轉眼間，距離Jerry最近一篇文章推送已經過去了一個多月的時間了。

公眾號更新的頻率降低，不是因為Jerry偷懶，而是由於從春節過後，我所在的SAP成都研究院數字創新空間整個團隊，一直在忙一個5月份需要交付的專案上。

Jerry每天的工作量像下面這張圖這樣：

這個專案裡Jerry負責的是後臺開發工作，我用nodejs開發了若干微服務，每個微服務實現一個特定的業務邏輯。這些微服務由Jerry另外開發的一個編排器(Orchestra)統一排程。整套後臺實現部署在亞馬遜雲平臺(Amazon Web Service，以下簡稱AWS)上。

離交付日期越來越近了，我們的功能也趕得差不多了。本地測試執行得很好的場景，部署到AWS上執行後出現了一些bug。比如昨天就遇到一個棘手的bug，因此有了今天這篇文章。

2014年五一節的前一天，當時Jerry還在SAP CRM開發團隊工作，負責處理SAP CRM中介軟體的一個bug。這個bug和程式碼執行時序有關，每執行一次只有40%的機率能重現，花了我整整一天(8個小時)的時間除錯。因為重現bug的場景太複雜，需要除錯的ABAP程式碼量太大，所以讓我印象深刻。那個bug處理完之後，我也對自己花了8小時才搞定該bug的效率很不滿意，因此寫了一篇部落格總結這次排錯的經驗教訓：

My Tips about how to handle complex and tricky issues

https://blogs.sap.com/2014/05/01/my-tips-about-how-to-handle-complex-and-tricky-issues/

回到昨天我遇到的在AWS上出現的bug，根據問題的表象，一開始我和負責前端開發的同事，連這個問題出在前端還是後端都沒辦法判斷。當微服務部署在本地並進行測試時一切正常，只有部署在AWS上進行整合測試時才會暴露，而執行在AWS上的nodejs應用，我昨天還不知道如何除錯，因此只好採用我大二剛學C語言程式設計時用過的最笨的排查辦法：打日誌。

2001年，在結束了一年的計算機專業基礎課學習後，Jerry開始了Unix環境下C語言程式設計的學習。當時我對gdb這種以命令提示行方式進行的除錯風格很不適應，大多數時候的排錯採用的還是在程式碼裡新增printf語句列印變數內容的方式來進行，被寢室的同學鄙視了好久。

於是昨天我繼續採用了這種自己18年前就曾經用過的排錯方式：

1. 在可能引起bug的相關程式碼處逐一加上日誌輸出語句

2. 執行會出現bug的使用者操作

3. 閱讀AWS上生成的日誌語句

上述三個步驟是一個不斷迭代的過程。最開始我加了若干日誌輸出語句，執行操作後閱讀生成的日誌，發現沒有任何異常。於是不斷地增加新的日誌列印程式碼，最後導致了執行一次操作，會生成1200行的日誌輸出。

我和負責前端開發的同事兩人坐在顯示器前，一行行檢查這海量的日誌輸出。由於問題是使用者第二次操作後才會暴露，每次操作會生成不同的會話，我們被迫不斷的上下滑動螢幕來比較這兩次會話的uuid和相關的WebSocket uuid等變數。Jerry很快發現，眼睛一眨不眨地盯著顯示器逐條檢查日誌，時間一長眼睛就痛得受不了。無奈之下，只得把這些日誌用印表機列印出來，用不同顏色的筆標註出兩個會話對應的各種變數，在紙上來回比對。於是就有了下面這些紙張：

雖然最後用這種辦法，成功排除了後臺出錯的可能性，使我們得以把精力花在前臺程式碼的審查上，但是像我一個同事評價的，“ 這種方式太不環保了 ”，並且我自己也覺得，效率太低了。

後來好幾位熱心的同事告訴Jerry，就算執行在SAP Cloud Platform或者AWS這些雲平臺上的nodejs應用，也是可以單步除錯的，Jerry Google了一下，發現遠端除錯確實很簡單，就兩條命令而已。

Jerry用我們創新空間團隊另外一位同事Haytham開發並部署在AWS上的一個nodejs應用為例來嘗試如何在我的本地電腦上對其進行除錯。

Haytham雖然是一個大四本科生，但是已經在SAP成都研究院Jerry所在團隊實習將近十個月的時間了，最近三個月一直在SAP德國總部參與一個專案的開發。

等Haytham回到成都後，會將自己這十個月的工作感悟，從一個SAP新人的視角給大家分享出來，敬請期待。

Haytham之前寫過的文章：

SAP成都研究院許聚龍：Hello, Coresystems！

Haytham寫的這個nodejs應用實際上是Github Webhook的一部分。我們在本地進行微服務nodejs開發，本地git客戶端推送程式碼到遠端github倉庫。然後需要在AWS上手動git pull把最新的程式碼拉下來，再用一個開源工具pm2進行微服務部署。Haytham寫的這個nodejs應用，能實現本地git推送完畢後一切後續流程的完全自動化，節省了我們大量的部署時間。

下面就來對Haytham這個執行在AWS上的nodejs應用進行遠端除錯。