Отладка и профилирование программных модулей

1. Отладка и профилирование программных модулей

2. Отладка

Отладка — процесс поиска и устранения ошибок в коде, чтобы
программа работала корректно. Она включает несколько этапов:
• Идентификация проблемы: Анализ поведения программы, сбор
логов, наблюдение за ошибочными результатами выполнения.
• Определение причины ошибки: Использование отладчиков
(например, встроенных в IDE), пошаговая проверка выполнения кода,
установка точек останова, просмотр значений переменных.
• Исправление ошибки: Внесение изменений в код для устранения
выявленных проблем.
• Тестирование исправлений: Повторный запуск программы для
проверки правильности работы после внесения изменений.

3. Этапы отладки

1. Идентификация проблемы
Первый этап отладки начинается с выявления наличия проблемы.
Обычно она проявляется в форме неожиданного поведения программы,
некорректных результатов, аварийного завершения программы или
других отклонений от ожидаемых результатов.
На данном этапе важно:
• Собрать максимальное количество информации о симптомах
проблемы.
• Определить условия, при которых проблема возникает.
• Сократить область поиска до минимально воспроизводимого примера
проблемы.

4. Этапы отладки

2. Воспроизведение проблемы
После идентификации проблемы важно убедиться, что она
действительно существует и может быть воспроизведена. Это
позволит точно локализовать ошибку и исключить возможность
случайных сбоев.
Для этого:
• Пытаются повторить проблему на другом компьютере или среде.
• Убедитесь, что окружение идентично оригинальному.
• Зафиксируйте точные шаги, приводящие к возникновению
проблемы.

5. Этапы отладки

3. Анализ состояния программы
Здесь применяются инструменты отладки, позволяющие следить за
выполнением программы в режиме реального времени.
На этом этапе:
• Устанавливаются точки останова (breakpoints) в коде.
• Выполняют пошаговый проход через подозрительный участок
кода.
• Наблюдают за значениями переменных и состоянием программы
на каждом шаге.

6. Этапы отладки

4. Локализация ошибки
Следующий шаг — точное определение места, где происходит
сбой. Иногда это легко, иногда требует значительных усилий.
Используя полученные данные от предыдущих шагов, стараются
сузить круг подозреваемых участков кода.
Здесь возможны такие подходы:
• Просмотр значений переменных в точках останова.
• Анализ стека вызовов, чтобы понять, откуда возникла проблема.
• Поиск необычных паттернов или неожиданных состояний
программы.

7. Этапы отладки

5. Исправление ошибки
После локализации проблемы приступают непосредственно к её
устранению. На основе анализа ситуации вносятся изменения в
код, чтобы устранить источник ошибки.
Это может включать:
• Изменение логики программы.
• Добавление проверок или обработчиков исключений.
• Оптимизацию кода для предотвращения аналогичных проблем в
будущем.

8. Этапы отладки

6. Тестирование исправлений
После внесения исправлений обязательно проверяется, что
проблема действительно устранена. Для этого проводится новое
тестирование программы, желательно с теми же условиями, при
которых возникала ошибка ранее.
Также рекомендуется:
• Провести регрессивное тестирование, чтобы убедиться, что
внесённые изменения не привели к новым проблемам.
• Протестировать программу в различных средах и конфигурациях.

9. Этапы отладки

7. Документирование и обучение
Завершающий этап — документирование проведённой работы. Это
поможет другим разработчикам избежать подобных ошибок в
будущем и упростит поддержку кода.
Кроме того, важно проанализировать полученный опыт и извлечь
уроки, чтобы улучшить процесс разработки и уменьшить
вероятность появления новых багов.

10. Инструменты отладки

1. Visual Studio
Платформа: Windows.
Поддерживаемые языки: C++, C#, F#, VB.NET, Python и другие.
Особенности:
• Мощная интегрированная среда разработки (IDE) с удобным
интерфейсом.
• Поддерживает установку точек останова, пошаговую отладку,
мониторинг переменных.
• Интеграция с системой контроля версий.
• Автоматическое завершение кода и поддержка рефакторинга.

11. Инструменты отладки

2. IntelliJ IDEA
Платформа: Cross-platform (Windows, macOS, Linux).
Поддерживаемые языки: Java, Kotlin, Scala, Groovy и другие.
Особенности:
• Продукт компании JetBrains, один из лучших инструментов для
разработки на Java.
• Удобный интерфейс, мощные возможности рефакторинга и
автодополнения кода.
• Отличная интеграция с системами сборки Maven и Gradle.
• Поддержка множества плагинов для расширения функционала.

12. Инструменты отладки

3. Eclipse
Платформа: Cross-platform (Windows, macOS, Linux).
Поддерживаемые языки: Java, C/C++, PHP, Python и другие.
Особенности:
• Бесплатная IDE с открытым исходным кодом.
• Широкий набор плагинов для различных языков программирования и
платформ.
• Возможность установки точек останова, мониторинга переменных и
пошагового выполнения кода.
• Хорошая поддержка разработки под Android.

13. Инструменты отладки

4. PyCharm
Платформа: Cross-platform (Windows, macOS, Linux).
Поддерживаемый язык: Python.
Особенности:
• Разработан компанией JetBrains специально для Python.
• Имеет мощную систему отладки с возможностью установки точек
останова, отслеживания переменных и выполнения кода построчно.
• Поддерживает интеграцию с популярными фреймворками Django, Flask и
другими.
• Удобство написания и тестирования кода благодаря
автоформатированию и встроенным утилитам.

14. Инструменты отладки

5. Android Studio
Платформа: Cross-platform (Windows, macOS, Linux).
Поддерживаемые языки: Java, Kotlin.
Особенности:
• Официальная IDE для разработки под Android.
• Включает мощные инструменты отладки и профилирования.
• Поддерживает ADB (Android Debug Bridge) для взаимодействия с
устройствами и эмуляторами.
• Интегрируется с системой управления версиями Git.

15. Инструменты

Инструменты для отладки:
• IDE-отладчики: Visual Studio, IntelliJ IDEA, Eclipse.
• Компиляторы с поддержкой отладки: GCC, Clang.
• Утилиты: GDB (GNU Debugger).
Инструменты для профилирования:
• Инструменты профилирования CPU: Valgrind, gprof, Intel VTune
Amplifier.
• Инструменты профилирования памяти: Massif, Memcheck.
• Средства для анализа производительности веб-приложений: Chrome
DevTools, Firebug.

16. Профилирование

Профилирование — процесс анализа производительности программы,
направленный на определение узких мест, потребляющих больше всего ресурсов
(время выполнения, память). Это позволяет улучшить производительность
программы.
Основные шаги профилирования включают:
• Сбор метрик: Запуск программы с использованием инструментов профилирования
для сбора данных о времени выполнения функций, количестве вызовов,
использовании памяти и т.п.
• Анализ результатов: Изучение собранной статистики для выявления частей
программы, которые требуют оптимизации.
• Оптимизация: Переписывание кода для улучшения производительности.
Например, замена неэффективных алгоритмов, уменьшение количества обращений
к внешним ресурсам, кэширование часто используемых данных.
• Повторное тестирование: Проверка улучшений через повторное профилирование и
тестирование функциональности.

17. Методы профилирования

1. Профилирование времени выполнения (Time Profiling)
Этот метод измеряет время, которое тратится на выполнение
различных частей программы. Он помогает определить, какие функции
или участки кода занимают больше всего времени, что позволяет
сосредоточиться на их оптимизации.
Программа выполняется с использованием специального
инструмента, который фиксирует время начала и окончания каждой
функции или блока кода.
Результаты представляются в виде отчета, где указаны времена
выполнения каждого участка программы.
Примеры инструментов:
• Для C/C++: gprof.
• Для Python: cProfile.
• Для Java: Java Mission Control или VisualVM.

18.

2. Профилирование использования памяти (Memory Profiling)
Этот метод используется для оценки того, сколько памяти
занимает программа в процессе выполнения. Он помогает обнаружить
утечки памяти, избыточное выделение памяти и неэффективные
структуры данных.
Программа выполняется с инструментом, который следит за
выделением и освобождением памяти.
Результат показывает распределение памяти между разными
частями программы.
Примеры инструментов:
• Для C/C++: Valgrind с модулем Massif.
• Для Python: memory_profiler.
• Для Java: jmap, jhat.

19.

3. Профилирование событий (Event Profiling)
Этот метод отслеживает события, происходящие в ходе
выполнения программы, такие как системные вызовы, переключения
контекста, блокировки потоков и т.д. Он полезен для анализа
взаимодействий между потоками, блокировок и других сложных
ситуаций.
Программа выполняется с инструментарием, который записывает
все события, происходящие внутри операционной системы и самой
программы.
Полученная информация помогает увидеть, как программа
взаимодействует с операционной системой и другими приложениями.
Примеры инструментов:
• Для Linux: strace, ltrace.
• Для Windows: Process Monitor.

20.

4. Профилирование энергопотребления (Power/Energy Profiling)
Этот метод оценивает потребление энергии программой, что
особенно актуально для мобильных устройств и встраиваемых
систем. Он помогает сделать приложение более
энергоэффективным.
Используется специальное оборудование или программное
обеспечение, которое измеряет потребление энергии
процессором, памятью и другими компонентами устройства.
Результаты показывают, какие части программы приводят к
наибольшему расходу энергии.
Примеры инструментов:
• Для мобильных устройств: Battery Historian (Android), Xcode
Energy Diagnostics (iOS).
• Для серверов: Intel Power Gadget.

21.

5. Статистическое профилирование (Statistical Profiling)
Этот метод основан на выборочном сборе данных о
выполнении программы. Вместо постоянного отслеживания всех
операций, он периодически делает "снимки" состояния
программы, что снижает нагрузку на систему.
Программа периодически прерывается и собирается
информация о текущем состоянии (например, какая функция
выполнялась в этот момент).
Затем данные собираются и анализируются, чтобы
определить, какие функции выполняются чаще всего.
Примеры инструментов:
• Для C/C++: oprofile.
• Для Python: py-spy.

22.

6. Динамическое профилирование (Dynamic Instrumentation)
Этот метод заключается в изменении исполняемого кода
программы на этапе выполнения, чтобы вставлять дополнительные
инструкции для сбора данных. Это позволяет получать детальную
информацию о поведении программы в реальном времени.
Специальные библиотеки или компиляторы добавляют
дополнительный код в программу, который собирает нужные
данные.
Данные собираются динамически, что позволяет видеть
поведение программы в реальных условиях.
Примеры инструментов:
• Для C/C++: DTrace, SystemTap.
• Для Java: Byteman.

23.

7. Трассировка (Tracing)
Метод трассировки заключается в записи всех действий
программы в журнал (лог-файл). Это полезно для диагностики
ошибок и анализа последовательности выполнения.
Программа записывает информацию о каждом важном
событии в специальный файл или базу данных.
Лог-файлы затем анализируются для понимания порядка
выполнения команд и обнаружения аномалий.
Примеры инструментов:
• Для любых языков: log4j (Java), logging (Python), log4cpp (C++).

24. Применение методов профилирования

Различные методы профилирования применяются в зависимости от
конкретных целей и особенностей программы:
• Если нужно найти функции, занимающие много времени, используется
временное профилирование.
• Чтобы диагностировать утечки памяти, применяется профилирование
памяти.
• Для анализа взаимодействия с операционной системой и потоками
используются событийное профилирование и трассировка.
• Если важна энергоэффективность, применяется энергопотребление.
Важно помнить, что правильный выбор метода профилирования
зависит от конкретной задачи и окружения, в котором выполняется
программа.