如何用rr来debug你的C/C++程序(Linux)
想象一下如果你的程序某时会崩溃，但是不能稳定复现，你会如何debug它?
用传统debugger面临的问题就是你不知道这次运行的时候能不能复现，你猜测可能某段代码出现了问题，所以进行了一番检查。但如果最后不能复现的话，刚刚所做的工作就是无用的。gdb通过一个反向调试的功能解决了这个问题。但是gdb的反向调试代价很大，在大型项目上运行很吃力。Bug出现的几率高还好，但如果出现的概率是1/100，甚至1/1000呢？
要么就用大量printf，通过print出数据来进行debug，好处是重复运行程序的成本较低，可以写个脚本，反复可以多次尝试，直到程序崩溃，然后反回去看log。但也有一样的问题就是效率不高，哪怕复现成功了，也很有可能现有的printf并不能解决问题，需要加更多的printf，又要反复运行程序来复现。
rr的出现就是来解决上面提到的问题。rr是一个debugger，通过记录程序运行时的状态，来提供一个可以反复反向调试的debug环境。
rr的优点
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比gdb的反向调试更成熟，并且有更少的消耗
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对多线程进程友好，可以只调试某个进程
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支持gdb的指令
安装
推荐按着官方文档来进行本地编译，然后安装。请注意rr现在只能在Linux上运行并且对CPU有一定的要求，具体要求请看官方文档。
ubuntu快速安装
cd /tmp
wget https://github.com/rr-debugger/rr/releases/download/5.5.0/rr-5.5.0-Linux-$(uname -m).deb
sudo dpkg -i rr-5.5.0-Linux-$(uname -m).deb操作系统配置
需要 Linux 内核 3.11 或更高版本（检查uname -r）。
/proc/sys/kernel/perf_event_paranoid必须 <= 1 rr 才能有效工作（即能够使用perf计数器）。一些发行版将其设置为 2 或更高，在这种情况下，您需要将其设置为 1 或使用rr record -n，这很慢。通过运行临时更改设置
$ sudo sysctl kernel.perf_event_paranoid=1基础使用方法
使用rr总共分成两步
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第一步是
rr record- 运行程序，并且记录下程序运行时的状态。 -
第二部是
rr replay- 回放记录好的程序。
实例
#include <cstdio>
#include <thread>
#include <stdlib.h>
void inc(int& x, int id) {
id = id + 1; //这一行有点多余，主要是为了展示rr的reverse-continue 功能
if (x == 2 && id == 3) {
abort();
}
++x;
printf("x=%d\n", x);
}
int main () {
int x = 0;
std::thread t1(inc, std::ref(x), 1);
std::thread t2(inc, std::ref(x), 2);
std::thread t3(inc, std::ref(x), 3);
std::thread t4(inc, std::ref(x), 4);
t1.join();
t2.join();
t3.join();
t4.join();
}上面这个程序启动了多个线程，会在当t2这个线程运行时x == 2 && id == 3的时候崩溃。因为线程运行的顺序是不可控的，所以这个程序并不会总是崩溃。
我们首先编译上面这个程序
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运行
g++ -g main.cpp -o main -lpthread。编译好后，我们得到了main这个二进制文件。
然后我们来record
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这里我们运行
rr record --chaos ./main。
rr record --chaos ./main-
正常情况我们
rr record ../main就可以了，但我们这里用了--chaos让rr可以更加随机的进行调度，从而增加复现这个bug的概率。 -
我们还可以自动化这个步骤通过
while rr record --chaos ./main; do :; done来反复运行这个程序，这个while循环会在main崩溃的时候自动结束。
while rr record --chaos ./main; do :; done 
我这次运行了32次才成功复现这个崩溃。
rr 会把每次的记录存放在~/.local/share/rr里面，这时候我们ls看一下。
每个main-<数字>就是rr存放的记录，rr支持我们回放每一个记录，rr replay 默认会回放最新的那个，我们直接rr replay就好了。
上图就是rr debugger的样子。因为rr使用的是gdb protocol，所以我们可以运行各种gdb的指令。
我们接下来利用gdb的continue指令 (continue指令会让程序一直运行，直到程序结束，程序崩溃，或者命中断点)，让程序自动停在崩溃的地方。
我们看到rr的回放也print出了x=1 和 x=2， 跟当时运行时是完全一样的。这里我们输入bt可以检查call stack的内容。可以看到abort()是让程序崩溃的原因。
输入up 2，来到inc()的这个frame。再配合list，就可以看到具体造成崩溃的代码。这里我们输入 p id 可以看到当前id的数据，确实是id == 3造成了崩溃。
这时候我们需要寻找为什么id是3的原因，这段代码很明显是由id = id + 1造成的，但是假如我们不知道是哪里造成id变化，我们可以输入watch -l id 来观察这个变量，再通过rc来回到造成变化的代码。
注意这里我们输入了rc两次，第一次rc的时候，rr收到了程序崩溃的信号，所以停止了，我们需要再输入一次让它继续。rr自动就帮我们回到了id变化的这一行代码，这时候我们再看p id，id就是2了。通过追逐id的变化，我们就可以对代码进行必要的修改了。
这就是rr的能力，不单单我们返回到了这一行代码，连程序相应的状态都回到了这个时刻。rr的强大之处就是给我们的一种回到过去的能力。
ROS下使用方式补充
调试ROS节点方式如下：
rosrun --prefix 'rr record' you_ros_node
rosrun --prefix 'rr record --chaos' teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py例如调试小乌龟：
➜ ~ rosrun --prefix 'rr record' turtlesim turtlesim_node
On Zen CPUs, rr will not work reliably unless you disable the hardware SpecLockMap optimization.
For instructions on how to do this, see https://github.com/rr-debugger/rr/wiki/Zen
rr: Saving execution to trace directory `/home/efsz/.local/share/rr/turtlesim_node-1'.
[ INFO] [1668656353.548471340]: Starting turtlesim with node name /turtlesim
[ INFO] [1668656353.562282765]: Spawning turtle [turtle1] at x=[5.544445], y=[5.544445], theta=[0.000000]
![P3205 [HNOI2010]合唱队](https://img-blog.csdnimg.cn/8f520dc1332045f7be8d9aad2709cd7c.png)
