트위터에서 위 그림을 보게 된 것이 이 글을 쓰는데 출발점이 되었다.그림에서는 너무 재미있게 표현했지만, 디버깅도 나름의 전략이 필요하다.

 

 버그라는 것은 언제 발생하는가? 대다수의 버그는 개발자가 코드를 작성할 때 가지고 있던 문제에 대한 인지모델이 실제 현실과 다를 경우 발생한다. 개발자의 머리속에 모습을 갖춘 모델은 개발자의 편향이 반영되어 있으므로,  기대한 동작과 현실동작이 다를 경우 이러한 편향성을 극복하기 위해 잠시 걷거나(일종의 context switching), 설명서를 읽거나, 문제가 될만한 지점에  중단점을 설정한 다음 주변 코드를 살펴보면서 자신이 가진 모델/이론의 한계나 문제점을 극복하는 계기를 마련해야 한다. 비슷한 경험을 가진 다른 사람과 이야기를 나눠보는 것(구글링 첫번째 페이지)이나 누군가에게(자신 포함) 문제를 설명하면서 모델을 객관적인 시선으로 재검토해보는 것(오리인형/테디베어에게 말걸기)등의 방법이 있다. - 나는 코드 리뷰도 같은 맥락으로 바라본다. 코드 커밋 이전에 제 3의 시선으로 코드를 살펴 보는 것이 코드 리뷰의 진짜 가치아닐까? 다른 사람이 코드를 검사한다는 행위 자체는 중요한 포인트가 아니라고 생각한다.

 

하지만 위 그림에서도 나와있지만 대부분 너무 쉽게 Print문을 찍거나, 그냥 반복실행해 보면서 정상동작하기를 기대하는 경우도 많다. 물론 Print문을 찍는다고 문제가 될 것은 아니다. 정작 중요한 것은 그렇게 메시지 출력을 찍어가면서 머리속에 자신이 작성한 코드의 동작 모델을 재 검토하고 수정/보완할 수 있는지가 중요하다고 생각한다. 반복 실행도 마찬가지.. 전략없이 문제를 바라보면 해답을 찾을 수 없다.

 

아인슈타인이  이런 말을 남겼다.

" 어제와 똑같이 살면서 다른 미래를 기대하는 것은 정신병 초기증세이다.
insanity : doing the same things over and over again and expecting different results."

 

그러면 디버깅하는 접근법은 어떤 것들이 있을까?코넬대 전산과 수업중 한 강의 내용을 소개한다.

 

  • 코드를 점진적으로 개발하면서 자주 테스트하기다. 그러다 보면 마지막 변경 코드부분이 원인일 가능성이 높다. 중요한 것은 버그/오류의 영향력을 지역화(국소화;localization)시키는 것임.
  • 로그 많이 남기기. 많이 남기기만 해서는 덜 유용. 시각화 도구를 작성하면 원인 파악이 용이
  • Assertion 도구 사용.
  • 디버거 사용.: 중단점 설정. 함수 코드 이해, 실행중 선택 지점에서 메모리 내용 검사하면 런타임에 정보를 얻을 수 있음.
  • 역추적: 문제가 발생한 지점에서 부터 호출한 코드로  역으로 추적해 가는 기법
  • 이진 검색: 오류원인이 증상이 발생한 코드 부분과 거리가 멀면 역추적이 힘듦. 분할 정복 방식으로 코드를 탐색하여 버그 찾기.
  • 문제 단순화: 버그와 관련이 없는 코드를 점진적으로 제거하면서 문제가 될만한 부분 찾아가기
  • 가설 수립을 통한 검증.
  • 버그 클러스터링: 버그 보고를 카테고리로 나누어 분석하기.
  • 오류 감지 도구: Coverity등의 도구를 사용하기
  • 버그가 발생한 위치는 예상과 다를 수 있다. 열린 마음 유지
  • 뒤집어 생각해 보기: 버그가 없는 곳은 어디인지를 스스로 물어보다보면 원인이 되는 코드를 찾을 수 있음.
  • 버그가 없다고 생각한 이유를 자신/타인에게 설명하기 -> 문제를 명확히 하려다보면 버그가 발견될 수 있음
  • 입력 데이터 검사하기
  • 올바른 소스코드인가 살펴보기
  • 휴식 취하기

 

소프트웨어를 개발하면서 버그는 피할 수 없다. 하지만 같은 버그를 오랫동안 만나고 싶지는 않다. 전략적으로 접근하여 버그를 자주 만나지 말고, 만나더라도 오래 보지 말자.

 

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너무 좋은 글이어서 요약과 함께 공유.
20년동안 소프트웨어로 근무한 가민사의 스탭 엔지니어분이 자신의 경험을 적었다. 100% 공감..(아 나는 왜 이런 글을 못적는것인가...) 하지만 내가 만날때마다 동료들에게 하던 이야기들이 정리되어 있어 한편으로는 흐뭇하다. 나만 그렇게 생각하는게 아니었어..
 
1. 더 많은 소프트웨어 엔지니어링 관련 문서 읽기 - 뉴미디어 말고 차분히 정제된 좋은 책 읽기.
2. 문학이나 다른 비 기술서적 많이 읽기 - 사람에 대해 이해하기
3. 맥락이 왕 - 케바케
4. 모든 것이 절충: 트레이드오프를 인식하고 프로젝트 목표에 가장 잘 맞는 최상의 솔루션 제공. 용기의 미덕은 비겁함과 무모함 사이의 중간
5. 소프트웨어 공학은 실용 인식론 - 기계가 이해하는 코드 작성이 아닌, 인간이 이해하는 코드 작성. 체계적이고 의미있는 방식으로 지식을 조직화하기
6. 소프트웨어 공학은 프로그래밍이 아님: 지식에 기반한 결정, 구조화된 접근 방식, 경험적 방법, 반복을 통한 지식 향상 . 실제 문제를 인식. 고객이 진정으로 원하는 것과 고객이 원한다고 가정하는 것을 구현하는 것의 차이
7. 일상 업무에 지식과 추론을 사용: 정보에 입각한 결정/추론
8. 설계 의도파악 - 모든 결정은 어떤 일련의 의미를 가지며, 결정할때 이런 의미를 잘 이해하자.
9. 결정 문서화 - 결정이 내려진 맥락, 고려된 대안, 다양한 대안 간의 절충 분석 및 결정의 영향을 문서화
10. 신입에게 기술 세부사항을 설명할 방법 찾기 - 중요하지 않은 세부사항은 추상화하고 중요한 측면에 집중하기
11. 다른 사람이 이해할 수 있는 시스템 설계 - 우리는 팀으로 일한다.
12. 테스트는 필수 - 우리의 가설이 틀렸다고 가정하고, 가설을 테스트하려는 노력을 기울여야 한다.
13. 코드 작성보다 문제해결에 집중하자 -
14. 알고리즘과 자료구조 학습: 충분한 사전 지식을 갖춰야 더 의사소통을 잘 할 수 있음
15. 작은 것부터 혁신하자 - 작은 프로세스 개선부터 더 큰 혁신을 끌어가자. 문화 바꾸기도 동일
16.지행일치, 행지 일치 - 엔지니어링이란 경험적인 것. 배운 것을 적용하고, 적용하면서 배우고.. 좋은 학습 방법 개발 및 건전한 경험 프로세스 적용.
17. 실수로 부터 제대로하는 법을 배우기: 실수는 발전의 열쇠. 실수의 영향력을 통제해야 함. 완전히 피할 수 없음. 주요 위험을 평가하고 추적해야 함. 실수를 통해 우리는 더 빨리 배우는 경향이 있음. 가설의 오류 가능성을 통해 새로운 것을 배워 가설 모델과 현상에 대한 이해도를 향상시킴
18. 나 자신을 포함한 모든 것에 의심을 품자. - 모든 명제가 거짓일 수 있다고 가정.
19. 자신의 편견도 관리해야 하는 문제 - 자신이 가진 편향성을 인정하자.
20. 끝없는 도전 - 배우고, 실험하고, 우리 자신을 향상시킨다.
 
 
 

Lessons Learned After 20 Years of Software Engineering

It’s good to sit back and reflect from time to time. Lucian Radu Teodorescu does just that and reports back. 15th of August 2002 – the date I started working as a professional software developer. I was still 18 at that time. I have been in this profess

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