Программирование, независимо от эпохи, было пронизано ошибками, которые различались по своей природе, но часто оставались неизменными в своих основных проблемах. Говорим ли мы о мобильных, настольных компьютерах, серверах или других операционных системах и языках, ошибки всегда были постоянной проблемой. Ниже мы расскажем о природе этих ошибок и о том, как мы можем эффективно с ними бороться.
Кстати, если вам нравится содержание этой и других публикаций из этой серии, загляните в мой
Управление памятью с его тонкостями и нюансами всегда ставило перед разработчиками уникальные задачи. В частности, за последние десятилетия существенно изменились вопросы отладки памяти. Вот погружение в мир ошибок, связанных с памятью, и то, как развивались стратегии отладки .
Во времена ручного управления памятью одной из основных причин сбоев или замедления работы приложений была ужасная утечка памяти. Это может произойти, когда программа потребляет память, но не может вернуть ее обратно в систему, что в конечном итоге приводит к исчерпанию ресурсов.
Отладка таких утечек была утомительной. Разработчики просматривали код в поисках выделений без соответствующих освобождений. Часто использовались такие инструменты, как Valgrind или Purify, которые отслеживали распределение памяти и выявляли потенциальные утечки. Они предоставили ценную информацию, но имели свои собственные накладные расходы.
Еще одной печально известной проблемой было повреждение памяти. Когда программа записывает данные за пределы выделенной памяти, она повреждает другие структуры данных, что приводит к непредсказуемому поведению программы. Для отладки требовалось понимать весь поток работы приложения и проверять каждый доступ к памяти.
Появление сборщиков мусора (GC) в языках принесло ряд проблем и преимуществ. Положительным моментом является то, что многие ручные ошибки теперь обрабатываются автоматически. Система очищала неиспользуемые объекты, радикально сокращая утечки памяти.
Однако возникли новые проблемы отладки. Например, в некоторых случаях объекты оставались в памяти, потому что непреднамеренные ссылки не позволяли сборщику мусора распознать их как мусор. Обнаружение этих непреднамеренных ссылок стало новой формой устранения утечек памяти. Такие инструменты, как Java VisualVM или Memory Profiler .NET, появились, чтобы помочь разработчикам визуализировать ссылки на объекты и отслеживать эти скрытые ссылки.
Сегодня одним из наиболее эффективных методов устранения проблем с памятью является профилирование памяти. Эти профилировщики обеспечивают целостное представление о потреблении памяти приложением. Разработчики могут видеть, какие части их программы потребляют больше всего памяти, отслеживать скорость выделения и освобождения и даже обнаруживать утечки памяти.
Некоторые профилировщики также могут обнаруживать потенциальные проблемы параллелизма, что делает их незаменимыми в многопоточных приложениях. Они помогают преодолеть разрыв между ручным управлением памятью в прошлом и автоматизированным параллельным будущим.
Параллелизм, искусство заставить программное обеспечение выполнять несколько задач в перекрывающиеся периоды, изменило способы проектирования и выполнения программ. Однако, несмотря на множество преимуществ, таких как повышение производительности и использования ресурсов, параллелизм также создает уникальные и зачастую сложные препятствия для отладки. Давайте углубимся в двойственную природу параллелизма в контексте отладки.
Управляемые языки, имеющие встроенные системы управления памятью, стали благом для параллельного программирования . Такие языки, как Java или C#, сделали многопоточность более доступной и предсказуемой, особенно для приложений, требующих одновременных задач, но не обязательно высокочастотных переключений контекста. Эти языки предоставляют встроенные средства защиты и структуры, помогая разработчикам избежать многих ошибок, которые ранее преследовали многопоточные приложения.
Более того, инструменты и парадигмы, такие как обещания в JavaScript, абстрагировали большую часть ручных затрат на управление параллелизмом. Эти инструменты обеспечивают более плавный поток данных, обрабатывают обратные вызовы и помогают лучше структурировать асинхронный код, делая потенциальные ошибки менее частыми.
Однако по мере развития технологий ландшафт становился все более сложным. Теперь мы рассматриваем не только потоки внутри одного приложения. Современные архитектуры часто включают в себя несколько одновременно работающих контейнеров, микросервисов или функций, особенно в облачных средах, причем все они потенциально имеют доступ к общим ресурсам.
Когда несколько одновременно работающих объектов, возможно, работающих на разных машинах или даже в центрах обработки данных, пытаются манипулировать общими данными, сложность отладки возрастает. Проблемы, возникающие в этих сценариях, гораздо более сложны, чем традиционные проблемы локализованной многопоточности. Отслеживание ошибки может включать просмотр журналов нескольких систем, понимание межсервисного взаимодействия и определение последовательности операций между распределенными компонентами.
Проблемы, связанные с потоками, заслужили репутацию одних из самых сложных для решения. Одной из основных причин является их часто недетерминированный характер. Многопоточное приложение большую часть времени может работать без сбоев, но иногда при определенных условиях выдает ошибку, которую чрезвычайно сложно воспроизвести.
Одним из подходов к выявлению таких неуловимых проблем является регистрация текущего потока и/или стека в потенциально проблемных блоках кода. Наблюдая за журналами, разработчики могут обнаружить закономерности или аномалии, указывающие на нарушения параллелизма. Кроме того, инструменты, создающие «маркеры» или метки для потоков, могут помочь визуализировать последовательность операций в потоках, делая аномалии более очевидными.
Взаимные блокировки, когда два или более потоков бесконечно ждут друг друга, чтобы освободить ресурсы, хотя и сложны, но после их обнаружения могут быть более простыми для отладки. Современные отладчики могут указать, какие потоки зависли, ждут каких ресурсов и какие другие потоки их удерживают.
Напротив, живые блокировки представляют собой более обманчивую проблему. Потоки, участвующие в живой блокировке, технически работоспособны, но они попадают в цикл действий, что делает их фактически непродуктивными. Отладка требует тщательного наблюдения, часто пошагового выполнения операций каждого потока, чтобы обнаружить потенциальный цикл или повторяющуюся конкуренцию за ресурсы без прогресса.
Одной из наиболее известных ошибок, связанных с параллелизмом, является состояние гонки. Это происходит, когда поведение программного обеспечения становится нестабильным из-за относительной синхронизации событий, например, когда два потока пытаются изменить один и тот же фрагмент данных. Отладка состояний гонки предполагает смену парадигмы: ее следует рассматривать не просто как проблему потоков, а как проблему состояния. Некоторые эффективные стратегии включают в себя точки наблюдения за полями, которые вызывают оповещения при доступе или изменении определенных полей, что позволяет разработчикам отслеживать неожиданные или преждевременные изменения данных.
Программное обеспечение по своей сути представляет данные и манипулирует ими. Эти данные могут представлять все: от пользовательских настроек и текущего контекста до более эфемерных состояний, таких как ход загрузки. Корректность программного обеспечения во многом зависит от точного и предсказуемого управления этими состояниями. Ошибки состояния, возникающие из-за неправильного управления или понимания этих данных, являются одними из наиболее распространенных и опасных проблем, с которыми сталкиваются разработчики. Давайте углубимся в сферу ошибок состояния и поймем, почему они так распространены.
Ошибки состояния проявляются, когда программное обеспечение переходит в неожиданное состояние, что приводит к неисправности. Это может быть видеоплеер, который считает, что он воспроизводится во время паузы, онлайн-корзина для покупок, которая думает, что она пуста, когда в нее добавлены товары, или система безопасности, которая предполагает, что она поставлена на охрану, хотя это не так.
Одной из причин такого широкого распространения ошибок состояния является широта и глубина задействованных структур данных . Речь идет не только о простых переменных. Программные системы управляют огромными и сложными структурами данных, такими как списки, деревья или графики. Эти структуры могут взаимодействовать, влияя на состояния друг друга. Ошибка в одной структуре или неверно истолкованное взаимодействие между двумя структурами может привести к несогласованности состояний.
Программное обеспечение редко действует изолированно. Он реагирует на ввод пользователя, системные события, сетевые сообщения и многое другое. Каждое из этих взаимодействий может изменить состояние системы. Когда несколько событий происходят близко друг к другу или в неожиданном порядке, они могут привести к непредвиденным изменениям состояний.
Рассмотрим веб-приложение, обрабатывающее запросы пользователей. Если два запроса на изменение профиля пользователя поступают почти одновременно, конечное состояние может сильно зависеть от точного порядка и времени обработки этих запросов, что приводит к потенциальным ошибкам состояния.
Состояние не всегда временно находится в памяти. Большая часть данных хранится постоянно, будь то в базах данных, файлах или облачном хранилище. Когда ошибки переходят в это постоянное состояние, их может быть особенно сложно исправить. Они задерживаются, вызывая повторяющиеся проблемы, пока их не обнаружат и не устранят.
Например, если программная ошибка ошибочно помечает продукт электронной коммерции как «отсутствующий в наличии» в базе данных, он будет последовательно отображать этот неправильный статус всем пользователям до тех пор, пока неправильное состояние не будет исправлено, даже если ошибка, вызвавшая ошибку, была устранена. решено.
Поскольку программное обеспечение становится все более параллельным, управление состоянием становится еще более жонглирующим действием. Параллельные процессы или потоки могут одновременно пытаться прочитать или изменить общее состояние. Без надлежащих мер безопасности, таких как блокировки или семафоры, это может привести к состояниям гонки, когда окончательное состояние зависит от точного времени выполнения этих операций.
Для устранения ошибок состояния у разработчиков есть арсенал инструментов и стратегий:
При навигации по лабиринту отладки программного обеспечения мало что выделяется так заметно, как исключения. Во многом они подобны шумному соседу в тихом районе: их невозможно игнорировать, и они часто мешают. Но точно так же, как понимание причин шумного поведения соседа может привести к мирному разрешению проблемы, глубокое изучение исключений может проложить путь к более плавному использованию программного обеспечения.
По своей сути исключения — это нарушения нормального хода программы. Они возникают, когда программа сталкивается с ситуацией, которую не ожидала или не знает, как с ней справиться. Примеры включают попытку деления на ноль, доступ к нулевой ссылке или невозможность открыть несуществующий файл.
В отличие от скрытой ошибки, которая может привести к тому, что программное обеспечение выдаст неправильные результаты без каких-либо явных указаний, исключения обычно громкие и информативные. Они часто содержат трассировку стека, указывающую точное место в коде, где возникла проблема. Эта трассировка стека действует как карта, направляя разработчиков непосредственно к эпицентру проблемы.
Существует множество причин, по которым могут возникнуть исключения, но некоторые распространенные причины включают в себя:
Хотя заманчиво заключать каждую операцию в блоки try-catch и подавлять исключения, такая стратегия может привести к более серьезным проблемам в будущем. Замалчиваемые исключения могут скрыть основные проблемы, которые позже могут проявиться более серьезно.
Лучшие практики рекомендуют:
Как и большинство проблем в программном обеспечении, профилактика зачастую лучше, чем лечение. Инструменты статического анализа кода, строгие методы тестирования и проверки кода могут помочь выявить и устранить потенциальные причины исключений еще до того, как программное обеспечение дойдет до конечного пользователя.
Когда система программного обеспечения дает сбой или дает неожиданные результаты, в разговоре часто возникает термин «неисправность». Неисправности в контексте программного обеспечения относятся к основным причинам или условиям, которые приводят к наблюдаемому сбою, известному как ошибка. Ошибки — это внешние проявления, которые мы наблюдаем и испытываем, а неисправности — это скрытые сбои в системе, скрытые под слоями кода и логики. Чтобы понять неисправности и то, как с ними справиться, нам нужно погрузиться глубже, чем поверхностные симптомы, и исследовать царство, скрывающееся под поверхностью.
Неисправность можно рассматривать как несоответствие или недостаток в программной системе, будь то в коде, данных или даже в спецификации программного обеспечения. Это как сломанная шестеренка в часах. Возможно, вы не сразу увидите шестеренку, но заметите, что стрелки часов движутся неправильно. Аналогичным образом, ошибка программного обеспечения может оставаться скрытой до тех пор, пока определенные условия не выведут ее на поверхность как ошибку.
Выявление неисправностей требует сочетания методов:
Каждая ошибка представляет собой возможность обучения. Анализируя неисправности, их происхождение и проявления, команды разработчиков могут улучшить свои процессы, делая будущие версии программного обеспечения более надежными. Петли обратной связи, в которых уроки ошибок в производстве используются на ранних этапах цикла разработки, могут со временем сыграть важную роль в создании более качественного программного обеспечения.
В обширном мире разработки программного обеспечения потоки представляют собой мощный, но сложный инструмент. Хотя они дают разработчикам возможность создавать высокоэффективные и быстро реагирующие приложения, выполняя несколько операций одновременно, они также вводят класс ошибок, которые могут быть до безумия неуловимыми и чрезвычайно трудно воспроизводимыми: ошибки потоков.
Это настолько сложная проблема, что на некоторых платформах концепция потоков полностью исключена. В некоторых случаях это создавало проблемы с производительностью или переносило сложность параллелизма в другую область. Это неотъемлемые сложности, и хотя платформа может облегчить некоторые трудности, основная сложность присуща и неизбежна.
Ошибки потоков возникают, когда несколько потоков в приложении мешают друг другу, что приводит к непредсказуемому поведению. Поскольку потоки работают одновременно, их относительное время может меняться от одного запуска к другому, что приводит к проблемам, которые могут возникать спорадически.
Обнаружение ошибок в потоках может быть довольно сложной задачей из-за их спорадического характера. Однако некоторые инструменты и стратегии могут помочь:
Устранение ошибок в потоках часто требует сочетания профилактических и корректирующих мер:
Цифровая сфера, хотя она в первую очередь основана на двоичной логике и детерминированных процессах, не лишена своей доли непредсказуемого хаоса. Одним из основных виновников этой непредсказуемости является состояние гонки, тонкий враг, который всегда кажется на шаг впереди, вопреки предсказуемости, которую мы ожидаем от нашего программного обеспечения.
Состояние гонки возникает, когда две или более операций должны выполняться последовательно или в комбинации для правильной работы, но фактический порядок выполнения системы не гарантируется. Термин «гонка» прекрасно описывает проблему: эти операции происходят в гонке, и результат зависит от того, кто финиширует первым. Если одна операция «выиграет» гонку в одном сценарии, система может работать так, как задумано. Если другой «победит» в другом забеге, может возникнуть хаос.
Хотя условия гонки могут показаться непредсказуемыми зверями, для их приручения можно использовать различные стратегии:
Учитывая непредсказуемый характер условий гонки, традиционные методы отладки часто терпят неудачу. Однако:
Оптимизация производительности лежит в основе обеспечения эффективной работы программного обеспечения и удовлетворения ожидаемых требований конечных пользователей. Однако две наиболее упускаемые из виду, но важные проблемы производительности, с которыми сталкиваются разработчики, — это конфликты мониторов и нехватка ресурсов. Понимая и решая эти проблемы, разработчики могут значительно повысить производительность программного обеспечения.
Конфликт монитора возникает, когда несколько потоков пытаются заблокировать общий ресурс, но только одному это удается, заставляя остальные ждать. Это создает узкое место, поскольку несколько потоков борются за одну и ту же блокировку, что снижает общую производительность.
Нехватка ресурсов возникает, когда процессу или потоку постоянно отказывают в ресурсах, необходимых для выполнения его задачи. Пока он ожидает, другие процессы могут продолжать захватывать доступные ресурсы, продвигая голодающий процесс дальше в очереди.
Конфликт за мониторами и нехватка ресурсов могут привести к снижению производительности системы, причем это зачастую трудно диагностировать. Комплексное понимание этих проблем в сочетании с упреждающим мониторингом и продуманным проектированием может помочь разработчикам предвидеть и смягчить эти проблемы с производительностью. Это не только приводит к созданию более быстрых и эффективных систем, но также к более плавному и предсказуемому взаимодействию с пользователем.
Ошибки во многих их формах всегда будут частью программирования. Но благодаря более глубокому пониманию их природы и инструментам, имеющимся в нашем распоряжении, мы сможем справиться с ними более эффективно. Помните: каждая обнаруженная ошибка добавляет нам опыта, делая нас лучше подготовленными к будущим испытаниям.
В предыдущих постах блога я подробно рассмотрел некоторые инструменты и методы, упомянутые в этом посте.
Также опубликовано здесь .