debug skill

Author: PegasusWang

debug/index.rst

@@ -11,13 +11,13 @@ Debug 调试技巧
 一开始的负责会为以后协作和维护带来极大便利（当然你想干两天就走让其他人擦屁股就当我没说）。
 最后，很多东西我也在摸索，上面的玩意你就当小白的踩坑记录，随着理解和经验的加深我会不定期更新本篇内容。另外我发现网上大部分是教程性的东西，对于python相关的工程性的东西很少，我很疑惑难道大部分公司的python项目都写得相当规范？没人吐槽？反正我是踩过坑，希望看到过本章的人能把python代码质量重视起来。
 
-如何定位和修复 bug：复现和定位，大胆假设，小心求证。定位需要找到 bug 出现时候的上下文信息，可以用 log，sentry，kibana 日志系统等查看。确认之后通过走查代码、断点调试等方式寻找代码逻辑错误。
+如何定位和修复 bug：复现->定位->修复->验证->复盘。大胆假设，小心求证；思路不通，换个角度。定位需要找到 bug 出现时候的上下文信息，可以用 log，sentry，kibana 日志系统等查看。确认之后通过走查代码、断点调试等方式寻找代码逻辑错误。
 
 - 第一步是复现，偶尔才复现的代码是很难排查错误的。如果不好复现但是有 sentry 之类的记录工具也是极好的，sentry 会记录当前栈信息和变量信息，非常有利于排错。
 - 走查代码。使用 pylint 等静态检测工具排除低级错误(你应该把它集成到开发工具里)。
 - 看提交日志。最近代码的修改记录，是否是别人的代码引入了 bug。是否可以回滚到上一个可用部署解决呢？(注意一旦一个新的上线出问题，应该先回滚部署而不是回滚代码)
 - 看日志，各种日志(logging, nginx)，看 sentry 异常信息。很多框架或者工具都有 debug 模式，打开 debug 模式可以获取到更多有用信息（但是要注意线上慎用 debug 级别日志）
-- 加日志。如果已有的日志没能排查出来关键信息，可以适当增加 debug 日志记录更充分的数据。比如关键函数的输入和输出，关键rpc调用/数据库查询/第三方库调用的输入和输出等。
+- 加日志。如果已有的日志没能排查出来关键信息，可以适当增加 debug 日志记录更充分的数据。比如关键函数的输入和输出，关键rpc调用/数据库查询/第三方库调用/重要数据结构的输入和输出等。
 - 问同事，问源码作者(脸皮要厚)，让同事帮忙 review 审查代码。有时候人有思维定势，你自己看不出来的别人可能一眼就看出来了。
 - 借助搜索引擎。很多问题 google/stackoverflow/github 上都可以搜到，善用搜索引擎解决问题。
 - 小黄鸭调试法，桌子上放个小黄鸭（小黄鸡儿也行），然后尝试从头到尾给它讲解有问题的代码段，说不定就在你给它代码描述过程中发现了问题。