언어별 디버깅 실전 가이드: Python · JavaScript/TypeScript · Go · Java에서 브레이크포인트, 실행, 프로파일링까지

# 기본 실행
python app.py

# pdb로 즉시 디버그 모드 실행
python -m pdb app.py

# pytest에서 실패 지점 진입 (첫 실패에서 멈추고 pdb 열기)
pytest -x --pdb

# asyncio 디버그 모드 활성화
PYTHONASYNCIODEBUG=1 python app.py

def calculate_total(items):
    subtotal = sum(i.price for i in items)
    breakpoint()  # Python 3.7+ 기본 내장
    return subtotal

def process_order(order):
    # 특정 조건에서만 디버거 진입 — 대량 루프에서 유용
    if order.user_id == "U-9999":
        breakpoint()

    # 또는 pdb 조건부 설정 (pdb 프롬프트에서)
    # (Pdb) b process_order, order.status == "FAILED"

    result = validate(order)
    return result

import tracemalloc

# 메모리 추적 시작
tracemalloc.start()

# --- 의심 구간 실행 ---
process_large_dataset()
# --- 끝 ---

# 현재 메모리 할당 스냅샷 생성
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()

# 메모리를 가장 많이 사용하는 상위 10개 위치 출력
top_stats = snapshot.statistics('lineno')
for stat in top_stats[:10]:
    print(stat)

# objgraph로 순환 참조 탐지
import objgraph

# 가장 많이 생성된 객체 타입 상위 20개
objgraph.show_most_common_types(limit=20)

# 특정 타입의 참조 그래프 시각화
objgraph.show_backrefs(
    objgraph.by_type('MyLeakingClass')[:3],
    filename='refs.png'
)

# cProfile로 함수 단위 CPU 시간 측정
python -m cProfile -o out.prof app.py
python -m pstats out.prof

# 운영 환경 친화적 샘플링 (py-spy — 프로세스 중단 없음)
py-spy top --pid <PID>
py-spy record -o profile.svg --pid <PID>

# line_profiler로 함수 내부 라인별 시간 측정
pip install line-profiler
kernprof -l -v slow_function.py

pip install memory-profiler
python -m memory_profiler app.py

# 데코레이터 방식으로 특정 함수만 측정
# @profile 데코레이터를 함수 위에 붙이면 라인별 메모리 사용량 출력

# 디버그 포트 오픈 (기본 9229)
node --inspect src/index.js

# 첫 줄에서 멈춤 — 초기화 과정 디버깅에 유용
node --inspect-brk src/index.js

# TypeScript (source map 활성화 상태 전제)
node --inspect-brk dist/index.js

# ts-node로 직접 디버깅 (개발환경)
node --inspect-brk -r ts-node/register src/index.ts

async function syncUser(id: string) {
  const user = await repo.findById(id)
  debugger // DevTools/IDE 연결 시 중단
  return user
}

// Chrome DevTools에서 브레이크포인트 우클릭 → "Edit breakpoint" 선택
// 조건 예시:
//   user.role === "admin"
//   items.length > 100
//   error.code === "TIMEOUT"

// 코드에서 조건부로 debugger 사용
function handleRequest(req: Request) {
  // 특정 헤더가 있을 때만 디버거 진입
  if (req.headers['x-debug'] === 'true') {
    debugger
  }
  // ...
}

// 나쁜 예: Promise 체인에서 에러 원인 추적 불가
fetchUser(id)
  .then((user) => fetchOrders(user.id))
  .then((orders) => process(orders))
  .catch((err) => console.log(err)) // 어디서 실패했는지 알 수 없음

// 좋은 예: async/await로 콜스택 유지
async function syncUserOrders(id: string) {
  try {
    const user = await fetchUser(id) // 실패 시 이 라인에서 멈춤
    const orders = await fetchOrders(user.id) // 여기서 멈추면 원인 명확
    return await process(orders)
  } catch (err) {
    // 스택트레이스에 원인 라인이 남음
    console.error('syncUserOrders failed:', err)
    throw err
  }
}

// 이벤트 루프 블로킹 감지
// --prof 플래그로 V8 프로파일 생성
// node --prof dist/index.js
// node --prof-process isolate-*.log > processed.txt

// 또는 Clinic.js Doctor로 자동 진단
// npx clinic doctor -- node dist/index.js

// Heap snapshot 3-snapshot 기법
// 1) 초기 상태 snapshot
// 2) 의심 작업 반복 수행
// 3) 작업 후 snapshot
// DevTools Memory 탭에서 Comparison 뷰로 증가한 객체 확인

// 코드에서 강제 GC 후 메모리 확인
// node --expose-gc dist/index.js
if (global.gc) {
  global.gc()
}
console.log(process.memoryUsage())
// { rss, heapTotal, heapUsed, external, arrayBuffers }

# CPU profile 파일 생성
node --cpu-prof dist/index.js

# Heap snapshot (SIGUSR2 시그널로 트리거)
node --heapsnapshot-signal=SIGUSR2 dist/index.js
kill -USR2 <PID>

# Clinic.js로 종합 진단
npx clinic doctor -- node dist/index.js
npx clinic flame -- node dist/index.js
npx clinic bubbleprof -- node dist/index.js

go run ./cmd/api

# 디버그 모드로 실행
dlv debug ./cmd/api

# 테스트 디버깅
dlv test ./...

# 실행 중인 프로세스에 연결
dlv attach <PID>

# 원격 디버깅 (헤드리스 모드)
dlv debug ./cmd/api --headless --listen=:2345 --api-version=2

(dlv) break main.main
(dlv) break service/user.go:42
(dlv) continue
(dlv) print userID

# 특정 조건에서만 중단
(dlv) break service/order.go:55
(dlv) condition 1 order.Status == "FAILED"

# hit count 조합 — 100번째 호출에서만 멈춤
(dlv) condition 1 hitcount % 100 == 0

# 고루틴 확인
(dlv) goroutines          # 전체 고루틴 목록
(dlv) goroutine 15        # 특정 고루틴으로 전환
(dlv) bt                  # 현재 고루틴 스택 트레이스

# race detector — 동시성 버그의 첫 관문
go test -race ./...
go run -race ./cmd/api

// 고루틴 누수 탐지: runtime.NumGoroutine() 모니터링
import "runtime"

func debugGoroutines() {
    // 주기적으로 고루틴 수 확인
    ticker := time.NewTicker(5 * time.Second)
    for range ticker.C {
        log.Printf("Active goroutines: %d", runtime.NumGoroutine())
    }
}

// 데드락 진단: SIGQUIT로 전체 고루틴 스택 덤프
// kill -QUIT <PID> 또는 Ctrl+\ 로 트리거
// GOTRACEBACK=all 환경변수로 모든 고루틴 포함

// context 기반 타임아웃으로 데드락 예방
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
defer cancel()

select {
case result := <-ch:
    return result, nil
case <-ctx.Done():
    return nil, fmt.Errorf("operation timed out: %w", ctx.Err())
}

import _ "net/http/pprof"
import "net/http"

go func() {
  _ = http.ListenAndServe(":6060", nil)
}()

# CPU 30초 프로파일링
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=30

# Heap 메모리 분석
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/heap

# 고루틴 덤프 — 누수 확인에 필수
go tool pprof http://localhost:6060/debug/pprof/goroutine

# 웹 UI로 시각화
go tool pprof -http=:8080 http://localhost:6060/debug/pprof/profile?seconds=30

./gradlew bootRun
# 또는
java -jar app.jar

# JDK 9+ 원격 디버그 설정
java -agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=n,address=*:5005 -jar app.jar

# Docker 컨테이너에서 디버그 포트 노출
# docker run -p 5005:5005 -e JAVA_TOOL_OPTIONS="-agentlib:jdwp=..." app

// IntelliJ에서 조건부 브레이크포인트 설정
// 브레이크포인트 우클릭 → Condition 입력:
//   orderId.equals("ORD-12345")
//   items.size() > 100
//   user != null && user.getRole().equals("ADMIN")

// Logpoint (중단 없이 로그만 출력)
// Evaluate and log: "Order processed: " + orderId + ", total=" + total

# Heap dump 생성
jcmd <PID> GC.heap_dump /tmp/heapdump.hprof

# OOM 발생 시 자동 heap dump
java -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/ -jar app.jar

# Eclipse MAT (Memory Analyzer Tool)로 분석
# Leak Suspects Report → Dominator Tree → Retained Size 기준 정렬

// WeakReference로 캐시 누수 예방
import java.lang.ref.WeakReference;
import java.util.WeakHashMap;

// 나쁜 예: static Map에 계속 추가 → 메모리 누수
static Map<String, Object> cache = new HashMap<>();

// 좋은 예: WeakHashMap 사용 → GC가 필요시 수거
static Map<String, Object> cache = new WeakHashMap<>();

# 프로덕션에서 120초 프로파일링 (오버헤드 1% 미만)
jcmd <PID> JFR.start name=onprod settings=profile duration=120s filename=app.jfr
jcmd <PID> JFR.stop name=onprod

# JDK Mission Control (JMC)로 .jfr 파일 분석
# Hot Methods → Call Tree → 상위 핫스팟 함수 확인

# CPU 프로파일링 (30초, flamegraph SVG 출력)
./profiler.sh -d 30 -f cpu.svg <PID>

# 메모리 할당 프로파일링
./profiler.sh -e alloc -d 30 -f alloc.svg <PID>

# Lock contention 프로파일링
./profiler.sh -e lock -d 30 -f lock.svg <PID>

# wall-clock 프로파일링 (I/O 대기 포함)
./profiler.sh -e wall -d 30 -f wall.svg <PID>

# Python — 디버깅 + 프로파일링 도구 일괄 설치
pip install debugpy py-spy line-profiler memory-profiler objgraph ipdb

# Node.js — 진단 도구 설치
npm install -D @clinic/doctor why-did-you-render

# Go — Delve 디버거 + 정적 분석 도구
go install github.com/go-delve/delve/cmd/dlv@latest && go install honnef.co/go/tools/cmd/staticcheck@latest

# Java — async-profiler 다운로드 (Linux x64)
curl -L https://github.com/async-profiler/async-profiler/releases/latest/download/async-profiler-3.0-linux-x64.tar.gz | tar xz