C++多线程调试和测试的注意事项

  次阅读 作者:智能小宝 来源:互联网 2016-01-26 10:32 我要评论(0)

今天顺便说一下开发C++多线程应用程序时,有关调试和测试的一些注意事项。下面这些注意事项主要是针对C++,不过有些对于其它的语言也适用。

关于设置断点和单步执行

很多同学非常依赖于调试器的断点功能和单步功能。这在单线程情况下倒还好(不过有些单线程但涉及GUI的程序,也会有点麻烦)。至于多线程程序的调试,这两种手段简直就是噩梦的开始。多线程造成的主要问题大都和竞态条件(Race Condition,详细解释看 这里 )有关。而设置断点或单步跟踪可能会严重干扰多线程之间的竞争状态。导致你看到的是一个假象。比如本来有两个线程并发执行,存在某些不和谐的Bug(由竞态引起)。一旦你在某一个线程设置了断点,该线程在断点处停住了,只剩下另一个线程在跑。这时候,并发的场景已经完全被破坏了,你通过调试器看到的可能是一个和谐的场景。

稍微跑一下题。这很类似量子力学的 测不准原理 ,观测者的观测行为干扰了被测量的客体,导致观测者看到的是一个干扰后的现象。

关于Log输出

既然断点和单步不好用。那咋办捏?一个替代方案是输出log日志。它可以有效减轻断点和单步所导致的(针对竞态条件的)副作用。

传统Log机制的问题

传统的log输出主要是打印到屏幕或者输出到文件。对于C++而言,标准库内置的类和函数(比如cout、printf、fputs)可能会有线程安全 的问题(和编译器的具体实现有关)。尤其是标准流类库(iostream)的八个全局对象,更是要小心慎用。轻则输出的log文本混杂,重则导致程序崩 溃。

鉴于上述原因,应该尽量使用第三方线程库内置的log机制来搞定log输出功能。比如ACE内置的ACE_Log_Msg等。

Log函数要短小精悍

很多情况下,我们会包装一个公用的函数来实现log输出功能。然后在该函数内部调用线程库的log类/函数。为了不影响线程的竞态条件,这个 log函数要尽可能简单轻便:不要涉及太多杂七杂八的琐事、千万别进行耗时的操作、尽量不操作一些全局的变量。

Log的副作用

不过捏,即使log函数再短小精悍,也还是有可能影响竞态条件(毕竟log也有开销,也要消耗CPU时间)。

万一竞态条件受到log的影响,那就比较棘手了。我以前就碰到过这种情况:加了log,程序没有问题;去掉log,程序随机崩溃。这种情况一般有两种可能:要么是log功能本身有问题,要么是程序的竞态条件非常敏感(连log的开销都会有影响)。

这时候你能依靠的就只有肉眼和人脑了。先把相关的代码和文档仔细看上几遍(最好再找其他有经验的人一起Code Review),然后大家一起开动脑筋使劲琢磨。

关于Debug版本和Release版本

C++程序经常有Debug版本和Release版本的区别。有些时候,这也会导致一些多线程的问题。

由于Debug版本包含了一些调试信息、启用了某些调试机制(比如assert宏)。所以就可能影响到多线程的竞争状态。在倒霉的时候,会碰上 Debug版本工作正常,Release版本程序随机崩溃。要避免这种情况,可以考虑下面两个办法:

放弃使用Debug版本

你可以干脆放弃使用Debug版本。在这种情况下,你需要考虑把诸如assert之类调试相关的宏替换成自己的一套宏,使得在非Debug版本下也可以生效。

两种版本同步测试

使用此方法,程序员平时自测可以使用Debug版本,但是测试人员日常测试的必须是Release版本。具体的操作步骤可以利用每日构建来辅助进行(每日构建的介绍参见 这里 )。一定要避免:在平时仅仅搞Debug版本的测试,等到发布前夕再制作Release版本。这种做法是非常危险的!

关于测试的机器(硬件)

说一个亲身经历、印象深刻的事情。

当年用ACE开发跨平台程序的时候,公司内的的开发环境和测试环境都是单CPU的机器。因为当时多核的机器还没有面世,多CPU的机器又挺贵,公司没舍得花钱配置。

软件开发完之后,测试人员经过几轮回归测试,也没发现太大问题。但是拿到客户的环境中运行,却经常会随机性崩溃。因为不能在客户环境中 Debug,自己 的环境又死活没问题,开发组的几个人只好充分发挥肉眼和人脑的功能(盯着代码和设计文档猛想)。经过N长时间,差点把脑袋想破,最后才意识到客户的机器是 多CPU的。然后赶紧从其它部门借了一台多CPU机器,装上软件调试,最后查出是一个第三方库有问题。此事过后,我立即想出各种法子,去申请了几台多 CPU机器给测试人员用。

由于上述的前车之鉴,所以我强烈建议:如果是开发多线程的应用程序,尽量给每一个编程人员和测试人员都配置多核/多CPU的机器。毕竟现在多核机器已经很普及了,即使多CPU的机器,价格也还凑合。实在没必要为了省那点小钱而引入开发风险(不光会浪费开发/测试人员的时间,还可能增加实施和维护的成本)。

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