什么是BUG，简单点说就是，程序没有按照我们预想的方式运行。我比较喜欢把BUG分成两类：

1. Crash掉的
2. 没有Crash掉的

可能在平时的编程实践中，往往简单的把BUG与Crash基本等价了。而且我们很多精力也都放在解决Crash的Bug上面。而对于没有Crash掉的BUG，似乎没有过多的关注。但是，实际情况上那些让人痛彻心扉的“天坑”往往是那些没有Crash掉的BUG造成的，比如前一段时间OpenSSL心脏大出血。为什么这么说呢？且听我慢慢道来。

如何合理的制造BUG

Crash掉的BUG，用程序的死证明了你的程序存在问题，你必须抓紧时间来解决程序的问题了。而没有Crash掉的Bug，像是一个善于撒谎的人，伪装成可以正常运转的样子，让整个程序运行在一个不稳定的状态下。虽然外表看起来好好地（没有crash），但是里子早就烂透了，一旦报露出问题往往是致命的，比如OpenSSL的心脏大出血。这就是前人总结的“死程序不说谎”。

Crash不可怕，可怕的是程序没有Crash而是运行在一个不稳定的状态下，如果程序还操作了数据，那带来的危害将是灾难性的。

所以放心的让程序Crash掉吧，因为当他Crash掉的时候，你还有机会去修正自己的错误。如果没有Crash，那就有可能要给整个程序和产品收尸了。因此合理制造“BUG”的原则之一，也是最大的原则就是：尽量制造Crash的BUG，减少没有Crash的BUG，如果有可能将没有Crash掉的Bug转换成Crash的BUG以方便查找。

NSAssert

这个应该都比较熟悉，他的名字叫做“断言”。断言（assertion）是指在开发期间使用的、让程序在运行时进行自检的代码（通常是一个子程序或宏）。断言为真，则表明程序运行正常，而断言为假，则意味着它已经在代码中发现了意料之外的错误。断言对于大型的复杂程序或可靠性要求极高的程序来说尤其有用。而当断言为假的时候，几乎所有的系统的处理策略都是，让程序死掉，即Crash掉。方便你知道，程序出现了问题。

断言其实是“防御式编程”的常用的手段。防御式编程的主要思想是：子程序应该不因传入错误数据而被破坏，哪怕是由其他子程序产生的错误数据。这种思想是将可能出现的错误造成的影响控制在有限的范围内。断言能够有效的保证数据的正确性，防止因为脏数据让整个程序运行在不稳定的状态下面。

关于如何使用断言，还是参考《代码大全2》中“防御式编程”一章。这里简单的做了一点摘录，概括其大意：

1. 用错误处理代码来处理预期会发生的状况，用断言来处理绝不应该发生的状况。
2. 避免把需要执行的代码放到断言中
3. 用断言来注解并验证前条件和后条件
4. 对于高健壮性的代码，应该先使用断言再处理错误
5. 对来源于内部系统的可靠的数据使用断言，而不要对外部不可靠的数据使用断言，对于外部不可靠数据，应该使用错误处理代码。

而在IOS编程中，我们可以使用NSAssert来处理断言。比如：

- (void)printMyName:(NSString *)myName  
{  
    NSAssert(myName == nil, @"名字不能为空！");  
    NSLog(@"My name is %@.",myName);  
}

我们验证myName的安全性，需要保证其不能为空。NSAssert会检查其内部的表达式的值，如果为假则继续执行程序，如果不为假让程序Crash掉。

每一个线程都有它自己的断言捕获器（一个NSAssertionHanlder的实例），当断言发生时，捕获器会打印断言信息和当前的类名、方法名等信息。然后抛出一个NSInternalInconsistencyException异常让整个程序Crash掉。并且在当前线程的断言捕获器中执行handleFailureInMethod:object:file:lineNumber:description:以上述信息为输出。

当时，当程序发布的时候，不能把断言带入安装包，你不想让程序在用户机器上Crash掉吧。打开和关闭断言可以在项目设置中设置assert
,在release版本中设置了NS_BLOCK_ASSERTIONS之后断言失效。

尽可能不要用Try-Catch

并不是说Try-Catch这样的异常处理机制不好。而是，很多人在编程中，错误了使用了Try-Catch，把异常处理机制用在了核心逻辑中。把其当成了一个变种的GOTO使用。把大量的逻辑写在了Catch中。弱弱的说一句，这种情况干嘛不用ifelse呢。

而实际情况是，异常处理只是用户处理软件中出现异常的情况。常用的情况是子程序抛出错误，让上层调用者知道，子程序发生了错误，并让调用者使用合适的策略来处理异常。一般情况下，对于异常的处理策略就是Crash，让程序死掉，并且打印出堆栈信息。

而在IOS编程中，抛出错误的方式，往往采用更直接的方式。如果上层需要知道错误信息，一半会传入一个NSError的指针的指针：

- (void) doSomething:(NSError* __autoreleasing*)error
{
    ...
    if(error != NULL)
    {
        *error = [NSError new];
    }
    ....
}

而能够留给异常处理的场景就极少了，所以在IOS编程中尽量不要使用Try-Catch。

（PS：见到过使用Try-Catch来防止程序Crash的设计，如果不是迫不得已，尽量不要使用这种策略）

尽量将没有Crash掉的BUG，让它Crash掉

上面主要讲的是怎么知道Crash的“BUG”。对于合理的制造“BUG”还有一条就是尽量把没有Crash掉的“BUG”，让他Crash掉。这个没有比较靠谱的方法，靠暴力吧。比如写一些数组越界在里面之类的。比如那些难调的多线程BUG，想办法让他Crash掉吧，crash掉查找起来就比较方便了。

总之，就是抱着让程序“死掉”的心态去编程，向死而生。

如何查找BUG

其实查找BUG这个说法，有点不太靠谱。因为BUG从来都不需要你去找，他就在那里，只增不减。都是BUG来找你，你很少主动去找BUG。程序死了，然后我们就得加班加点。其实我们找的是发生BUG的原因。找到引发BUG的罪魁祸首。说的比较理论化一点就是：在一堆可能的原因中，找到那些与BUG有因果性的原因（注意，是因果性，不是相关性）。

于是解决BUG一般可以分两步进行：

1. 合理性假设，找到可能性最高的一系列原因。
2. 对上面找到的原因与BUG之间的因果性进行分析。必须确定，这个BUG是由某个原因引起的，而且只由改原因引起。即确定特定原因是BUG的充分必要条件。

找到原因之后，剩下的事情就比较简单了，改代码解决掉。

合理性假设

其实，BUG发生的原因可以分成两类：

1. 我们自己程序的问题。
2. 系统环境，包括OS、库、框架等的问题。

前者找到了，我们可以改。后者就比较无能为力了，要么发发牢骚，要么email开发商，最后能不能被改掉就不得而知了。比如IOS制作framework的时候，category会报方法无法找的异常，到现在都没有解决掉。

当然，一般情况下导致程序出问题的原因的99.999999%都是我们自己造成的。所以合理性假设第一条：

首先怀疑自己和自己的程序，其次怀疑一切

而程序的问题，其实就是开发者自己的问题。毕竟BUG是程序员的亲子亲孙，我们一手创造了BUG。而之所以能够创造BUG，开发者的原因大致有三：

知识储备不足，比如IOS常见的空指针问题，发现很多时候就是因为对于IOS的内存管理模型不熟悉导致。

错心大意，比较典型的就是数组越界错误。还有在类型转化的时候没注意。比如下面这个程序：

//array.count = 9
for (int i = 100; array.count - (unsigned int)i > 10 ; )
{
    i++
    .....
}

按道理讲，这应该是个可以正常执行的程序，但是你运行的话是个死循环。可能死循环的问题，你改了很多天也没解决。直到同事和你说array.count返回的是NSUInterge，当与无符号整形相间的时候，如果出现负值是回越界的啊。你才恍然大悟：靠，类型的问题。

逻辑错误

这个就是思维方式的问题，但是也是问题最严重的。一旦发生，很难查找。人总是最难怀疑自己的思维方式。比如死循环的问题，最严重的是函数间的循环引用，还有多线程的问题。
但是庆幸的是绝大多数的BUG都是由于知识储备不足和粗心大意造成的。所以合理性假设的第二条：

首先怀疑基础性的原因，比如自己知识储备和粗心大意等人为因素，通过这些原因查找具体的问题。之后再去怀疑难处理的逻辑错误。
有了上面的合理性怀疑的一些基本策略，也不能缺少一些基本的素材啊。就是常见的Crash原因，最后我们还是得落地到这些具体的原因或者代码上，却找与BUG的因果性联系。

1. 访问了一个已经被释放的对象，比如

   NSObject * aObj = [[NSObject alloc] init];
   [aObj release];
   NSLog(@"%@", aObj);

2. 访问数组类对象越界或插入了空对象
3. 访问了不存在的方法
4. 字节对齐,(类型转换错误)
5. 堆栈溢出
6. 多线程并发操作
7. Repeating NSTimer

合理性假设第三条：尽可能的查找就有可能性的具体原因。

因果性分析

首先必须先说明的是，我们要找的是“因果性”而不是“相关性“。这是两个极度被混淆的概念。而且，很多时候我们错误的把相关性当成了因果性。比如，在解决一个多线程问题的时候，发现了一个数据混乱的问题，但是百思不得其解。终于，有一天你意外的给某个对象加了个锁，数据就正常了。然后你就说这个问题是这个对象没有枷锁导致的。

但是，根据上述你的分析，只能够得出该对象枷锁与否与数据异常有关系，而不能得出就是数据异常的原因。因为你没能证明对象加锁是数据异常的充分必要条件，而只是使用了一个单因变量实验，变量是枷锁状态，取值x=[0，1],x为整形。然后实验结果是枷锁与否与数据异常呈现正相关性。

相关性：在概率论和统计学中，相关（Correlation，或称相关系数或关联系数），显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。在这个广义的定义下，有许多根据数据特点而定义的用来衡量数据相关的系数。

因果性：因果是一个事件（即“因”）和第二个事件（即“果”）之间的关系，其中后一事件被认为是前一事件的结果。
错误的把相关性等价于因果性。不止是程序员，几乎所有人常见的逻辑错误。为了加深认识，可以看一下这篇小科普：相关性 ≠ 因果性。

因果性分析的首要问题就是，别被自己的逻辑错误欺骗，正确的分辨出相关性和因果性之间的区别。不要把相关性等价于因果性。

之后便是因果性分析的内容了，之前一直反复说，因果性分析的目的就是确定特定原因是BUG发生的充分必要条件。那么确定这个事情，就需要两步：

1. 充分性证明
2. 必要性证明

关于充分性证明，这个基本上就是正常的逻辑推理。基本思路就是，能够还原出BUG出现的路径，从原因到BUG发生处的代码，走了怎样的函数调用和控制逻辑。确定了这个基本上就能够证明充分性。一般情况下根据Crash的堆栈信息能够，非常直接的证明充分性。

关于必要性证明，这个就比较困难了。充分性和必要性的定义如下：当命题“若A则B”为真时，A称为B的充分条件，B称为A的必要条件。那么必要性就是，BUG能够作为导致BUG的原因的原因。这个说法比较拗口。换种说法，就是你得确认这个BUG能够解释原因，这个BUG就是而且只是这个原因造成的。

只有证明了充分必要性，才能算是真正找到了BUG的原因。