开发者花费无数时间追查那些因竞态条件、随机数生成或外部服务时序而时有时无的 bug。
构建一个工具包,记录程序执行元数据,以帮助复现和分析不稳定的测试和间歇性故障。重点关注 React 和 Django 等流行框架。
从简单的执行日志记录器开始,捕获时序和随机种子。之后再添加对可能执行路径的可视化。
主要挑战是性能开销和生产系统的集成复杂性。
开发调试辅助工具,帮助追踪复杂系统中非确定性行为的根本原因。
随着系统日益分布式,非确定性 bug 诊断起来愈发困难。
开发者花费无数时间追查那些因竞态条件、随机数生成或外部服务时序而时有时无的 bug。
构建一个工具包,记录程序执行元数据,以帮助复现和分析不稳定的测试和间歇性故障。重点关注 React 和 Django 等流行框架。
从简单的执行日志记录器开始,捕获时序和随机种子。之后再添加对可能执行路径的可视化。
主要挑战是性能开销和生产系统的集成复杂性。