总结下c/c++的一些调试经验
工作2年,干了一年ARM平台嵌入式,一年后台,总结下这两年开发中调试的经验。我把调试手段分成2种:打印日志和用工具分析。因为平时主要开发在Linux平台,就以GDB为例
一、打印日志
1. 合理设置日志级别
一般的日志库都会有日志级别,合理使用能避免因线上环境的日志打印过大而导致的磁盘占用过高,搜索日志耗时太长,因为日志大小超过设置值,导致一天打印日志数过多等问题。线上环境的日志一般需要以下级别:
Info,表示业务走到关键点时候的变量信息,队列消费数目,等待处理数目这些用于定位业务是否正常,分析程序性能所需要的指标信息
Warn,正常情况下程序不应该出现这种状态,但不是致命错误
Error,程序异常了,或者已经挂掉了
而测试环境,功能测试时可以把日志设置成Debug级别,最后代码提交时,可以带有Debug级别的日志,但务必保证留下的日志精简,明确。一个精简的调试日志,可以替代大部分函数内注释
2. 善于运用内置的调试宏
c++提供的几个宏:__FILE__ , __FUNCTION__ , __LINE__ 帮助定位代码位置
void Foo(){
//error here
Log.Error<<__FUNCTION__<<" is errors in Line["<<__LINE__<<"] varable is "<<var<<endl;
}
当然,有的库自带了这些信息
3. 日志划分
多线程下,一个模块可能有多个业务流程。日志划分时最好按照业务,或者模块划分。比如数据库操作的一个日志,和消息中间件通信的一个日志。便于日志归档管理
4. 避免滥用日志
日志级别设成info时,debug是不会打的。但这并不代表这条debug级别的日志不会消耗cpu的资源。看下面这个例子
log.debug("fun[%s] return [%d]", __func__, fun());
这条日志不会被打印,但仍然会执行,并且消耗cpu。理由有2点。
- 日志的接口函数被调用了,只是判断级别不够,不输出到日志文件。
- fun()作为函数的实参传递,fun先被掉用,再将结果传给日志接口
所以一定不能觉得测试的日志反正线上不会显示,就可以随意打印。
总结起来,日志需要注意以下3点
- 一条日志描述清楚when,what,where信息
- 在可能出现问题的地方打日志,通过其他日志能推断出信息的地方,无需再打日志
- 调用日志打印接口时,不要调用函数
二、GDB调试以及coredump分析
1. ELF文件
ELF(Executable Linkable Format)是COFF(Common File Format)的格式变种。系统中采用ELF的有以下几种
- 可重定位文件
- 可执行文件
- 共享目标文件
- 核心转储文件(Core Dump File)
这4类文件在Linux中可以通过`file [file name]`看出属于哪一种。核心转储文件就是我们常说的core文件,当程序意外终止时,系统将进程的所有地址空间以及终止信息存在该文件中。所以我们需要对ELF有所了解,才能正确分析core文件。有的系统限制了core文件的大小,需要ulimit -a看一下,然后设置成需要的值,例如ulimit -c unlimit
2.处理目标文件的工具
- AR:创建静态库,插入删除列出和提取成员
- STRIP:列出一个目标文件中所有可打印的字符串
- NM:列出一个目标文件的符号表中定义的符号
- SIZE:列出目标文件中节的名字和大小
- READELF:显示一个目标文件的完整结构,包括ELF头中编码的所有信息。包含SIZE和NM的功能
- OBJDUMP:所有二进制工具之母,能够显示一个目标文件中所有的信息。最大的作用是反汇编.text节中的二进制指令
- LDD:列出一个可执行文件在运行时需要的共享库
常用的参数举例:
readelf -h [file] 查看elf头部信息
readelf -S
objdump -d -j [section] [file]
3. gdb的使用

(图摘自CSAPP ch3.11)
产生coredump文件时分析步骤:
1. bt 查看程序crash位置,where也可以
2. `frame number` `up/down n` 到对应标号的栈帧
3. list + 查看代码
4. info locals 简化命令i locals。看栈变量、函数行
5. `print name_of_variable` or `p name_of_variable` 打印变量
需要注意的是,由于现在gcc编译器普遍开了优化,使源代码和生成的代码之间的映射更难看出。这些优化对程序性能有提升,却增加了调试的难度。当看不出时,需要结合日志和代码推断问题。
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