老程序员解 bug 有哪些通用套路？
作为一个在这个行当摸爬滚打了些年头的老家伙，聊起“解 Bug”这事儿，总感觉像是要分享自己的看家本领，但又觉得这玩意儿吧，与其说是套路，不如说是经验的沉淀，是和无数个“怎么回事？”的夜晚搏斗出来的“直觉”和“方法论”。
不过，如果非要说有什么通用的“套路”，那大概可以归纳为这么几个阶段，每个阶段都有点讲究，不是简单地看看代码就能完事儿的。
第一阶段：稳住，我们能行！——冷静分析与定位
这年头，新来的小年轻一看到 Bug 就跟打了鸡血似的，噼里啪啦就冲进代码里，一会儿改这里，一会儿改那里，结果往往是“修复了一个 Bug，又冒出来三个”。老家伙们不一样，遇到 Bug，第一反应不是急着改，而是先让自己冷静下来。
1. “复现”是硬道理： 这是解 Bug 的第一步，也是最关键的一步。如果连怎么触发 Bug 都不知道，那等于是在黑暗中摸索。我会花时间去理解这个 Bug 到底是在什么情况下出现的？是特定的操作顺序？特定的数据？特定的环境？是不是只有某个用户、某个设备才会？如果无法稳定复现，那问题就棘手了，可能需要先尝试找出复现的规律，或者从其他角度入手。
2. “最小可复现示例”： 找到了复现的方法后，我就会尝试把这个 Bug 放到一个尽可能简单的环境中去运行。比如，如果 Bug 出现在一个复杂的业务流程里，我就会尝试剥离掉那些不相关的部分，只保留能够触发 Bug 的核心逻辑。这样做的目的有两个：一是减少干扰项，让问题更容易聚焦；二是方便后续的测试和验证，减少验证成本。
3. “阅读错误日志”——不是随便看看： 很多人看到报错信息就头疼，但老油条都知道，错误日志里藏着金矿。关键在于 怎么读。我会仔细看报错的 类型（是空指针？数组越界？类型错误？还是什么奇奇怪怪的异常？），看它发生在哪 一行代码（虽然不一定就是那一行直接导致，但至少是个起点），看它提供的 上下文信息（之前执行了什么？变量的值是多少？）。有时候，一个看似普通的警告信息，背后可能隐藏着一个早就埋下的隐患。
4. “从哪里来的，到哪里去”——追踪数据流和调用栈： Bug 往往不是凭空出现的，它总是伴随着某个数据状态的异常或者某个函数的调用顺序错误。我会从 Bug 出现的那个点开始，顺着代码逻辑反向追踪：这个变量的值是怎么来的？在这个函数调用之前，它的状态是什么？这个函数又是被谁调用的？层层递进，直到找到问题的根源。这时候，调试工具就成了我的“透视眼”。
第二阶段：深入挖掘与分析——侦探的逻辑
有了初步的定位，下一步就是深入下去，像个侦探一样，把所有线索都串联起来。
1. “二分法”定位问题范围： 如果代码量很大，难以一步到位，我就用“二分法”。比如，我知道问题发生在某个模块，我就先检查这个模块的核心函数，或者把这个模块的代码分成两半，先看前半部分，再看后半部分，不断缩小问题发生的范围。在代码中插入打印语句或者设置断点，看程序执行到哪里出了问题，或者某个变量的值是什么时候开始不对劲的。
2. “假设验证”的循环： 遇到一个疑点，我就会提出一个假设：“是不是因为这个变量在某个条件下是 null 导致了空指针？”然后就去验证这个假设：检查代码逻辑，或者在运行时打印出那个变量的值。如果假设成立，问题就解开了；如果不成立，就换下一个假设。这个过程是不断迭代的。
3. “对比法”——找不同： 有时候，我也会去对比“正常情况”和“出 Bug 的情况”的代码执行流程。比如，如果某个功能在测试环境运行正常，但在生产环境却出问题，我就会去对比两个环境的配置、依赖库的版本，甚至是同一个文件的代码差异。或者，在本地调试时，一步一步跟着代码走，记录下关键变量的变化，再拿到线上代码进行对比。
4. “反向工程”——理解别人的代码： 很多时候，Bug 出在别人写的代码里，甚至是一些老旧、难以理解的代码。这时候，就需要一点点“反向工程”的功夫。仔细阅读相关的代码片段，尝试去理解它的设计思路，它想要达到什么目的。有时候，一个看似怪异的写法，背后可能有一个非常特殊的理由，理解了这个理由，Bug 就迎刃而解了。
5. “边界条件”和“极端情况”： 很多 Bug 都是在处理边界条件或者极端情况时出现的。比如，空字符串、最大/最小数值、循环次数为零、同时请求等。我会特别关注这些容易被忽略的细节。
第三阶段：动手修正与验证——工匠的严谨
找到了问题根源，接下来就是动手解决。但“解决”不等于“修复”，老程序员知道，修复代码要比写代码更需要谨慎。
1. “一次只改一处”： 这是个非常重要的原则。当你同时修改多处代码时，一旦出现新的问题，你就很难判断是哪一处修改导致的。所以，每次只针对一个明确的 Bug 进行修复。
2. “理解修复的原理”： 改完代码后，我会花点时间思考一下：为什么我这样改就能解决问题？这个修改是否会影响到其他功能？有没有更优雅、更通用的解决方案？避免“头痛医头，脚痛医脚”式的临时抱佛脚。
3. “回归测试”——不仅仅是自己测： 修复完 Bug 后，不仅仅是自己简单地跑一下，还需要做更全面的回归测试。确保之前能正常运行的功能没有因为这次修改而受到影响。如果可能，我会让 QA 同事或者其他开发者帮忙一起测试。
4. “写单元测试/集成测试”——长远投资： 对于一些棘手的 Bug，或者是在关键模块发现的 Bug，我会考虑为它写一个单元测试或者集成测试。这样，以后代码发生变化时，这个测试就能及时提醒我 Bug 是否会再次出现。这是对自己负责，也是对项目负责。
5. “记录与总结”： 这是一个容易被忽视但非常重要的步骤。我会把 Bug 的产生原因、定位过程、解决方案以及防止再次发生的措施记录下来。这些记录不仅可以帮助自己回顾和学习，也可以作为团队的知识库，帮助其他同事避免犯同样的错误。有时候，一个Bug的解决思路，可能对解决另一个看似无关的Bug也有启发。
老程序员的一些“秘籍”补充：
不放过任何“可疑”的迹象： 即使是看似无关紧要的警告信息，或者程序偶尔出现的一点点性能波动，都可能隐藏着一个潜在的 Bug。我会保持一种“多疑”的态度。
多和别人聊聊： 有时候，自己钻牛角尖了，一个简单的沟通就能获得新的思路。向同事描述 Bug 的现象和自己的分析过程，往往能从别人的视角发现盲点。
善用工具，但不能被工具束缚： 调试器、日志分析工具、代码审查工具等等，都是我们的好帮手。但归根结底，解决问题的还是人脑的逻辑思维。
保持耐心和毅力： 很多 Bug 不是一天就能解决的，尤其是那些疑难杂症。关键在于不放弃，一步一步去啃。越是困难的 Bug，解决后越有成就感。
经验的积累： 说到底，这些“套路”都是通过一次又一次的实践，一点点积累起来的。年轻的时候，我也经常因为某个 Bug 抓耳挠腮到深夜，但每一次的经历都在为今天的“老家伙”打基础。
总而言之，解 Bug 不是什么神秘的魔法，它更像是一门需要耐心、细致、逻辑和经验的科学。当年的菜鸟之所以能变成老家伙，就是因为经历了无数次和 Bug 的“生死搏斗”，并且在这个过程中不断学习和成长。所以，与其说是套路，不如说是“经验主义”的胜利，是“与 Bug 共舞”的艺术。
不过，如果非要说有什么通用的“套路”，那大概可以归纳为这么几个阶段，每个阶段都有点讲究，不是简单地看看代码就能完事儿的。
第一阶段：稳住，我们能行！——冷静分析与定位
这年头，新来的小年轻一看到 Bug 就跟打了鸡血似的，噼里啪啦就冲进代码里，一会儿改这里，一会儿改那里，结果往往是“修复了一个 Bug，又冒出来三个”。老家伙们不一样，遇到 Bug，第一反应不是急着改，而是先让自己冷静下来。
1. “复现”是硬道理： 这是解 Bug 的第一步，也是最关键的一步。如果连怎么触发 Bug 都不知道，那等于是在黑暗中摸索。我会花时间去理解这个 Bug 到底是在什么情况下出现的？是特定的操作顺序？特定的数据？特定的环境？是不是只有某个用户、某个设备才会？如果无法稳定复现，那问题就棘手了，可能需要先尝试找出复现的规律，或者从其他角度入手。
2. “最小可复现示例”： 找到了复现的方法后，我就会尝试把这个 Bug 放到一个尽可能简单的环境中去运行。比如，如果 Bug 出现在一个复杂的业务流程里，我就会尝试剥离掉那些不相关的部分，只保留能够触发 Bug 的核心逻辑。这样做的目的有两个：一是减少干扰项，让问题更容易聚焦；二是方便后续的测试和验证，减少验证成本。
3. “阅读错误日志”——不是随便看看： 很多人看到报错信息就头疼，但老油条都知道，错误日志里藏着金矿。关键在于 怎么读。我会仔细看报错的 类型（是空指针？数组越界？类型错误？还是什么奇奇怪怪的异常？），看它发生在哪 一行代码（虽然不一定就是那一行直接导致，但至少是个起点），看它提供的 上下文信息（之前执行了什么？变量的值是多少？）。有时候，一个看似普通的警告信息，背后可能隐藏着一个早就埋下的隐患。
4. “从哪里来的，到哪里去”——追踪数据流和调用栈： Bug 往往不是凭空出现的，它总是伴随着某个数据状态的异常或者某个函数的调用顺序错误。我会从 Bug 出现的那个点开始，顺着代码逻辑反向追踪：这个变量的值是怎么来的？在这个函数调用之前，它的状态是什么？这个函数又是被谁调用的？层层递进，直到找到问题的根源。这时候，调试工具就成了我的“透视眼”。
第二阶段：深入挖掘与分析——侦探的逻辑
有了初步的定位，下一步就是深入下去，像个侦探一样，把所有线索都串联起来。
1. “二分法”定位问题范围： 如果代码量很大，难以一步到位，我就用“二分法”。比如，我知道问题发生在某个模块，我就先检查这个模块的核心函数，或者把这个模块的代码分成两半，先看前半部分，再看后半部分，不断缩小问题发生的范围。在代码中插入打印语句或者设置断点，看程序执行到哪里出了问题，或者某个变量的值是什么时候开始不对劲的。
2. “假设验证”的循环： 遇到一个疑点，我就会提出一个假设：“是不是因为这个变量在某个条件下是 null 导致了空指针？”然后就去验证这个假设：检查代码逻辑，或者在运行时打印出那个变量的值。如果假设成立，问题就解开了；如果不成立，就换下一个假设。这个过程是不断迭代的。
3. “对比法”——找不同： 有时候，我也会去对比“正常情况”和“出 Bug 的情况”的代码执行流程。比如，如果某个功能在测试环境运行正常，但在生产环境却出问题，我就会去对比两个环境的配置、依赖库的版本，甚至是同一个文件的代码差异。或者，在本地调试时，一步一步跟着代码走，记录下关键变量的变化，再拿到线上代码进行对比。
4. “反向工程”——理解别人的代码： 很多时候，Bug 出在别人写的代码里，甚至是一些老旧、难以理解的代码。这时候，就需要一点点“反向工程”的功夫。仔细阅读相关的代码片段，尝试去理解它的设计思路，它想要达到什么目的。有时候，一个看似怪异的写法，背后可能有一个非常特殊的理由，理解了这个理由，Bug 就迎刃而解了。
5. “边界条件”和“极端情况”： 很多 Bug 都是在处理边界条件或者极端情况时出现的。比如，空字符串、最大/最小数值、循环次数为零、同时请求等。我会特别关注这些容易被忽略的细节。
第三阶段：动手修正与验证——工匠的严谨
找到了问题根源，接下来就是动手解决。但“解决”不等于“修复”，老程序员知道，修复代码要比写代码更需要谨慎。
1. “一次只改一处”： 这是个非常重要的原则。当你同时修改多处代码时，一旦出现新的问题，你就很难判断是哪一处修改导致的。所以，每次只针对一个明确的 Bug 进行修复。
2. “理解修复的原理”： 改完代码后，我会花点时间思考一下：为什么我这样改就能解决问题？这个修改是否会影响到其他功能？有没有更优雅、更通用的解决方案？避免“头痛医头，脚痛医脚”式的临时抱佛脚。
3. “回归测试”——不仅仅是自己测： 修复完 Bug 后，不仅仅是自己简单地跑一下，还需要做更全面的回归测试。确保之前能正常运行的功能没有因为这次修改而受到影响。如果可能，我会让 QA 同事或者其他开发者帮忙一起测试。
4. “写单元测试/集成测试”——长远投资： 对于一些棘手的 Bug，或者是在关键模块发现的 Bug，我会考虑为它写一个单元测试或者集成测试。这样，以后代码发生变化时，这个测试就能及时提醒我 Bug 是否会再次出现。这是对自己负责，也是对项目负责。
5. “记录与总结”： 这是一个容易被忽视但非常重要的步骤。我会把 Bug 的产生原因、定位过程、解决方案以及防止再次发生的措施记录下来。这些记录不仅可以帮助自己回顾和学习，也可以作为团队的知识库，帮助其他同事避免犯同样的错误。有时候，一个Bug的解决思路，可能对解决另一个看似无关的Bug也有启发。
老程序员的一些“秘籍”补充：
不放过任何“可疑”的迹象： 即使是看似无关紧要的警告信息，或者程序偶尔出现的一点点性能波动，都可能隐藏着一个潜在的 Bug。我会保持一种“多疑”的态度。
多和别人聊聊： 有时候，自己钻牛角尖了，一个简单的沟通就能获得新的思路。向同事描述 Bug 的现象和自己的分析过程，往往能从别人的视角发现盲点。
善用工具，但不能被工具束缚： 调试器、日志分析工具、代码审查工具等等，都是我们的好帮手。但归根结底，解决问题的还是人脑的逻辑思维。
保持耐心和毅力： 很多 Bug 不是一天就能解决的，尤其是那些疑难杂症。关键在于不放弃，一步一步去啃。越是困难的 Bug，解决后越有成就感。
经验的积累： 说到底，这些“套路”都是通过一次又一次的实践，一点点积累起来的。年轻的时候，我也经常因为某个 Bug 抓耳挠腮到深夜，但每一次的经历都在为今天的“老家伙”打基础。
总而言之，解 Bug 不是什么神秘的魔法，它更像是一门需要耐心、细致、逻辑和经验的科学。当年的菜鸟之所以能变成老家伙，就是因为经历了无数次和 Bug 的“生死搏斗”，并且在这个过程中不断学习和成长。所以，与其说是套路，不如说是“经验主义”的胜利，是“与 Bug 共舞”的艺术。
网友意见
从业十年。其实真正优秀的老程序员，因为太过熟悉了，在程序架构上都设计的非常漂亮，几乎没什么bug。在良好成熟的架构下，有bug都能快速排查出来解决。但是很多老板都不察觉他们的价值。反而是很多新手程序员，写了一堆bug，天天加班在那里修，老板反而觉的他们很努力很有价值。
其实没什么特别的，有一点比较特别的可能是在做任何改动之前，我会先想清楚两件事情：
1、改这个可能得到哪些结果？
2、这些结果说明什么问题？
然后，我会把代码改回去，除非结果证明这个改动是有益的。
其实这显然是常识，而大部分的程序员非常的奇怪，他们总是这样思考问题：
我为什么不改改这里呢？
你为什么不去问问神奇的海螺呢？
所以，找出Bug的方法步骤很简单：
1、找出最有可能出现问题的模块或者代码。
2、设计一个实验证明这个模块有问题或者没问题。
3、进行这个实验并记录结果。
4、根据实验结果进一步排查问题。
而很多程序员都有一种蜜汁自信，他们认为2-4步骤是对他丰富经验和敏锐直觉的侮辱，他们总是能直接发现问题的所在并且直接进行修复，然后寄希望于奇迹发生。
所以，你为什么不去买注彩票呢？
==================================================
一个常见的场景是这样的：
这边有一个很麻烦的Bug请求援助。
好，那么目前的情况是怎样的？
首先测试提出了这样一个Bug，所以我怀疑是A模块的问题，所以我把A模块的这个改了一下。
嗯，改了之后呢？
改了之后问题好像有所缓解，又出现了B的现象，所以我又把C模块改了一下。
等一下，你在改A模块的时候，有没有考虑过出现B的现象？
我怎么可能提前知道会出现什么现象？
OK，你不知道，这没什么关系。那么你在修改A模块的时候，有没有期望这个改动会带来什么结果？
期望结果就是问题解决啊，，，，，你怎么把问题搞这么复杂，你看，现在问题已经解决的差不多了，我们只要把C改一下，嗯……
May God bless you……
大概就是这样……
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