如何定位程序问题所在

如何定位bug所在，这是一个很好的问题，我的经验也不丰富，今天综合学习了一下，结合我的经验，总结成文。

在出问题之前，我们需要做的事情是(生产环境，测试环境一般容忍性更强，下面的步骤就看各团队要求了)：

保留现场，将机器隔离出当前服务，如果是web服务的话，踢出Load Balancer的名单，同时用新的机器顶上去，这样就不会影响用户，还有一些保留手段比如dump之类的，不过俺没用过
这个时候我们就要开始定位问题，常见的手段是看看机器本身啥问题，看应用的日志，根据一些表现来追查，基本上就是一个作出假设，验证假设的过程。
复现问题，定位问题的下一步，就是复现，这也是验证问题的一个步骤。
如果找到了，那么接下来就是修复问题，验证修复，然后发上去，恢复机器等步骤了。

我们把常见的错误总结分类，然后列举出常见情况及其解决方案。

这大概是最常见的问题了，在Go里，编译阶段就可以检测出来，Rust就更了，稍微有一丁点错误，编译器就教你重新做人。 Python大概率是运行或者单测的时候抛异常，这个我们可以通过加lint来检查。

此外我们还需要加单元测试来保证业务逻辑是正确的（当然我们不会加测试来保证单元测试也是正确的。。。）。

这一类错误最容易发现，通常在开发和测试的阶段就已经发现了。

网络错误应该是第二常见的，其实这个一般来说，我们都可以从日志里找到答案，毕竟，只要你养成了打日志防锅的习惯，这种问题基本一翻一个准。

耗CPU类错误

这类问题通常表现为以下几种症状：

CPU/负载非常高，直接把机器卡住了
CPU倒是不高，但是程序自己卡死了

怎么区分第一类和第二类问题呢？很简单，看机器监控，如果机器负载直接高到无法响应，或者top发现有一个程序的cpu直接100%，那么大概率是这个程序代码有问题，非常耗CPU，比如死循环，互相调用的死循环就是这种表现。

如果发现CPU不高，但是程序直接没有响应，这种很有可能是卡死锁了，卡channel了，卡在某个系统调用了。

经过搜索和向大佬请教，通常我们可以这样做：

strace -p [pid] 来看看程序都在调用哪些系统调用，说不定这里可以指明方向。
gdb -p [pid] 直接attach上去，进行debug，比如打印调用栈。
对于Go来说，pprof也可以用来定位CPU消耗在哪里

保留现场以后，还可以在本地尝试用火焰图等来判断是哪里出了问题，不过讲真，火焰图，俺从来没用过。

耗内存类错误

耗内存类的错误，长期运行的话，一定会发现运行的主机，内存越来越高。出现这个现象，很有可能就是出现了内存泄漏，内存泄漏的问题不好找，一般来说，我会尝试在本地复现，内存泄漏的问题相对来说好复现，然后尝试使用工具去定位，比如go语言，一般用自带的pprof，直接可以把内存消耗图画出来，但是也有时候定位不到，这个时候只能靠经验去翻一下代码，比如：