Apache arrow顶级项目调试

arrow官方从7.x版本开始提供了一个gdb工具，叫做gdb_arrow.py，可以在仓库里面下载下来。

调试原理可以阅读之前写的文章：

玩转C++调试之Python的GDB库增强

使用办法非常简单，直接：

source /code/arrow/cpp/gdb_arrow.py

如果在gdb里面source没报错，那么恭喜你加载成功。

在随后的print arrow的内部结构时，便可以直接以可读的形式展示出来了。

当然，还可能非常不幸，会报错，各种语法错误，下面来简单说一下解决办法。

例如：

File "/code/arrow/cpp/gdb_arrow.py", line 60f'from GDB\'s response:\n"""{s}"""')^
SyntaxError: invalid syntax

gdb_arrow.py脚本只支持python3以上版本，如果是python2自然就出错了，例如：上面的语法错误。

在gdb里面可以检查一下自己的python脚本：

(gdb) py
>import sys
>print(sys.version)
>end
3.8.15 (default, Mar  9 2023, 21:22:48) 
[GCC 10.2.1 20210130 (Red Hat 10.2.1-11)]

可以看到输出了python3，那么到这里可以验证python版本没问题，一般来说就是可以source成功的，我这边一开始这样查看出来的版本是python2，自然就source挂了，最后通过源码安装gdb方式，安装了一个比较新的版本就没问题了。

下面来看看使用脚本与不使用脚本调试的显示情况吧。

• 默认调试

(gdb) p *schema
$2 = (std::__shared_ptr_access<arrow::Schema, (__gnu_cxx::_Lock_policy)2, false, false>::element_type &) @0x5a2dd0: {<arrow::detail::Fingerprintable> = {_vptr.Fingerprintable = 0x7ffff786fe70 <vtable for arrow::Schema+16>, fingerprint_ = {_M_b = {_M_p = 0x0}}, metadata_fingerprint_ = {_M_b = {_M_p = 0x0}}}, <arrow::util::EqualityComparable<arrow::Schema>> = {<No data fields>}, <arrow::util::ToStringOstreamable<arrow::Schema>> = {<No data fields>}, impl_ = {_M_t = {<std::__uniq_ptr_impl<arrow::Schema::Impl, std::default_delete<arrow::Schema::Impl> >> = {_M_t = {<std::_Tuple_impl<0, arrow::Schema::Impl*, std::default_delete<arrow::Schema::Impl> >> = {<std::_Tuple_impl<1, std::default_delete<arrow::Schema::Impl> >> = {<std::_Head_base<1, std::default_delete<arrow::Schema::Impl>, true>> = {<std::default_delete<arrow::Schema::Impl>> = {<No data fields>}, <No data fields>}, <No data fields>}, <std::_Head_base<0, arrow::Schema::Impl*, false>> = {_M_head_impl = 0x5a2790}, <No data fields>}, <No data fields>}}, <No data fields>}}}

• 脚本调试

(gdb) p *schema
$3 = (std::__shared_ptr_access<arrow::Schema, (__gnu_cxx::_Lock_policy)2, false, false>::element_type &) @0x5a2dd0: arrow::Schema with 3 fields = {["fd0"] = arrow::int32(), ["fd1"] = arrow::uint8(), ["fd2"] = arrow::int16()}

再试试batch

(gdb) p *b1
$4 = (std::__shared_ptr_access<arrow::RecordBatch, (__gnu_cxx::_Lock_policy)2, false, false>::element_type &) @0x5a2a90: arrow::RecordBatch with 3 columns, 10 rows = {["fd0"] = arrow::ArrayData of type arrow::int32(), length 10, offset 0, null count 0 = {440260352, 1427803791, 1601077171, -300415297, 1521318915, -1491074194, -1019370501, -876914235, 791665453, -229504221}, ["fd1"] = arrow::ArrayData of type arrow::uint8(), length 10, offset 0, null count 0 = {0, 215, 61, 26, 143, 142, 26, 85, 179, 127}, ["fd2"] = arrow::ArrayData of type arrow::int16(), length 10, offset 0, null count 0 = {-10496, 6717, -29041, 21786, 32691, 24430, 1727, -4584, 31747, 23213}}

可以看到的是非常的直观！

以后调试arrow又更加方便了。