkeit ist die Rennbedingung, ein subtiler Feind, der immer einen Schritt voraus zu sein scheint und sich der Vorhersehbarkeit widersetzt, die wir von unserer Software erwarten.

Was genau ist eine Race Condition?

Eine Race-Bedingung entsteht, wenn zwei oder mehr Vorgänge in einer Reihenfolge oder Kombination ausgeführt werden müssen, um ordnungsgemäß zu funktionieren, die tatsächliche Ausführungsreihenfolge des Systems jedoch nicht garantiert ist. Der Begriff „Rennen“ bringt das Problem perfekt auf den Punkt: Bei diesen Operationen handelt es sich um ein Rennen, und das Ergebnis hängt davon ab, wer als Erster ins Ziel kommt. Wenn in einem Szenario eine Operation das Rennen „gewinnt“, funktioniert das System möglicherweise wie vorgesehen. Wenn ein anderer in einem anderen Lauf „gewinnt“, kann es zu Chaos kommen.

Warum sind die Rennbedingungen so schwierig?

  1. Sporadisches Auftreten : Eines der charakteristischen Merkmale von Rennbedingungen ist, dass sie nicht immer auftreten. Abhängig von einer Vielzahl von Faktoren wie der Systemlast, den verfügbaren Ressourcen oder auch reiner Zufälligkeit kann der Ausgang des Rennens unterschiedlich sein, was zu einem Fehler führt, der unglaublich schwer konsistent zu reproduzieren ist.
  2. Stille Fehler : Manchmal führen Rennbedingungen nicht zum Absturz des Systems oder zu sichtbaren Fehlern. Stattdessen können sie zu geringfügigen Inkonsistenzen führen – Daten können geringfügig abweichen, ein Protokolleintrag kann übersehen werden oder eine Transaktion wird möglicherweise nicht aufgezeichnet.
  3. Komplexe gegenseitige Abhängigkeiten : Race Conditions betreffen oft mehrere Teile eines Systems oder sogar mehrere Systeme. Die Verfolgung der Interaktion, die das Problem verursacht, kann wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen sein.

Sich vor dem Unvorhersehbaren schützen

Auch wenn die Rennbedingungen wie unvorhersehbare Tiere erscheinen mögen, können verschiedene Strategien eingesetzt werden, um sie zu zähmen:


  1. Synchronisierungsmechanismen : Mithilfe von Tools wie Mutexes, Semaphoren oder Sperren kann eine vorhersehbare Reihenfolge von Vorgängen erzwungen werden. Wenn beispielsweise zwei Threads um den Zugriff auf eine gemeinsam genutzte Ressource konkurrieren, kann ein Mutex sicherstellen, dass jeweils nur einer Zugriff erhält.
  2. Atomare Operationen : Hierbei handelt es sich um Vorgänge, die völlig unabhängig von anderen Vorgängen ablaufen und nicht unterbrechbar sind. Sobald sie begonnen haben, laufen sie direkt bis zum Ende durch, ohne gestoppt, verändert oder gestört zu werden.
  3. Zeitüberschreitungen : Bei Vorgängen, die aufgrund von Rennbedingungen möglicherweise hängen bleiben oder hängen bleiben, kann das Festlegen eines Zeitlimits eine nützliche Ausfallsicherung sein. Wenn der Vorgang nicht innerhalb des erwarteten Zeitrahmens abgeschlossen wird, wird er abgebrochen, um zu verhindern, dass er weitere Probleme verursacht.
  4. Vermeiden Sie Shared State : Durch die Entwicklung von Systemen, die Shared State oder gemeinsam genutzte Ressourcen minimieren, kann das Potenzial für Rennen erheblich reduziert werden.

Tests für Rennen

Angesichts der unvorhersehbaren Natur der Rennbedingungen sind herkömmliche Debugging-Techniken häufig unzureichend. Jedoch:


  1. Stresstests : Das System an seine Grenzen zu bringen, kann die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass sich Rennbedingungen manifestieren, sodass sie leichter zu erkennen sind.
  2. Race-Detektoren : Einige Tools dienen dazu, potenzielle Race-Bedingungen im Code zu erkennen. Sie können nicht alles erfassen, aber sie können bei der Erkennung offensichtlicher Probleme von unschätzbarem Wert sein.
  3. Codeüberprüfungen : Das menschliche Auge ist hervorragend darin, Muster und potenzielle Fallstricke zu erkennen. Regelmäßige Überprüfungen, insbesondere durch Personen, die mit Parallelitätsproblemen vertraut sind, können ein wirksamer Schutz gegen Race Conditions sein.

Leistungsprobleme: Überwachen Sie Konflikte und Ressourcenknappheit

Leistungsoptimierung ist das Herzstück, um sicherzustellen, dass Software effizient läuft und die erwarteten Anforderungen der Endbenutzer erfüllt. Zwei der am häufigsten übersehenen, aber schwerwiegenden Leistungsprobleme, mit denen Entwickler konfrontiert sind, sind Monitorkonflikte und Ressourcenknappheit. Durch das Verständnis und die Bewältigung dieser Herausforderungen können Entwickler die Softwareleistung erheblich steigern.

Monitorkonflikt: Ein getarnter Engpass

Ein Monitorkonflikt tritt auf, wenn mehrere Threads versuchen, eine Sperre für eine gemeinsam genutzte Ressource zu erhalten, dies jedoch nur einem gelingt und die anderen warten müssen. Dies führt zu einem Engpass, da mehrere Threads um dieselbe Sperre konkurrieren, was die Gesamtleistung verlangsamt.

Warum es problematisch ist

  1. Verzögerungen und Deadlocks : Konflikte können bei Multithread-Anwendungen zu erheblichen Verzögerungen führen. Schlimmer noch: Wenn es nicht richtig verwaltet wird, kann es sogar zu Deadlocks kommen, bei denen Threads auf unbestimmte Zeit warten.
  2. Ineffiziente Ressourcennutzung : Wenn Threads beim Warten stecken bleiben, leisten sie keine produktive Arbeit, was zu einer Verschwendung von Rechenleistung führt.

Minderungsstrategien

  1. Feinkörniges Sperren : Anstatt eine einzelne Sperre für eine große Ressource zu verwenden, teilen Sie die Ressource auf und verwenden Sie mehrere Sperren. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit, dass mehrere Threads auf eine einzige Sperre warten.
  2. Sperrfreie Datenstrukturen : Diese Strukturen sind darauf ausgelegt, den gleichzeitigen Zugriff ohne Sperren zu verwalten und so Konflikte gänzlich zu vermeiden.
  3. Zeitüberschreitungen : Legen Sie ein Limit fest, wie lange ein Thread auf eine Sperre wartet. Dies verhindert unbestimmte Wartezeiten und kann bei der Identifizierung von Konfliktproblemen hilfreich sein.

Ressourcenmangel: Der stille Leistungskiller

Ressourcenmangel entsteht, wenn einem Prozess oder Thread ständig die Ressourcen verweigert werden, die er zur Ausführung seiner Aufgabe benötigt. Während er wartet, beanspruchen andere Prozesse möglicherweise weiterhin verfügbare Ressourcen und schieben den hungernden Prozess weiter nach unten in der Warteschlange.

Der Aufprall

  1. Beeinträchtigte Leistung : Ausgehungerte Prozesse oder Threads werden langsamer, was zu einem Rückgang der Gesamtleistung des Systems führt.
  2. Unvorhersehbarkeit : Hunger kann das Systemverhalten unvorhersehbar machen. Ein Prozess, der normalerweise schnell abgeschlossen werden sollte, kann viel länger dauern, was zu Inkonsistenzen führt.
  3. Möglicher Systemausfall : In extremen Fällen kann es zu Systemabstürzen oder -ausfällen kommen, wenn wichtige Prozesse nicht mehr über kritische Ressourcen verfügen.

Lösungen zur Bekämpfung des Hungers

  1. Algorithmen zur fairen Zuweisung : Implementieren Sie Planungsalgorithmen, die sicherstellen, dass jeder Prozess einen angemessenen Anteil an Ressourcen erhält.
  2. Ressourcenreservierung : Reservieren Sie bestimmte Ressourcen für kritische Aufgaben und stellen Sie sicher, dass sie immer über das verfügen, was sie zum Funktionieren benötigen.
  3. Priorisierung : Weisen Sie Aufgaben oder Prozessen Prioritäten zu. Auch wenn dies kontraintuitiv erscheinen mag, kann die Sicherstellung, dass kritische Aufgaben zuerst Ressourcen erhalten, systemweite Ausfälle verhindern. Seien Sie jedoch vorsichtig, da dies manchmal dazu führen kann, dass Sie für Aufgaben mit niedrigerer Priorität ausgehungert werden.

Das größere Bild

Sowohl Monitorkonflikte als auch Ressourcenknappheit können die Systemleistung auf oft schwer zu diagnostizierende Weise beeinträchtigen. Ein ganzheitliches Verständnis dieser Probleme, gepaart mit proaktiver Überwachung und durchdachtem Design, kann Entwicklern dabei helfen, diese Leistungsprobleme vorherzusehen und zu entschärfen. Dies führt nicht nur zu schnelleren und effizienteren Systemen, sondern auch zu einem reibungsloseren und vorhersehbareren Benutzererlebnis.

Letztes Wort

Fehler in ihren vielfältigen Formen werden immer Teil der Programmierung sein. Aber mit einem tieferen Verständnis ihrer Natur und der uns zur Verfügung stehenden Werkzeuge können wir sie effektiver bekämpfen. Denken Sie daran, dass jeder entdeckte Fehler unsere Erfahrung erweitert und uns besser für zukünftige Herausforderungen gerüstet macht.

In früheren Beiträgen im Blog habe ich mich intensiv mit einigen der in diesem Beitrag erwähnten Tools und Techniken befasst.


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