bug的本意是指昆虫、小虫、损坏、缺陷等意思，在互联网时代还有一种引申意义，用来形容某人/物超乎想象的厉害，那简直就是开挂的人生，系统的bug！
一般地，在码农的世界里，bug是在电脑系统或程序代码中隐藏着的一些未被发现的缺陷或问题，可以简称为程序缺陷。从广义上看，还包括软件需要改进的细节、或与需求文档存在差异的功能实现等等。
bug 是如何与程序缺陷联系起来的呢？
时光回溯到一台计算机可以装满整个房间的时代，大约在1945年9月9日，Grace Hopper发现了Harvard Mark II 计算机的第一个bug。Grace Hopper是数据处理方面的专家，在1952年为UNIVAC开发了第一个编译器，能够把人读得懂的高级语言翻译成计算机能够识别的机器语言。
那一天，Grace Hopper对Harvard Mark II设置好的17000个继电器进行编程后，技术人员正在进行整机运行，它突然停止了工作。于是他们爬上去找原因，发现这台巨大的计算机内部一组继电器的触点之间有一只飞蛾，这显然是由于飞蛾受光和热的吸引，飞到了触点上，然后被高电压击死。死去的飞蛾被夹扁在触点中间，从而“卡”住了机器的运行。
所以在报告中，Grace Hopper用胶条贴上飞蛾，并用“bug”来表示“一个在电脑程序里的错误”。后来，人们在电脑系统或程序代码中隐藏着的那些未被发现的缺陷或问题，也叫“bug”，同时 把排除程序故障叫DEBUG，这一“称呼”成为计算机领域的专业术语。
BUG和DEBUG的中文译为“缺陷”和“调试”。“缺陷”可能更反映事物的本质，因为“bug”是从外面爬进去的，并非程序本身有问题。而程序本身存在的问题，是程序原来就具有的。
一般地，在程序设计中的术语， Bug是在软件运行中因为程序代码本身有错误而造成的功能不正常、体验不佳、数据丢失、非正常中断、死机等现象。
Bug 的产生原因多种多样，千奇百怪，例如：
改错了文件
改对了文件，但放错了位置，或者根本忘了保存
改对了文件但没有重新编译
认为把那个条件变量开启/关闭了，但实际上弄反了
运行了错误的版本
改正了问题，但忘了提交
改正了问题，也提交了，但其他代码都依赖于之前有问题的版本
......
软件系统是一个丰富多彩的世界，总有Bug在里面飞来飞去。任何软件在发布时都不可能是绝对的零Bug，因为谁都不敢保证，自己写的代码没有任何问题。
实际上， bug的生命周期可能是这样的：
产生-->被发现-->被解决或者变成了另一个bug。
但是从软件工程尤其是QA的角度看，任何一个bug的一般生命周期包括这样几个阶段：
新建-->指派-->已解决-->待验-->关闭
如果等待检验的bug在验证时没有解决好，则需要重新打开bug，开启循环并继续指派。
由于bug众多，我们在fix bug的时候往往本着要事优先的原则，处理那些影响较大的bug，这需要根据bug 的严重程度分类，例如：critical，major，minor，de-effeicency，也就是所谓的P0/P1/P2/P3， 当然粒度也可以分得更细或者粗一点。
根据不同视角，可以对bug有不同的分类，根据bug 所影响的领域分类，QA的测试领域可以参见《程序员眼中的测试》。
另外，bug的数量往往被用来作为衡量软件质量的一个指标。在CMM中规定的软件质量标准如下（Bug个数/千行源代码）：
CMM1级 11.95
CMM2级 5.52
CMM3级 2.39
CMM4级 0.92
CMM5级 0.32
因此，我们往往会在生产bug 和 debug中徘徊，写代码的时间与排错时间的比例有时会高达2:8。既然debug 是我们工作生涯中不可或缺的组成部分，容易混淆的是，debug 尽管在更多时候是一个过程，但有时候指的是一个程序——debugger。
Debugger为一种调试软件，工程师或程序员可以用来验证算法。在一般的硬件设备上，都有着专门用于debug 的接口，在不太遥远的DOS世界里，一行debug 命令可以起到让操作系统初始化的效果。
在windows平台上，WinDbg是微软发布的一款相当优秀的源码级(source-level)调试工具，可以用于Kernel模式调试和用户模式调试，还可以调试Dump文件。
在Linux平台上，一般使用GDB，又称GNU调试器，是用来帮助调试程序的工具。gdb的主要功能如下：
启动程序，可以按照自定义要求随心所欲的运行程序。
可让被调试的程序在指定设置的断点处停住。（断点可以是条件表达式）
当程序被停住时，可以检查此时程序代码中所发生的事。
还可以改变程序代码，修正一个BUG产生的影响从而测试其他BUG。
很多跨平台的编程语言都一般会有各自的Debugger。PHP的调试方法最基本的是echo或者var_dump。还有就是使用zend debug 或者Xdebug的调试插件。
pdb是 The Python Debugger 的缩写，是Python标准库的一个模块。pdb模块规定了一个Python程序交互式源代码调试器，支持在设置断点（包括条件断点），也支持源码级单步调试，支持栈帧监视，支持源代码列出，支持任意栈帧上下文的随机Python代码估值。它还支持事后调试，并且能在程序控制下被调用。
例如：
>>> import pdb
>>> import mymodule
>>> pdb.run('myfoo.test()')
>>>
也可以命令行调用 python -m pdb myfoo.py 。
总之，Debugger是我们在单机debug中非常重要的工具。但是，对于分布式系统而言，这些debugger 都有着很大的局限，虽然也有一些debugger工具，但多是面向特定系统的。
那么分布式系统的debug 主要依赖什么呢？日志。关于日志的重要性，可以参考《全栈必备 Log日志》。
不论是单机上的应用，还是分布式系统，debug是遵循问题隔离的原则，便于定位问题。
问题隔离可能是所有debug中最强大的核心原则. 问题是否可重现是非常重要的。如果不能重现这个问题的产生方式, 解决起来会变得异常困难。问题隔离使我们拥有了控制变量。
从空间隔离上看，程序代码中具有不同的库或者框架, 并且可以包含许多同事的提交, 其中, 可能有一些已经不再在这个代码库上工作了。问题隔离有助于消除问题的非必要部分, 以便专注于一个解决方案. 问题隔离的目的是弄清楚是发生冲突的根本原因，了解是否存在竞争条件。
从时间隔离上看，避免一次性的大量修改，越少改动代码越好，这样有助于发现问题。连续反馈的一致性结果越多, bug的跟踪就越容易。所以在调试时, 尽量不要安装任何新的软件或组件, 或者引入新的依赖。如果发现每次静态输入却返回了不同的错误, 应该马上提高警惕, 并且全力解决它。
通过二分法去定位问题是Debug的一般方法，即便如此，面对各种不同的编程语言，还有千姿百态的软件系统，我们很难有高效快速的通用方法。
但是， 有一些debug时的关注点，可以看作雕虫小技。
复现一个Bug，一般从环境检查开始。从底层到应用层逐层检查，要耐心确认。同时，关注帮助文档、手册或数据表，关注工作目录或者运行环境的路径。
不要害怕被大量的调试日志，看起来很吓人，但实际上是来帮忙的。大多数时候它会告诉我们真正的问题是什么和在哪里！在25年前，debug C 语言程序的时候，自己好像只能依赖printf来定位问题。
根据日志思考：什么导致了这个错误？错误是如何触发的？...
先看看拼写错误吧，typo 或者简单的语法疏忽有时不易发现。有时候括弧或者大括弧的幸运碰撞，有时候context成了content，fetch成了fecth，如果对自己的代码熟视无睹，可以让别人帮着看一眼。
同样，“以终为始”，先检查是否接收了正确的数据类型，一般的防御式编程都可以看到接收的参数或数据。如果接收方合乎预期，跟随调用链的脚步，看调用者的函数，一步一步逼近bug的所在地。
如果定位到了函数，尤其是那些执行的迭代方法（尤其如for、while、do等循环处理），尝试在console上显示一步一步地执行结果。
对指定的函数或者逻辑输入固定的数据，或者执行固定的代码来做定向验证，可以是正向的，也可以是逆向的。
如果增加了大量输入还看不到所需输出的话，需要确认一下这些代码真的在执行吗？虽然有了条件语句（如if，switch等），但实际上执行的是在这里么？在条件语句中注入简单的代码，比如打印一个简单的“hello world”，可以帮助您看到程序执行的流程。
当然了，如果有完整一点的单元测试，往往方便的多。
如果对于bug发生的逻辑模块位置迟迟不能定位，往往还要回归到通过二分法定位。逐行注释代码的方法可能是可行的，但不是最有效的方法。如果对问题所在没有什么想法的话，这可能是一条必经之路。
“好脑子不让烂笔头”，有时候，我们需要一支笔和一张纸，就可以从所有的技术细节中解放出来，就能从视觉上看到事情是如何运作的，把逻辑流程画出来能够帮助我们梳理和定位代码逻辑上的问题。这有点儿像反向工程，尤其对于那些不熟悉的代码，阅读代码并画出流程会提供较大的帮助。
“Zero Bug” 可能是程序员追求的目标，但现实中存在着较大的困难。程序员的日常离不开debug，宽泛一点说是trouble shooting（故障排除）。故障排除在很多时候依赖于经验，反复实践几乎是不二法门，但是，我们可以通过归纳总结自己的经验形成一个“心智模型”，可能是树状的，也可能是金字塔结构，也就是所谓的“套路”。
我们都有一个共同的梦想——成为更棒的程序员，但是如何做？如何学习和精进自己的技术？如何做业务分析和架构设计？如何做技术管理？本书就广大程序员都很关注的问题提供一些思路和方法。
