使用git bisect快速定位引入错误的版本

本文介绍了一种利用Git Bisect快速定位导致数据库锁死的bug的方法。在一次开发过程中,由于未知的原因,系统并发出现问题并锁死了数据库连接。面对庞大的代码库,作者选择了Git Bisect来进行二分查找式的bug定位。
现在有个项目,在一天的开发中,被某个工程师引入了一个bug,取系统并发上不去,直接锁死数据库连接。项目使用java平台,在svn上进行版本管理。我不想一个个版本code review排查,就想到了最暴力折半版本查找法,当然,在svn上做意味着要一个个版本checkout出来,这么大的项目,也是很费时的,这时,git-bisect是我唯一的选择了。

首先,把svn库导出为git库:
$ git svn clone -s http://svn.xxx.com/svn/xxxxx
然后,开始git bisect:
$ git bisect start
标记当前版本为错误:
$ git bisect bad
找到前一天的版本,做了一个tag(tag20090106),测试为正确的,标记一下:
$ git bisect good tag20090106
这时git会告诉你选取了一个中间版本,这时就开始编译,测试,如果不通过,执行:
$ git bisect bad
git会用折半方法再向前找一个中间版本,开始编译,测试,如果通过,执行:
$ git bisect good
git将继续定位revision,直到最后定位到一个引入错误的版本,这时再分析原因,再找惹麻烦的工程师PK,PK完了回来收工执行:
$ git bisect reset
git将返回到当前的HEAD.
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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