Что является программной ошибкой

Дефекты программного обеспечения можно обнаружить на каждом этапе разработки и тестирования продукта. Чтобы гарантировать исправление наиболее серьезных дефектов программного обеспечения, тестировщикам важно иметь хорошее представление о различных типах дефектов, которые могут возникнуть.

В этой статье мы обсудим самые распространенные типы ПО дефекты и способы их выявления.

Что такое дефект?

Дефект программного обеспечения — это ошибка, изъян, сбой или неисправность в компьютерной программе, из-за которой она выдает неправильный или неожиданный результат или ведет себя непреднамеренным образом. Программная ошибка возникает, когда фактические результаты не совпадают с ожидаемыми. Разработчики и программисты иногда допускают ошибки, которые создают ошибки, называемые дефектами. Большинство ошибок возникает из-за ошибок, которые допускают разработчики или программисты.

Обязательно прочтите: Разница между дефектом, ошибкой, ошибкой и сбоем

Типы программных ошибок при тестировании программного обеспечения

Существует множество различных типов дефектов программного обеспечения, и тестировщикам важно знать наиболее распространенные из них, чтобы они могут эффективно тестировать их.

Ошибки программного обеспечения подразделяются на три типа:

1. Дефекты программного обеспечения по своей природе
2. Дефекты программного обеспечения по их приоритету
3. Дефекты программного обеспечения по их серьезности

Обычно мы можем видеть приоритет и серьезность классификаторов в большинстве инструментов отслеживания ошибок. Если мы настроим классификатор в соответствии с характером ошибки, а также приоритетом и серьезностью, это поможет легко управлять распределением обязанностей по исправлению ошибок соответствующим командам.

#1. Дефекты программного обеспечения по своей природе

Ошибки в программном обеспечении имеют широкий спектр природы, каждая из которых имеет свой собственный набор симптомов. Несмотря на то, что таких багов много, сталкиваться с ними можно не часто. Вот наиболее распространенные ошибки программного обеспечения, классифицированные по характеру, с которыми вы, скорее всего, столкнетесь при тестировании программного обеспечения.

#1. Функциональные ошибки

Как следует из названия, функциональные ошибки — это те, которые вызывают сбои в работе программного обеспечения. Хорошим примером этого может служить кнопка, при нажатии на которую должно открываться новое окно, но вместо этого ничего не происходит.

Функциональные ошибки можно исправить, выполнив функциональное тестирование.

#2. Ошибки на уровне модуля

Ошибки на уровне модуля — это дефекты, связанные с функциональностью отдельного программного модуля. Программный модуль — это наименьшая тестируемая часть приложения. Примеры программных модулей включают классы, методы и процедуры. Ошибки на уровне подразделения могут существенно повлиять на общее качество программного обеспечения.

Ошибки на уровне модуля можно исправить, выполнив модульное тестирование.

#3. Ошибки уровня интеграции

Ошибки уровня интеграции — это дефекты, возникающие при объединении двух или более программных модулей. Эти дефекты может быть трудно найти и исправить, потому что они часто требуют координации между несколькими командами. Однако они могут оказать существенное влияние на общее качество программного обеспечения.

Ошибки интеграции можно исправить, выполнив интеграционное тестирование.

#4. Дефекты юзабилити

Ошибки юзабилити — это дефекты, влияющие на работу пользователя с программным обеспечением и затрудняющие его использование. Дефект юзабилити — это дефект пользовательского опыта программного обеспечения, который затрудняет его использование. Ошибки юзабилити — это такие ошибки, как если веб-сайт сложен для доступа или обойти, или процесс регистрации сложен для прохождения.

Во время тестирования удобства использования тестировщики программного обеспечения проверяют приложения на соответствие требованиям пользователей и Руководству по доступности веб-контента (WCAG) для выявления таких проблем. Однако они могут оказать существенное влияние на общее качество программного обеспечения.

Ошибки, связанные с удобством использования, можно исправить, выполнив тестирование удобства использования.

#5. Дефекты производительности

Ошибки производительности — это дефекты, влияющие на производительность программного обеспечения. Это может включать в себя такие вещи, как скорость программного обеспечения, объем используемой памяти или количество потребляемых ресурсов. Ошибки уровня производительности сложно отследить и исправить, поскольку они могут быть вызваны рядом различных факторов.

Ошибки юзабилити можно исправить, выполнив тестирование производительности.

#6. Дефекты безопасности

Ошибки безопасности — это тип дефекта программного обеспечения, который может иметь серьезные последствия, если его не устранить. Эти дефекты могут позволить злоумышленникам получить доступ к конфиденциальным данным или системам или даже позволить им получить контроль над уязвимым программным обеспечением. Таким образом, очень важно, чтобы ошибкам уровня безопасности уделялось первоочередное внимание и устранялись как можно скорее.

Ошибки безопасности можно исправить, выполнив тестирование безопасности.

#7. Дефекты совместимости

Дефекты совместимости — это те ошибки, которые возникают, когда приложение несовместимо с оборудованием, на котором оно работает, или с другим программным обеспечением, с которым оно должно взаимодействовать. Несовместимость программного и аппаратного обеспечения может привести к сбоям, потере данных и другому непредсказуемому поведению. Тестировщики должны знать о проблемах совместимости и проводить соответствующие тесты. Программное приложение, имеющее проблемы с совместимостью, не работает последовательно на различных видах оборудования, операционных системах, веб-браузерах и устройствах при подключении к определенным программам или работе в определенных сетевых условиях.

Ошибки совместимости можно исправить, выполнение тестирования совместимости.

#8. Синтаксические ошибки

Синтаксические ошибки являются самым основным типом дефекта. Они возникают, когда код нарушает правила языка программирования. Например, использование неправильной пунктуации или забывание закрыть скобку может привести к синтаксической ошибке. Синтаксические ошибки обычно мешают запуску кода, поэтому их относительно легко обнаружить и исправить.

#9. Логические ошибки

Логические ошибки — это дефекты, из-за которых программа выдает неправильные результаты. Эти ошибки может быть трудно найти и исправить, потому что они часто не приводят к каким-либо видимым ошибкам. Логические ошибки могут возникать в любом типе программного обеспечения, но они особенно распространены в приложениях, требующих сложных вычислений или принятия решений.

Общие симптомы логических ошибок включают:

• Неверные результаты или выходные данные
• Неожиданное поведение
• Сбой или зависание программного обеспечения

Чтобы найти и исправить логические ошибки, тестировщикам необходимо иметь четкое представление о коде программы и о том, как она должна работать. Часто лучший способ найти такие ошибки — использовать инструменты отладки или пошаговое выполнение, чтобы отслеживать выполнение программы и видеть, где что-то идет не так.

#2. Дефекты программного обеспечения по степени серьезности

Уровень серьезности присваивается дефекту по его влиянию. В результате серьезность проблемы отражает степень ее влияния на функциональность или работу программного продукта. Дефекты серьезности классифицируются как критические, серьезные, средние и незначительные в зависимости от степени серьезности.

#1. Критические дефекты

Критический дефект — это программная ошибка, имеющая серьезные или катастрофические последствия для работы приложения. Критические дефекты могут привести к сбою, зависанию или некорректной работе приложения. Они также могут привести к потере данных или уязвимостям в системе безопасности. Разработчики и тестировщики часто придают первостепенное значение критическим дефектам, поскольку их необходимо исправить как можно скорее.

#2. Серьезные дефекты

Серьезный дефект — это программная ошибка, существенно влияющая на работу приложения. Серьезные дефекты могут привести к замедлению работы приложения или другому неожиданному поведению. Они также могут привести к потере данных или уязвимостям в системе безопасности. Разработчики и тестировщики часто придают первостепенное значение серьезным дефектам, поскольку их необходимо исправить как можно скорее.

#3. Незначительные дефекты

Незначительный дефект — это программная ошибка, которая оказывает небольшое или незначительное влияние на работу приложения. Незначительные дефекты могут привести к тому, что приложение будет работать немного медленнее или демонстрировать другое неожиданное поведение. Разработчики и тестировщики часто не придают незначительным дефектам приоритет, потому что их можно исправить позже.

#4. Тривиальные дефекты

Тривиальный дефект – это программная ошибка, не влияющая на работу приложения. Тривиальные дефекты могут привести к тому, что приложение отобразит сообщение об ошибке или проявит другое неожиданное поведение. Разработчики и тестировщики часто присваивают тривиальным дефектам самый низкий приоритет, потому что они могут быть исправлены позже.

#3. Дефекты программного обеспечения по приоритету

#1. Дефекты с низким приоритетом

Дефекты с низким приоритетом, как правило, не оказывают серьезного влияния на работу программного обеспечения и могут быть отложены для исправления в следующей версии или выпуске. В эту категорию попадают косметические ошибки, такие как орфографические ошибки, неправильное выравнивание и т. д.

#2. Дефекты со средним приоритетом

Дефекты со средним приоритетом — это ошибки, которые могут быть исправлены после предстоящего выпуска или в следующем выпуске. Приложение, возвращающее ожидаемый результат, которое, однако, неправильно форматируется в конкретном браузере, является примером дефекта со средним приоритетом.

#3. Дефекты с высоким приоритетом

Как следует из названия, дефекты с высоким приоритетом — это те, которые сильно влияют на функционирование программного обеспечения. В большинстве случаев эти дефекты необходимо исправлять немедленно, так как они могут привести к серьезным нарушениям нормального рабочего процесса. Дефекты с высоким приоритетом обычно классифицируются как непреодолимые, так как они могут помешать пользователю продолжить выполнение поставленной задачи.

Некоторые распространенные примеры дефектов с высоким приоритетом включают:

• Дефекты, из-за которых приложение не работает. сбой
• Дефекты, препятствующие выполнению задачи пользователем
• Дефекты, приводящие к потере или повреждению данных
• Дефекты, раскрывающие конфиденциальную информацию неавторизованным пользователям
• Дефекты, делающие возможным несанкционированный доступ к системе
• Дефекты, приводящие к потере функциональности
• Дефекты, приводящие к неправильным результатам или неточным данным
• Дефекты, вызывающие проблемы с производительностью, такие как чрезмерное использование памяти или медленное время отклика

#4. Срочные дефекты

Срочные дефекты — это дефекты, которые необходимо устранить в течение 24 часов после сообщения о них. В эту категорию попадают дефекты со статусом критической серьезности. Однако дефекты с низким уровнем серьезности также могут быть классифицированы как высокоприоритетные. Например, опечатка в названии компании на домашней странице приложения не оказывает технического влияния на программное обеспечение, но оказывает существенное влияние на бизнес, поэтому считается срочной.

#4. Дополнительные дефекты

#1. Отсутствующие дефекты

Отсутствующие дефекты возникают из-за требований, которые не были включены в продукт. Они также считаются несоответствиями спецификации проекта и обычно негативно сказываются на пользовательском опыте или качестве программного обеспечения.

#2. Неправильные дефекты

Неправильные дефекты — это те дефекты, которые удовлетворяют требованиям, но не должным образом. Это означает, что хотя функциональность достигается в соответствии с требованиями, но не соответствует ожиданиям пользователя.

#3. Дефекты регрессии

Дефект регрессии возникает, когда изменение кода вызывает непреднамеренное воздействие на независимую часть программного обеспечения.

Часто задаваемые вопросы — Типы программных ошибок< /h2>

Почему так важна правильная классификация дефектов?

Правильная классификация дефектов важна, поскольку она помогает эффективно использовать ресурсы и управлять ими, правильно приоритизировать дефекты и поддерживать качество программного продукта.

Команды тестирования программного обеспечения в различных организациях используют различные инструменты отслеживания дефектов, такие как Jira, для отслеживания дефектов и управления ими. Несмотря на то, что в этих инструментах есть несколько вариантов классификации дефектов по умолчанию, они не всегда могут наилучшим образом соответствовать конкретным потребностям организации.

Следовательно, важно сначала определить и понять типы дефектов программного обеспечения, которые наиболее важны для организации, а затем соответствующим образом настроить инструмент управления дефектами.

Правильная классификация дефектов также гарантирует, что команда разработчиков сможет сосредоточиться на критических дефектах и ​​исправить их до того, как они повлияют на конечных пользователей.

Кроме того, это также помогает определить потенциальные области улучшения в процессе разработки программного обеспечения, что может помочь предотвратить появление подобных дефектов в будущих выпусках.

Таким образом, отслеживание и устранение дефектов программного обеспечения может показаться утомительной и трудоемкой задачей. , правильное выполнение может существенно повлиять на качество конечного продукта.

Как найти лежащие в основе ошибки программного обеспечения?

Определение основной причины программной ошибки может быть сложной задачей даже для опытных разработчиков. Чтобы найти лежащие в основе программные ошибки, тестировщики должны применять систематический подход. В этот процесс входят различные этапы:

1) Репликация. Первым этапом является воспроизведение ошибки. Это включает в себя попытку воспроизвести тот же набор шагов, в котором возникла ошибка. Это поможет проверить, является ли ошибка реальной или нет.
2) Изоляция. После того, как ошибка воспроизведена, следующим шагом будет попытка ее изоляции. Это включает в себя выяснение того, что именно вызывает ошибку. Для этого тестировщики должны задать себе несколько вопросов, например:
– Какие входные данные вызывают ошибку?
– При каких различных условиях возникает ошибка?
– Каковы различные способы проявления ошибки?
3) Анализ: после Изолируя ошибку, следующим шагом будет ее анализ. Это включает в себя понимание того, почему возникает ошибка. Тестировщики должны задать себе несколько вопросов, таких как:
– Какова основная причина ошибки?
– Какими способами можно исправить ошибку?
– Какое исправление было бы наиболее эффективным? эффективно?
4) Отчет. После анализа ошибки следующим шагом является сообщение о ней. Это включает в себя создание отчета об ошибке, который включает всю соответствующую информацию об ошибке. Отчет должен быть четким и кратким, чтобы разработчики могли его легко понять.
5) Проверка. После сообщения об ошибке следующим шагом является проверка того, была ли она исправлена. Это включает в себя повторное тестирование программного обеспечения, чтобы убедиться, что ошибка все еще существует. Если ошибка исправлена, то тестер может подтвердить это и закрыть отчет об ошибке. Если ошибка все еще существует, тестировщик может повторно открыть отчет об ошибке.

Заключение

В индустрии программного обеспечения дефекты — неизбежная реальность. Однако благодаря тщательному анализу и пониманию их характера, серьезности и приоритета дефектами можно управлять, чтобы свести к минимуму их влияние на конечный продукт.

Задавая правильные вопросы и применяя правильные методы, тестировщики могут помочь обеспечить чтобы дефекты обнаруживались и исправлялись как можно раньше в процессе разработки.
TAG: qa

Ошибки в программировании – дело обычное, хоть и неприятное. В данной статье будет рассказано о том, какими бывают ошибки (баги), а также что собой представляют исключения.

Определение

Ошибка в программировании (или так называемый баг) – это ситуация у разработчиков, при которой определенный код вследствие обработки выдает неверный результат. Причин данному явлению множество: неисправность компилятора, сбои интерфейса, неточности и нарушения в программном коде.

Баги обнаруживаются чаще всего в момент отладки или бета-тестирования. Реже – после итогового релиза готовой программы. Вот несколько вариантов багов:

1. Появляется сообщение об ошибке, но приложение продолжает функционировать.
2. ПО вылетает или зависает. Никаких предупреждений или предпосылок этому не было. Процедура осуществляется неожиданно для пользователя. Возможен вариант, при котором контент перезапускается самостоятельно и непредсказуемо.
3. Одно из событий, описанных ранее, сопровождается отправкой отчетов разработчикам.

Ошибки в программах могут привести соответствующее приложение в негодность, а также к непредсказуемым алгоритмам функционирования. Желательно обнаруживать баги на этапе ранней разработки или тестирования. Лишь в этом случае программист сможет оперативно и относительно недорого внести необходимые изменения в код для отладки ПО.

История происхождения термина

Баг – слово, которое используется разработчиками в качестве сленга. Оно произошло от слова «bug» – «жук». Точно неизвестно, откуда в программировании и IT возник соответствующий термин. Существуют две теории:

1. 9 сентября 1945 года ученые из Гарварда тестировали очередную вычислительную машину. Она называлась Mark II Aiken Relay Calculator. Устройство начало работать с ошибками. Когда его разобрали, то ученые заметили мотылька, застрявшего между реле. Тогда некая Грейс Хоппер назвала произошедший сбой упомянутым термином.
2. Слово «баг» появилось задолго до появления Mark II. Термин использовался Томасом Эдисоном и указывал на мелкие недочеты и трудности. Во время Второй Мировой войны «bugs» называли проблемы с радарной электроникой.

Второй вариант кажется более реалистичным. Это факт, который подтвержден документально. Со временем научились различать различные типы багов в IT. Далее они будут рассмотрены более подробно.

Как классифицируют

Ошибки работы программ разделяются по разным факторам. Классификация у рядовых пользователей и разработчиков различается. То, что для первых – «просто программа вылетела» или «глючит», для вторых – огромная головная боль. Но существует и общепринятая классификация ошибок. Пример – по критичности:

1. Серьезные неполадки. Это нарушения работоспособности приложения, которые могут приводить к непредвиденным крупным изменениям.
2. Незначительные ошибки в программах. Чаще всего не оказывают серьезного воздействия на функциональность ПО.
3. Showstopper. Критические проблемы в приложении или аппаратном обеспечении. Приводят к выходу программы из строя почти всегда. Для примера можно взять любое клиент-серверное приложение, в котором не получается авторизоваться через логин и пароль.

Последний вариант требует особого внимания со стороны программистов. Их стараются обнаружить и устранить в первую очередь. Критические ошибки могут отложить релиз исходной программы на неопределенный срок.

Также существуют различные виды сбоев в плане частоты проявления: постоянные и «разовые». Вторые встречаются редко, чаще – при определенных настройках и действиях со стороны пользователя. Первые появляются независимо от используемой платформы и выполненных клиентом манипуляций.

Иногда может получиться так, что ошибка возникает только на устройстве конкретного пользователя. В данном случае устранение неполадки требует индивидуального подхода. Иногда – полной замены компьютера. Связано это с тем, что никто не будет редактировать исходный код, когда он «глючит» только у одного пользователя.

Виды

Существуют различные типы ошибок в программах в зависимости от типовых условий использования приложений. Пример – сбои, которые возникают при возрастании нагрузки на оперативную память или центральный процессор устройства. Есть баги граничных условий, сбоя идентификаторов, несовместимости с архитектурой процессора (наиболее распространенная проблема на мобильных устройствах).

Разработчики выделяют следующие типы ошибок по уровню сложности:

1. «Борбаг» – «стабильная» неполадка. Она легко обнаруживается на этапе разработки и компилирования. Иногда – во время тестирования наработкой исходной программы.
2. «Гейзенбаг» – баги с поддержкой изменения свойств, включая зависимость от среды, в которой было запущено приложение. Сюда относят периодические неполадки в программах. Они могут исчезать на некоторое время, но через какой-то промежуток вновь дают о себе знать.
3. «Мандельбаг» – непредвиденные ошибки. Обладают энтропийным поведением. Предсказать, к чему они приведут, практически невозможно.
4. «Шрединбаг» – критические неполадки. Приводят к тому, что злоумышленники могут взломать программу. Данный тип ошибок обнаружить достаточно трудно, потому что они никак себя не проявляют.

Также есть классификация «по критичности». Тут всего два варианта – warning («варнинги») и критические весомые сбои. Первые сопровождаются характерными сообщениями и отчетами для разработчиков. Они не представляют серьезной опасности для работоспособности приложения. При компилировании такие сбои легко исправляются. В отдельных случаях компилятор справляется с этой задачей самостоятельно. А вот критические весомые сбои говорят сами за себя. Они приводят к серьезным нарушениям ПО. Исправляются обычно путем проработки логики и значительных изменений программного кода.

Типы багов

Ошибки в программах бывают:

• логическими;
• синтаксическими;
• взаимодействия;
• компиляционные;
• ресурсные;
• арифметические;
• среды выполнения.

Это – основная классификация сбоев в приложениях и операционных системах. Логические, синтаксические и «среды выполнения» встречаются в разработке чаще остальных. На них будет сделан основной акцент.

Ошибки синтаксиса

Синтаксические баги распространены среди новичков. Они относятся к категории «самых безобидных». С данной категорией ошибок способны справиться компиляторы тех или иных языков. Соответствующие инструменты показывают, где допущена неточность. Остается лишь понять, как исправить ее.

Синтаксические ошибки – ошибки синтаксиса, правил языка. Вот пример в Паскале:

Код написан неверно. Согласно действующим синтаксическим нормам, в Pascal в первой строчке нужно в конце поставить точку с запятой.

Логические

Тут стоит выделить обычные и арифметические типы. Вторые возникают, когда программе при работе необходимо вычислить много переменных, но на каком-то этапе расчетов возникают неполадки или нечто непредвиденное. Пример – получение в результатах «бесконечности».

Логические сбои обычного типа – самые сложные и неприятные. Их тяжелее всего обнаружить и исправить. С точки зрения языка программа может быть написана идеально, но работать неправильно. Подобное явление – следствие логической ошибки. Компиляторы их не обнаруживают.

Выше – пример логической ошибки в программе. Тут:

1. Происходит сравнение значения i с 15.
2. На экран выводится сообщение, если I = 15.
3. В заданном цикле i не будет равно 15. Связано это с диапазоном значений – от 1 до 10.

Может показаться, что ошибка безобидная. В приведенном примере так и есть, но в более крупных программах такое явление приводит к серьезным последствиям.

Время выполнения

Run-time сбои – это ошибка времени выполнения программы. Встречается даже когда исходный код лишен логических и синтаксических ошибок. Связаны такие неполадки с ходом выполнения программного продукта. Пример – в процессе функционирования ПО был удален файл, считываемый программой. Если игнорировать подобные неполадки, можно столкнуться с аварийным завершением работы контента.

Самый распространенный пример в данной категории – это неожиданное деление на ноль. Предложенный фрагмент кода с точки зрения синтаксиса и логики написан грамотно. Но, если клиент наберет 0, произойдет сбой системы.

Компиляционный тип

Встречается при разработке на языках высокого уровня. Во время преобразований в машинный тип «что-то идет не так». Причиной служат синтаксические ошибки или сбои непосредственно в компиляторе.

Наличие подобных неполадок делает бета-тестирование невозможным. Компиляционные ошибки устраняются при разработке-отладке.

Ресурсные

Ресурсный тип ошибок – это сбои вроде «переполнение буфера» или «нехватка памяти». Тесно связаны с «железом» устройства. Могут быть вызваны действиями пользователя. Пример – запуск «свежих» игр на стареньких компьютерах.

Исправить ситуацию помогают основательные работы над исходным кодом. А именно – полное переписывание программы или «проблемного» фрагмента.

Взаимодействие

Подразумевается взаимодействие с аппаратным или программным окружением. Пример – ошибка при использовании веб-протоколов. Это приведет к тому, что облачный сервис не будет нормально функционировать. При постоянном возникновении соответствующей неполадки остается один путь – полностью переписывать «проблемный» участок кода, ответственный за соответствующий баг.

Исключения и как избежать багов

Исключение – событие, при возникновении которых начинается «неправильное» поведение программы. Механизм, необходимый для стабилизации обработки неполадок независимо от типа ПО, платформ и иных условий. Помогают разрабатывать единые концепции ответа на баги со стороны операционной системы или контента.

Исключения бывают:

1. Программными. Они генерируются приложением или ОС.
2. Аппаратными. Создаются процессором. Пример – обращение к невыделенной памяти.

Исключения нужны для охвата критических багов. Избежать неполадок помогут отладчики на этапе разработки. А еще – своевременное поэтапное тестирование программы.

P. S. Большой выбор курсов по тестированию есть и в Otus. Присутствуют варианты как для продвинутых, так и для начинающих пользователей.

A software bug is an error, flaw or fault in the design, development, or operation of computer software that causes it to produce an incorrect or unexpected result, or to behave in unintended ways. The process of finding and correcting bugs is termed «debugging» and often uses formal techniques or tools to pinpoint bugs. Since the 1950s, some computer systems have been designed to deter, detect or auto-correct various computer bugs during operations.

Bugs in software can arise from mistakes and errors made in interpreting and extracting users’ requirements, planning a program’s design, writing its source code, and from interaction with humans, hardware and programs, such as operating systems or libraries. A program with many, or serious, bugs is often described as buggy. Bugs can trigger errors that may have ripple effects. The effects of bugs may be subtle, such as unintended text formatting, through to more obvious effects such as causing a program to crash, freezing the computer, or causing damage to hardware. Other bugs qualify as security bugs and might, for example, enable a malicious user to bypass access controls in order to obtain unauthorized privileges.^[1]

Some software bugs have been linked to disasters. Bugs in code that controlled the Therac-25 radiation therapy machine were directly responsible for patient deaths in the 1980s. In 1996, the European Space Agency’s US$1 billion prototype Ariane 5 rocket was destroyed less than a minute after launch due to a bug in the on-board guidance computer program.^[2] In 1994, an RAF Chinook helicopter crashed, killing 29; this was initially blamed on pilot error, but was later thought to have been caused by a software bug in the engine-control computer.^[3] Buggy software caused the early 21st century British Post Office scandal, the most widespread miscarriage of justice in British legal history.^[4]

In 2002, a study commissioned by the US Department of Commerce’s National Institute of Standards and Technology concluded that «software bugs, or errors, are so prevalent and so detrimental that they cost the US economy an estimated $59 billion annually, or about 0.6 percent of the gross domestic product».^[5]

History[edit]

The Middle English word bugge is the basis for the terms «bugbear» and «bugaboo» as terms used for a monster.^[6]

The term «bug» to describe defects has been a part of engineering jargon since the 1870s^[7] and predates electronics and computers; it may have originally been used in hardware engineering to describe mechanical malfunctions. For instance, Thomas Edison wrote in a letter to an associate in 1878:^[8]

… difficulties arise—this thing gives out and [it is] then that «Bugs»—as such little faults and difficulties are called—show themselves^[9]

Baffle Ball, the first mechanical pinball game, was advertised as being «free of bugs» in 1931.^[10] Problems with military gear during World War II were referred to as bugs (or glitches).^[11] In a book published in 1942, Louise Dickinson Rich, speaking of a powered ice cutting machine, said, «Ice sawing was suspended until the creator could be brought in to take the bugs out of his darling.»^[12]

Isaac Asimov used the term «bug» to relate to issues with a robot in his short story «Catch That Rabbit», published in 1944.

The term «bug» was used in an account by computer pioneer Grace Hopper, who publicized the cause of a malfunction in an early electromechanical computer.^[13] A typical version of the story is:

In 1946, when Hopper was released from active duty, she joined the Harvard Faculty at the Computation Laboratory where she continued her work on the Mark II and Mark III. Operators traced an error in the Mark II to a moth trapped in a relay, coining the term bug. This bug was carefully removed and taped to the log book. Stemming from the first bug, today we call errors or glitches in a program a bug.^[14]

Hopper was not present when the bug was found, but it became one of her favorite stories.^[15] The date in the log book was September 9, 1947.^[16][17][18] The operators who found it, including William «Bill» Burke, later of the Naval Weapons Laboratory, Dahlgren, Virginia,^[19] were familiar with the engineering term and amusedly kept the insect with the notation «First actual case of bug being found.» This log book, complete with attached moth, is part of the collection of the Smithsonian National Museum of American History.^[17]

The related term «debug» also appears to predate its usage in computing: the Oxford English Dictionary‘s etymology of the word contains an attestation from 1945, in the context of aircraft engines.^[20]

The concept that software might contain errors dates back to Ada Lovelace’s 1843 notes on the analytical engine, in which she speaks of the possibility of program «cards» for Charles Babbage’s analytical engine being erroneous:

… an analysing process must equally have been performed in order to furnish the Analytical Engine with the necessary operative data; and that herein may also lie a possible source of error. Granted that the actual mechanism is unerring in its processes, the cards may give it wrong orders.

«Bugs in the System» report[edit]

The Open Technology Institute, run by the group, New America,^[21] released a report «Bugs in the System» in August 2016 stating that U.S. policymakers should make reforms to help researchers identify and address software bugs. The report «highlights the need for reform in the field of software vulnerability discovery and disclosure.»^[22] One of the report’s authors said that Congress has not done enough to address cyber software vulnerability, even though Congress has passed a number of bills to combat the larger issue of cyber security.^[22]

Government researchers, companies, and cyber security experts are the people who typically discover software flaws. The report calls for reforming computer crime and copyright laws.^[22]

The Computer Fraud and Abuse Act, the Digital Millennium Copyright Act and the Electronic Communications Privacy Act criminalize and create civil penalties for actions that security researchers routinely engage in while conducting legitimate security research, the report said.^[22]

Terminology[edit]

While the use of the term «bug» to describe software errors is common, many have suggested that it should be abandoned. One argument is that the word «bug» is divorced from a sense that a human being caused the problem, and instead implies that the defect arose on its own, leading to a push to abandon the term «bug» in favor of terms such as «defect», with limited success.^[23] Since the 1970s Gary Kildall somewhat humorously suggested to use the term «blunder».^[24][25]

In software engineering, mistake metamorphism (from Greek meta = «change», morph = «form») refers to the evolution of a defect in the final stage of software deployment. Transformation of a «mistake» committed by an analyst in the early stages of the software development lifecycle, which leads to a «defect» in the final stage of the cycle has been called ‘mistake metamorphism’.^[26]

Different stages of a «mistake» in the entire cycle may be described as «mistakes», «anomalies», «faults», «failures», «errors», «exceptions», «crashes», «glitches», «bugs», «defects», «incidents», or «side effects».^[26]

Prevention[edit]

The software industry has put much effort into reducing bug counts.^[27][28] These include:

Typographical errors[edit]

Bugs usually appear when the programmer makes a logic error. Various innovations in programming style and defensive programming are designed to make these bugs less likely, or easier to spot. Some typos, especially of symbols or logical/mathematical operators, allow the program to operate incorrectly, while others such as a missing symbol or misspelled name may prevent the program from operating. Compiled languages can reveal some typos when the source code is compiled.

Development methodologies[edit]

Several schemes assist managing programmer activity so that fewer bugs are produced. Software engineering (which addresses software design issues as well) applies many techniques to prevent defects. For example, formal program specifications state the exact behavior of programs so that design bugs may be eliminated. Unfortunately, formal specifications are impractical for anything but the shortest programs, because of problems of combinatorial explosion and indeterminacy.

Unit testing involves writing a test for every function (unit) that a program is to perform.

In test-driven development unit tests are written before the code and the code is not considered complete until all tests complete successfully.

Agile software development involves frequent software releases with relatively small changes. Defects are revealed by user feedback.

Open source development allows anyone to examine source code. A school of thought popularized by Eric S. Raymond as Linus’s law says that popular open-source software has more chance of having few or no bugs than other software, because «given enough eyeballs, all bugs are shallow».^[29] This assertion has been disputed, however: computer security specialist Elias Levy wrote that «it is easy to hide vulnerabilities in complex, little understood and undocumented source code,» because, «even if people are reviewing the code, that doesn’t mean they’re qualified to do so.»^[30] An example of an open-source software bug was the 2008 OpenSSL vulnerability in Debian.

Programming language support[edit]

Programming languages include features to help prevent bugs, such as static type systems, restricted namespaces and modular programming. For example, when a programmer writes (pseudocode) LET REAL_VALUE PI = "THREE AND A BIT", although this may be syntactically correct, the code fails a type check. Compiled languages catch this without having to run the program. Interpreted languages catch such errors at runtime. Some languages deliberately exclude features that easily lead to bugs, at the expense of slower performance: the general principle being that, it is almost always better to write simpler, slower code than inscrutable code that runs slightly faster, especially considering that maintenance cost is substantial. For example, the Java programming language does not support pointer arithmetic; implementations of some languages such as Pascal and scripting languages often have runtime bounds checking of arrays, at least in a debugging build.

Code analysis[edit]

Tools for code analysis help developers by inspecting the program text beyond the compiler’s capabilities to spot potential problems. Although in general the problem of finding all programming errors given a specification is not solvable (see halting problem), these tools exploit the fact that human programmers tend to make certain kinds of simple mistakes often when writing software.

Instrumentation[edit]

Tools to monitor the performance of the software as it is running, either specifically to find problems such as bottlenecks or to give assurance as to correct working, may be embedded in the code explicitly (perhaps as simple as a statement saying PRINT "I AM HERE"), or provided as tools. It is often a surprise to find where most of the time is taken by a piece of code, and this removal of assumptions might cause the code to be rewritten.

Testing[edit]

Software testers are people whose primary task is to find bugs, or write code to support testing. On some projects, more resources may be spent on testing than in developing the program.

Measurements during testing can provide an estimate of the number of likely bugs remaining; this becomes more reliable the longer a product is tested and developed.^{[citation needed]}

Debugging[edit]

Finding and fixing bugs, or debugging, is a major part of computer programming. Maurice Wilkes, an early computing pioneer, described his realization in the late 1940s that much of the rest of his life would be spent finding mistakes in his own programs.^[31]

Usually, the most difficult part of debugging is finding the bug. Once it is found, correcting it is usually relatively easy. Programs known as debuggers help programmers locate bugs by executing code line by line, watching variable values, and other features to observe program behavior. Without a debugger, code may be added so that messages or values may be written to a console or to a window or log file to trace program execution or show values.

However, even with the aid of a debugger, locating bugs is something of an art. It is not uncommon for a bug in one section of a program to cause failures in a completely different section,^{[citation needed]} thus making it especially difficult to track (for example, an error in a graphics rendering routine causing a file I/O routine to fail), in an apparently unrelated part of the system.

Sometimes, a bug is not an isolated flaw, but represents an error of thinking or planning on the part of the programmer. Such logic errors require a section of the program to be overhauled or rewritten. As a part of code review, stepping through the code and imagining or transcribing the execution process may often find errors without ever reproducing the bug as such.

More typically, the first step in locating a bug is to reproduce it reliably. Once the bug is reproducible, the programmer may use a debugger or other tool while reproducing the error to find the point at which the program went astray.

Some bugs are revealed by inputs that may be difficult for the programmer to re-create. One cause of the Therac-25 radiation machine deaths was a bug (specifically, a race condition) that occurred only when the machine operator very rapidly entered a treatment plan; it took days of practice to become able to do this, so the bug did not manifest in testing or when the manufacturer attempted to duplicate it. Other bugs may stop occurring whenever the setup is augmented to help find the bug, such as running the program with a debugger; these are called heisenbugs (humorously named after the Heisenberg uncertainty principle).

Since the 1990s, particularly following the Ariane 5 Flight 501 disaster, interest in automated aids to debugging rose, such as static code analysis by abstract interpretation.^[32]

Some classes of bugs have nothing to do with the code. Faulty documentation or hardware may lead to problems in system use, even though the code matches the documentation. In some cases, changes to the code eliminate the problem even though the code then no longer matches the documentation. Embedded systems frequently work around hardware bugs, since to make a new version of a ROM is much cheaper than remanufacturing the hardware, especially if they are commodity items.

Benchmark of bugs[edit]

To facilitate reproducible research on testing and debugging, researchers use curated benchmarks of bugs:

• the Siemens benchmark
• ManyBugs^[33] is a benchmark of 185 C bugs in nine open-source programs.
• Defects4J^[34] is a benchmark of 341 Java bugs from 5 open-source projects. It contains the corresponding patches, which cover a variety of patch type.^[35]
• BEARS^[36] is a benchmark of continuous integration build failures focusing on test failures. It has been created by monitoring builds from open-source projects on Travis CI.

Bug management[edit]

Bug management includes the process of documenting, categorizing, assigning, reproducing, correcting and releasing the corrected code. Proposed changes to software – bugs as well as enhancement requests and even entire releases – are commonly tracked and managed using bug tracking systems or issue tracking systems.^[37] The items added may be called defects, tickets, issues, or, following the agile development paradigm, stories and epics. Categories may be objective, subjective or a combination, such as version number, area of the software, severity and priority, as well as what type of issue it is, such as a feature request or a bug.

A bug triage reviews bugs and decides whether and when to fix them. The decision is based on the bug’s priority, and factors such as project schedules. The triage is not meant to investigate the cause of bugs, but rather the cost of fixing them. The triage happens regularly, and goes through bugs opened or reopened since the previous meeting. The attendees of the triage process typically are the project manager, development manager, test manager, build manager, and technical experts.^[38][39]

Severity[edit]

Severity is the intensity of the impact the bug has on system operation.^[40] This impact may be data loss, financial, loss of goodwill and wasted effort. Severity levels are not standardized. Impacts differ across industry. A crash in a video game has a totally different impact than a crash in a web browser, or real time monitoring system. For example, bug severity levels might be «crash or hang», «no workaround» (meaning there is no way the customer can accomplish a given task), «has workaround» (meaning the user can still accomplish the task), «visual defect» (for example, a missing image or displaced button or form element), or «documentation error». Some software publishers use more qualified severities such as «critical», «high», «low», «blocker» or «trivial».^[41] The severity of a bug may be a separate category to its priority for fixing, and the two may be quantified and managed separately.

Priority[edit]

Priority controls where a bug falls on the list of planned changes. The priority is decided by each software producer. Priorities may be numerical, such as 1 through 5, or named, such as «critical», «high», «low», or «deferred». These rating scales may be similar or even identical to severity ratings, but are evaluated as a combination of the bug’s severity with its estimated effort to fix; a bug with low severity but easy to fix may get a higher priority than a bug with moderate severity that requires excessive effort to fix. Priority ratings may be aligned with product releases, such as «critical» priority indicating all the bugs that must be fixed before the next software release.

A bug severe enough to delay or halt the release of the product is called a «show stopper»^[42] or «showstopper bug».^[43] It is named so because it «stops the show» – causes unacceptable product failure.^[43]

Software releases[edit]

It is common practice to release software with known, low-priority bugs. Bugs of sufficiently high priority may warrant a special release of part of the code containing only modules with those fixes. These are known as patches. Most releases include a mixture of behavior changes and multiple bug fixes. Releases that emphasize bug fixes are known as maintenance releases, to differentiate it from major releases that emphasize feature additions or changes.

Reasons that a software publisher opts not to patch or even fix a particular bug include:

• A deadline must be met and resources are insufficient to fix all bugs by the deadline.^[44]
• The bug is already fixed in an upcoming release, and it is not of high priority.
• The changes required to fix the bug are too costly or affect too many other components, requiring a major testing activity.
• It may be suspected, or known, that some users are relying on the existing buggy behavior; a proposed fix may introduce a breaking change.
• The problem is in an area that will be obsolete with an upcoming release; fixing it is unnecessary.
• «It’s not a bug, it’s a feature».^[45] A misunderstanding has arisen between expected and perceived behavior or undocumented feature.

Types[edit]

In software development projects, a mistake or error may be introduced at any stage. Bugs arise from oversight or misunderstanding by a software team during specification, design, coding, configuration, data entry or documentation. For example, a relatively simple program to alphabetize a list of words, the design might fail to consider what should happen when a word contains a hyphen. Or when converting an abstract design into code, the coder might inadvertently create an off-by-one error which can be a «<» where «<=» was intended, and fail to sort the last word in a list.

Another category of bug is called a race condition that may occur when programs have multiple components executing at the same time. If the components interact in a different order than the developer intended, they could interfere with each other and stop the program from completing its tasks. These bugs may be difficult to detect or anticipate, since they may not occur during every execution of a program.

Conceptual errors are a developer’s misunderstanding of what the software must do. The resulting software may perform according to the developer’s understanding, but not what is really needed. Other types:

Arithmetic[edit]

In operations on numerical values, problems can arise that result in unexpected output, slowing of a process, or crashing.^[46] These can be from a lack of awareness of the qualities of the data storage such as a loss of precision due to rounding, numerically unstable algorithms, arithmetic overflow and underflow, or from lack of awareness of how calculations are handled by different software coding languages such as division by zero which in some languages may throw an exception, and in others may return a special value such as NaN or infinity.

Control flow[edit]

Control flow bugs are those found in processes with valid logic, but that lead to unintended results, such as infinite loops and infinite recursion, incorrect comparisons for conditional statements such as using the incorrect comparison operator, and off-by-one errors (counting one too many or one too few iterations when looping).

Interfacing[edit]

• Incorrect API usage.^[47]
• Incorrect protocol implementation.
• Incorrect hardware handling.
• Incorrect assumptions of a particular platform.
• Incompatible systems. A new API or communications protocol may seem to work when two systems use different versions, but errors may occur when a function or feature implemented in one version is changed or missing in another. In production systems which must run continually, shutting down the entire system for a major update may not be possible, such as in the telecommunication industry^[48] or the internet.^[49][50][51] In this case, smaller segments of a large system are upgraded individually, to minimize disruption to a large network. However, some sections could be overlooked and not upgraded, and cause compatibility errors which may be difficult to find and repair.
• Incorrect code annotations^[52]

Concurrency[edit]

• Deadlock, where task A cannot continue until task B finishes, but at the same time, task B cannot continue until task A finishes.
• Race condition, where the computer does not perform tasks in the order the programmer intended.
• Concurrency errors in critical sections, mutual exclusions and other features of concurrent processing. Time-of-check-to-time-of-use (TOCTOU) is a form of unprotected critical section.

Resourcing[edit]

• Null pointer dereference.
• Using an uninitialized variable.
• Using an otherwise valid instruction on the wrong data type (see packed decimal/binary-coded decimal).
• Access violations.
• Resource leaks, where a finite system resource (such as memory or file handles) become exhausted by repeated allocation without release.
• Buffer overflow, in which a program tries to store data past the end of allocated storage. This may or may not lead to an access violation or storage violation. These are frequently security bugs.
• Excessive recursion which—though logically valid—causes stack overflow.
• Use-after-free error, where a pointer is used after the system has freed the memory it references.
• Double free error.

Syntax[edit]

• Use of the wrong token, such as performing assignment instead of equality test. For example, in some languages x=5 will set the value of x to 5 while x==5 will check whether x is currently 5 or some other number. Interpreted languages allow such code to fail. Compiled languages can catch such errors before testing begins.

Teamwork[edit]

• Unpropagated updates; e.g. programmer changes «myAdd» but forgets to change «mySubtract», which uses the same algorithm. These errors are mitigated by the Don’t Repeat Yourself philosophy.
• Comments out of date or incorrect: many programmers assume the comments accurately describe the code.
• Differences between documentation and product.

Implications[edit]

The amount and type of damage a software bug may cause naturally affects decision-making, processes and policy regarding software quality. In applications such as human spaceflight, aviation, nuclear power, health care, public transport or automotive safety, since software flaws have the potential to cause human injury or even death, such software will have far more scrutiny and quality control than, for example, an online shopping website. In applications such as banking, where software flaws have the potential to cause serious financial damage to a bank or its customers, quality control is also more important than, say, a photo editing application.

Other than the damage caused by bugs, some of their cost is due to the effort invested in fixing them. In 1978, Lientz et al. showed that the median of projects invest 17 percent of the development effort in bug fixing.^[53] In research in 2020 on GitHub repositories showed the median is 20%.^[54]

Residual bugs in delivered product[edit]

In 1994, NASA’s Goddard Space Flight Center managed to reduce their average number of errors from 4.5 per 1000 lines of code (SLOC) down to 1 per 1000 SLOC.^[55]

Another study in 1990 reported that exceptionally good software development processes can achieve deployment failure rates as low as 0.1 per 1000 SLOC.^[56] This figure is iterated in literature such as Code Complete by Steve McConnell,^[57] and the NASA study on Flight Software Complexity.^[58] Some projects even attained zero defects: the firmware in the IBM Wheelwriter typewriter which consists of 63,000 SLOC, and the Space Shuttle software with 500,000 SLOC.^[56]

Well-known bugs[edit]

A number of software bugs have become well-known, usually due to their severity: examples include various space and military aircraft crashes. Possibly the most famous bug is the Year 2000 problem or Y2K bug, which caused many programs written long before the transition from 19xx to 20xx dates to malfunction, for example treating a date such as «25 Dec 04» as being in 1904, displaying «19100» instead of «2000», and so on. A huge effort at the end of the 20th century resolved the most severe problems, and there were no major consequences.

The 2012 stock trading disruption involved one such incompatibility between the old API and a new API.

In popular culture[edit]

• In both the 1968 novel 2001: A Space Odyssey and the corresponding 1968 film 2001: A Space Odyssey, a spaceship’s onboard computer, HAL 9000, attempts to kill all its crew members. In the follow-up 1982 novel, 2010: Odyssey Two, and the accompanying 1984 film, 2010, it is revealed that this action was caused by the computer having been programmed with two conflicting objectives: to fully disclose all its information, and to keep the true purpose of the flight secret from the crew; this conflict caused HAL to become paranoid and eventually homicidal.
• In the English version of the Nena 1983 song 99 Luftballons (99 Red Balloons) as a result of «bugs in the software», a release of a group of 99 red balloons are mistaken for an enemy nuclear missile launch, requiring an equivalent launch response, resulting in catastrophe.
• In the 1999 American comedy Office Space, three employees attempt (unsuccessfully) to exploit their company’s preoccupation with the Y2K computer bug using a computer virus that sends rounded-off fractions of a penny to their bank account—a long-known technique described as salami slicing.
• The 2004 novel The Bug, by Ellen Ullman, is about a programmer’s attempt to find an elusive bug in a database application.^[59]
• The 2008 Canadian film Control Alt Delete is about a computer programmer at the end of 1999 struggling to fix bugs at his company related to the year 2000 problem.

See also[edit]

• Anti-pattern
• Bug bounty program
• Glitch removal
• Hardware bug
• ISO/IEC 9126, which classifies a bug as either a defect or a nonconformity
• Orthogonal Defect Classification
• Racetrack problem
• RISKS Digest
• Software defect indicator
• Software regression
• Software rot
• Automatic bug fixing

References[edit]

External links[edit]

• «Common Weakness Enumeration» – an expert webpage focus on bugs, at NIST.gov
• BUG type of Jim Gray – another Bug type
• Picture of the «first computer bug» at the Wayback Machine (archived January 12, 2015)
• «The First Computer Bug!» – an email from 1981 about Adm. Hopper’s bug
• «Toward Understanding Compiler Bugs in GCC and LLVM». A 2016 study of bugs in compilers

A software bug is an error, flaw or fault in the design, development, or operation of computer software that causes it to produce an incorrect or unexpected result, or to behave in unintended ways. The process of finding and correcting bugs is termed «debugging» and often uses formal techniques or tools to pinpoint bugs. Since the 1950s, some computer systems have been designed to deter, detect or auto-correct various computer bugs during operations.

Bugs in software can arise from mistakes and errors made in interpreting and extracting users’ requirements, planning a program’s design, writing its source code, and from interaction with humans, hardware and programs, such as operating systems or libraries. A program with many, or serious, bugs is often described as buggy. Bugs can trigger errors that may have ripple effects. The effects of bugs may be subtle, such as unintended text formatting, through to more obvious effects such as causing a program to crash, freezing the computer, or causing damage to hardware. Other bugs qualify as security bugs and might, for example, enable a malicious user to bypass access controls in order to obtain unauthorized privileges.^[1]

Some software bugs have been linked to disasters. Bugs in code that controlled the Therac-25 radiation therapy machine were directly responsible for patient deaths in the 1980s. In 1996, the European Space Agency’s US$1 billion prototype Ariane 5 rocket was destroyed less than a minute after launch due to a bug in the on-board guidance computer program.^[2] In 1994, an RAF Chinook helicopter crashed, killing 29; this was initially blamed on pilot error, but was later thought to have been caused by a software bug in the engine-control computer.^[3] Buggy software caused the early 21st century British Post Office scandal, the most widespread miscarriage of justice in British legal history.^[4]

In 2002, a study commissioned by the US Department of Commerce’s National Institute of Standards and Technology concluded that «software bugs, or errors, are so prevalent and so detrimental that they cost the US economy an estimated $59 billion annually, or about 0.6 percent of the gross domestic product».^[5]

History[edit]

The Middle English word bugge is the basis for the terms «bugbear» and «bugaboo» as terms used for a monster.^[6]

The term «bug» to describe defects has been a part of engineering jargon since the 1870s^[7] and predates electronics and computers; it may have originally been used in hardware engineering to describe mechanical malfunctions. For instance, Thomas Edison wrote in a letter to an associate in 1878:^[8]

… difficulties arise—this thing gives out and [it is] then that «Bugs»—as such little faults and difficulties are called—show themselves^[9]

Baffle Ball, the first mechanical pinball game, was advertised as being «free of bugs» in 1931.^[10] Problems with military gear during World War II were referred to as bugs (or glitches).^[11] In a book published in 1942, Louise Dickinson Rich, speaking of a powered ice cutting machine, said, «Ice sawing was suspended until the creator could be brought in to take the bugs out of his darling.»^[12]

Isaac Asimov used the term «bug» to relate to issues with a robot in his short story «Catch That Rabbit», published in 1944.

The term «bug» was used in an account by computer pioneer Grace Hopper, who publicized the cause of a malfunction in an early electromechanical computer.^[13] A typical version of the story is:

In 1946, when Hopper was released from active duty, she joined the Harvard Faculty at the Computation Laboratory where she continued her work on the Mark II and Mark III. Operators traced an error in the Mark II to a moth trapped in a relay, coining the term bug. This bug was carefully removed and taped to the log book. Stemming from the first bug, today we call errors or glitches in a program a bug.^[14]

Hopper was not present when the bug was found, but it became one of her favorite stories.^[15] The date in the log book was September 9, 1947.^[16][17][18] The operators who found it, including William «Bill» Burke, later of the Naval Weapons Laboratory, Dahlgren, Virginia,^[19] were familiar with the engineering term and amusedly kept the insect with the notation «First actual case of bug being found.» This log book, complete with attached moth, is part of the collection of the Smithsonian National Museum of American History.^[17]

The related term «debug» also appears to predate its usage in computing: the Oxford English Dictionary‘s etymology of the word contains an attestation from 1945, in the context of aircraft engines.^[20]

The concept that software might contain errors dates back to Ada Lovelace’s 1843 notes on the analytical engine, in which she speaks of the possibility of program «cards» for Charles Babbage’s analytical engine being erroneous:

… an analysing process must equally have been performed in order to furnish the Analytical Engine with the necessary operative data; and that herein may also lie a possible source of error. Granted that the actual mechanism is unerring in its processes, the cards may give it wrong orders.

«Bugs in the System» report[edit]

The Open Technology Institute, run by the group, New America,^[21] released a report «Bugs in the System» in August 2016 stating that U.S. policymakers should make reforms to help researchers identify and address software bugs. The report «highlights the need for reform in the field of software vulnerability discovery and disclosure.»^[22] One of the report’s authors said that Congress has not done enough to address cyber software vulnerability, even though Congress has passed a number of bills to combat the larger issue of cyber security.^[22]

Government researchers, companies, and cyber security experts are the people who typically discover software flaws. The report calls for reforming computer crime and copyright laws.^[22]

The Computer Fraud and Abuse Act, the Digital Millennium Copyright Act and the Electronic Communications Privacy Act criminalize and create civil penalties for actions that security researchers routinely engage in while conducting legitimate security research, the report said.^[22]

Terminology[edit]

While the use of the term «bug» to describe software errors is common, many have suggested that it should be abandoned. One argument is that the word «bug» is divorced from a sense that a human being caused the problem, and instead implies that the defect arose on its own, leading to a push to abandon the term «bug» in favor of terms such as «defect», with limited success.^[23] Since the 1970s Gary Kildall somewhat humorously suggested to use the term «blunder».^[24][25]

In software engineering, mistake metamorphism (from Greek meta = «change», morph = «form») refers to the evolution of a defect in the final stage of software deployment. Transformation of a «mistake» committed by an analyst in the early stages of the software development lifecycle, which leads to a «defect» in the final stage of the cycle has been called ‘mistake metamorphism’.^[26]

Different stages of a «mistake» in the entire cycle may be described as «mistakes», «anomalies», «faults», «failures», «errors», «exceptions», «crashes», «glitches», «bugs», «defects», «incidents», or «side effects».^[26]

Prevention[edit]

The software industry has put much effort into reducing bug counts.^[27][28] These include:

Typographical errors[edit]

Bugs usually appear when the programmer makes a logic error. Various innovations in programming style and defensive programming are designed to make these bugs less likely, or easier to spot. Some typos, especially of symbols or logical/mathematical operators, allow the program to operate incorrectly, while others such as a missing symbol or misspelled name may prevent the program from operating. Compiled languages can reveal some typos when the source code is compiled.

Development methodologies[edit]

Several schemes assist managing programmer activity so that fewer bugs are produced. Software engineering (which addresses software design issues as well) applies many techniques to prevent defects. For example, formal program specifications state the exact behavior of programs so that design bugs may be eliminated. Unfortunately, formal specifications are impractical for anything but the shortest programs, because of problems of combinatorial explosion and indeterminacy.

Unit testing involves writing a test for every function (unit) that a program is to perform.

In test-driven development unit tests are written before the code and the code is not considered complete until all tests complete successfully.

Agile software development involves frequent software releases with relatively small changes. Defects are revealed by user feedback.

Open source development allows anyone to examine source code. A school of thought popularized by Eric S. Raymond as Linus’s law says that popular open-source software has more chance of having few or no bugs than other software, because «given enough eyeballs, all bugs are shallow».^[29] This assertion has been disputed, however: computer security specialist Elias Levy wrote that «it is easy to hide vulnerabilities in complex, little understood and undocumented source code,» because, «even if people are reviewing the code, that doesn’t mean they’re qualified to do so.»^[30] An example of an open-source software bug was the 2008 OpenSSL vulnerability in Debian.

Programming language support[edit]

Programming languages include features to help prevent bugs, such as static type systems, restricted namespaces and modular programming. For example, when a programmer writes (pseudocode) LET REAL_VALUE PI = "THREE AND A BIT", although this may be syntactically correct, the code fails a type check. Compiled languages catch this without having to run the program. Interpreted languages catch such errors at runtime. Some languages deliberately exclude features that easily lead to bugs, at the expense of slower performance: the general principle being that, it is almost always better to write simpler, slower code than inscrutable code that runs slightly faster, especially considering that maintenance cost is substantial. For example, the Java programming language does not support pointer arithmetic; implementations of some languages such as Pascal and scripting languages often have runtime bounds checking of arrays, at least in a debugging build.

Code analysis[edit]

Tools for code analysis help developers by inspecting the program text beyond the compiler’s capabilities to spot potential problems. Although in general the problem of finding all programming errors given a specification is not solvable (see halting problem), these tools exploit the fact that human programmers tend to make certain kinds of simple mistakes often when writing software.

Instrumentation[edit]

Tools to monitor the performance of the software as it is running, either specifically to find problems such as bottlenecks or to give assurance as to correct working, may be embedded in the code explicitly (perhaps as simple as a statement saying PRINT "I AM HERE"), or provided as tools. It is often a surprise to find where most of the time is taken by a piece of code, and this removal of assumptions might cause the code to be rewritten.

Testing[edit]

Software testers are people whose primary task is to find bugs, or write code to support testing. On some projects, more resources may be spent on testing than in developing the program.

Measurements during testing can provide an estimate of the number of likely bugs remaining; this becomes more reliable the longer a product is tested and developed.^{[citation needed]}

Debugging[edit]

Finding and fixing bugs, or debugging, is a major part of computer programming. Maurice Wilkes, an early computing pioneer, described his realization in the late 1940s that much of the rest of his life would be spent finding mistakes in his own programs.^[31]

Usually, the most difficult part of debugging is finding the bug. Once it is found, correcting it is usually relatively easy. Programs known as debuggers help programmers locate bugs by executing code line by line, watching variable values, and other features to observe program behavior. Without a debugger, code may be added so that messages or values may be written to a console or to a window or log file to trace program execution or show values.

However, even with the aid of a debugger, locating bugs is something of an art. It is not uncommon for a bug in one section of a program to cause failures in a completely different section,^{[citation needed]} thus making it especially difficult to track (for example, an error in a graphics rendering routine causing a file I/O routine to fail), in an apparently unrelated part of the system.

Sometimes, a bug is not an isolated flaw, but represents an error of thinking or planning on the part of the programmer. Such logic errors require a section of the program to be overhauled or rewritten. As a part of code review, stepping through the code and imagining or transcribing the execution process may often find errors without ever reproducing the bug as such.

More typically, the first step in locating a bug is to reproduce it reliably. Once the bug is reproducible, the programmer may use a debugger or other tool while reproducing the error to find the point at which the program went astray.

Some bugs are revealed by inputs that may be difficult for the programmer to re-create. One cause of the Therac-25 radiation machine deaths was a bug (specifically, a race condition) that occurred only when the machine operator very rapidly entered a treatment plan; it took days of practice to become able to do this, so the bug did not manifest in testing or when the manufacturer attempted to duplicate it. Other bugs may stop occurring whenever the setup is augmented to help find the bug, such as running the program with a debugger; these are called heisenbugs (humorously named after the Heisenberg uncertainty principle).

Since the 1990s, particularly following the Ariane 5 Flight 501 disaster, interest in automated aids to debugging rose, such as static code analysis by abstract interpretation.^[32]

Some classes of bugs have nothing to do with the code. Faulty documentation or hardware may lead to problems in system use, even though the code matches the documentation. In some cases, changes to the code eliminate the problem even though the code then no longer matches the documentation. Embedded systems frequently work around hardware bugs, since to make a new version of a ROM is much cheaper than remanufacturing the hardware, especially if they are commodity items.

Benchmark of bugs[edit]

To facilitate reproducible research on testing and debugging, researchers use curated benchmarks of bugs:

• the Siemens benchmark
• ManyBugs^[33] is a benchmark of 185 C bugs in nine open-source programs.
• Defects4J^[34] is a benchmark of 341 Java bugs from 5 open-source projects. It contains the corresponding patches, which cover a variety of patch type.^[35]
• BEARS^[36] is a benchmark of continuous integration build failures focusing on test failures. It has been created by monitoring builds from open-source projects on Travis CI.

Bug management[edit]

Bug management includes the process of documenting, categorizing, assigning, reproducing, correcting and releasing the corrected code. Proposed changes to software – bugs as well as enhancement requests and even entire releases – are commonly tracked and managed using bug tracking systems or issue tracking systems.^[37] The items added may be called defects, tickets, issues, or, following the agile development paradigm, stories and epics. Categories may be objective, subjective or a combination, such as version number, area of the software, severity and priority, as well as what type of issue it is, such as a feature request or a bug.

A bug triage reviews bugs and decides whether and when to fix them. The decision is based on the bug’s priority, and factors such as project schedules. The triage is not meant to investigate the cause of bugs, but rather the cost of fixing them. The triage happens regularly, and goes through bugs opened or reopened since the previous meeting. The attendees of the triage process typically are the project manager, development manager, test manager, build manager, and technical experts.^[38][39]

Severity[edit]

Severity is the intensity of the impact the bug has on system operation.^[40] This impact may be data loss, financial, loss of goodwill and wasted effort. Severity levels are not standardized. Impacts differ across industry. A crash in a video game has a totally different impact than a crash in a web browser, or real time monitoring system. For example, bug severity levels might be «crash or hang», «no workaround» (meaning there is no way the customer can accomplish a given task), «has workaround» (meaning the user can still accomplish the task), «visual defect» (for example, a missing image or displaced button or form element), or «documentation error». Some software publishers use more qualified severities such as «critical», «high», «low», «blocker» or «trivial».^[41] The severity of a bug may be a separate category to its priority for fixing, and the two may be quantified and managed separately.

Priority[edit]

Priority controls where a bug falls on the list of planned changes. The priority is decided by each software producer. Priorities may be numerical, such as 1 through 5, or named, such as «critical», «high», «low», or «deferred». These rating scales may be similar or even identical to severity ratings, but are evaluated as a combination of the bug’s severity with its estimated effort to fix; a bug with low severity but easy to fix may get a higher priority than a bug with moderate severity that requires excessive effort to fix. Priority ratings may be aligned with product releases, such as «critical» priority indicating all the bugs that must be fixed before the next software release.

A bug severe enough to delay or halt the release of the product is called a «show stopper»^[42] or «showstopper bug».^[43] It is named so because it «stops the show» – causes unacceptable product failure.^[43]

Software releases[edit]

It is common practice to release software with known, low-priority bugs. Bugs of sufficiently high priority may warrant a special release of part of the code containing only modules with those fixes. These are known as patches. Most releases include a mixture of behavior changes and multiple bug fixes. Releases that emphasize bug fixes are known as maintenance releases, to differentiate it from major releases that emphasize feature additions or changes.

Reasons that a software publisher opts not to patch or even fix a particular bug include:

• A deadline must be met and resources are insufficient to fix all bugs by the deadline.^[44]
• The bug is already fixed in an upcoming release, and it is not of high priority.
• The changes required to fix the bug are too costly or affect too many other components, requiring a major testing activity.
• It may be suspected, or known, that some users are relying on the existing buggy behavior; a proposed fix may introduce a breaking change.
• The problem is in an area that will be obsolete with an upcoming release; fixing it is unnecessary.
• «It’s not a bug, it’s a feature».^[45] A misunderstanding has arisen between expected and perceived behavior or undocumented feature.

Types[edit]

In software development projects, a mistake or error may be introduced at any stage. Bugs arise from oversight or misunderstanding by a software team during specification, design, coding, configuration, data entry or documentation. For example, a relatively simple program to alphabetize a list of words, the design might fail to consider what should happen when a word contains a hyphen. Or when converting an abstract design into code, the coder might inadvertently create an off-by-one error which can be a «<» where «<=» was intended, and fail to sort the last word in a list.

Another category of bug is called a race condition that may occur when programs have multiple components executing at the same time. If the components interact in a different order than the developer intended, they could interfere with each other and stop the program from completing its tasks. These bugs may be difficult to detect or anticipate, since they may not occur during every execution of a program.

Conceptual errors are a developer’s misunderstanding of what the software must do. The resulting software may perform according to the developer’s understanding, but not what is really needed. Other types:

Arithmetic[edit]

In operations on numerical values, problems can arise that result in unexpected output, slowing of a process, or crashing.^[46] These can be from a lack of awareness of the qualities of the data storage such as a loss of precision due to rounding, numerically unstable algorithms, arithmetic overflow and underflow, or from lack of awareness of how calculations are handled by different software coding languages such as division by zero which in some languages may throw an exception, and in others may return a special value such as NaN or infinity.

Control flow[edit]

Control flow bugs are those found in processes with valid logic, but that lead to unintended results, such as infinite loops and infinite recursion, incorrect comparisons for conditional statements such as using the incorrect comparison operator, and off-by-one errors (counting one too many or one too few iterations when looping).

Interfacing[edit]

• Incorrect API usage.^[47]
• Incorrect protocol implementation.
• Incorrect hardware handling.
• Incorrect assumptions of a particular platform.
• Incompatible systems. A new API or communications protocol may seem to work when two systems use different versions, but errors may occur when a function or feature implemented in one version is changed or missing in another. In production systems which must run continually, shutting down the entire system for a major update may not be possible, such as in the telecommunication industry^[48] or the internet.^[49][50][51] In this case, smaller segments of a large system are upgraded individually, to minimize disruption to a large network. However, some sections could be overlooked and not upgraded, and cause compatibility errors which may be difficult to find and repair.
• Incorrect code annotations^[52]

Concurrency[edit]

• Deadlock, where task A cannot continue until task B finishes, but at the same time, task B cannot continue until task A finishes.
• Race condition, where the computer does not perform tasks in the order the programmer intended.
• Concurrency errors in critical sections, mutual exclusions and other features of concurrent processing. Time-of-check-to-time-of-use (TOCTOU) is a form of unprotected critical section.

Resourcing[edit]

• Null pointer dereference.
• Using an uninitialized variable.
• Using an otherwise valid instruction on the wrong data type (see packed decimal/binary-coded decimal).
• Access violations.
• Resource leaks, where a finite system resource (such as memory or file handles) become exhausted by repeated allocation without release.
• Buffer overflow, in which a program tries to store data past the end of allocated storage. This may or may not lead to an access violation or storage violation. These are frequently security bugs.
• Excessive recursion which—though logically valid—causes stack overflow.
• Use-after-free error, where a pointer is used after the system has freed the memory it references.
• Double free error.

Syntax[edit]

• Use of the wrong token, such as performing assignment instead of equality test. For example, in some languages x=5 will set the value of x to 5 while x==5 will check whether x is currently 5 or some other number. Interpreted languages allow such code to fail. Compiled languages can catch such errors before testing begins.

Teamwork[edit]

• Unpropagated updates; e.g. programmer changes «myAdd» but forgets to change «mySubtract», which uses the same algorithm. These errors are mitigated by the Don’t Repeat Yourself philosophy.
• Comments out of date or incorrect: many programmers assume the comments accurately describe the code.
• Differences between documentation and product.

Implications[edit]

The amount and type of damage a software bug may cause naturally affects decision-making, processes and policy regarding software quality. In applications such as human spaceflight, aviation, nuclear power, health care, public transport or automotive safety, since software flaws have the potential to cause human injury or even death, such software will have far more scrutiny and quality control than, for example, an online shopping website. In applications such as banking, where software flaws have the potential to cause serious financial damage to a bank or its customers, quality control is also more important than, say, a photo editing application.

Other than the damage caused by bugs, some of their cost is due to the effort invested in fixing them. In 1978, Lientz et al. showed that the median of projects invest 17 percent of the development effort in bug fixing.^[53] In research in 2020 on GitHub repositories showed the median is 20%.^[54]

Residual bugs in delivered product[edit]

In 1994, NASA’s Goddard Space Flight Center managed to reduce their average number of errors from 4.5 per 1000 lines of code (SLOC) down to 1 per 1000 SLOC.^[55]

Another study in 1990 reported that exceptionally good software development processes can achieve deployment failure rates as low as 0.1 per 1000 SLOC.^[56] This figure is iterated in literature such as Code Complete by Steve McConnell,^[57] and the NASA study on Flight Software Complexity.^[58] Some projects even attained zero defects: the firmware in the IBM Wheelwriter typewriter which consists of 63,000 SLOC, and the Space Shuttle software with 500,000 SLOC.^[56]

Well-known bugs[edit]

A number of software bugs have become well-known, usually due to their severity: examples include various space and military aircraft crashes. Possibly the most famous bug is the Year 2000 problem or Y2K bug, which caused many programs written long before the transition from 19xx to 20xx dates to malfunction, for example treating a date such as «25 Dec 04» as being in 1904, displaying «19100» instead of «2000», and so on. A huge effort at the end of the 20th century resolved the most severe problems, and there were no major consequences.

The 2012 stock trading disruption involved one such incompatibility between the old API and a new API.

In popular culture[edit]

• In both the 1968 novel 2001: A Space Odyssey and the corresponding 1968 film 2001: A Space Odyssey, a spaceship’s onboard computer, HAL 9000, attempts to kill all its crew members. In the follow-up 1982 novel, 2010: Odyssey Two, and the accompanying 1984 film, 2010, it is revealed that this action was caused by the computer having been programmed with two conflicting objectives: to fully disclose all its information, and to keep the true purpose of the flight secret from the crew; this conflict caused HAL to become paranoid and eventually homicidal.
• In the English version of the Nena 1983 song 99 Luftballons (99 Red Balloons) as a result of «bugs in the software», a release of a group of 99 red balloons are mistaken for an enemy nuclear missile launch, requiring an equivalent launch response, resulting in catastrophe.
• In the 1999 American comedy Office Space, three employees attempt (unsuccessfully) to exploit their company’s preoccupation with the Y2K computer bug using a computer virus that sends rounded-off fractions of a penny to their bank account—a long-known technique described as salami slicing.
• The 2004 novel The Bug, by Ellen Ullman, is about a programmer’s attempt to find an elusive bug in a database application.^[59]
• The 2008 Canadian film Control Alt Delete is about a computer programmer at the end of 1999 struggling to fix bugs at his company related to the year 2000 problem.

See also[edit]

• Anti-pattern
• Bug bounty program
• Glitch removal
• Hardware bug
• ISO/IEC 9126, which classifies a bug as either a defect or a nonconformity
• Orthogonal Defect Classification
• Racetrack problem
• RISKS Digest
• Software defect indicator
• Software regression
• Software rot
• Automatic bug fixing

References[edit]

External links[edit]

• «Common Weakness Enumeration» – an expert webpage focus on bugs, at NIST.gov
• BUG type of Jim Gray – another Bug type
• Picture of the «first computer bug» at the Wayback Machine (archived January 12, 2015)
• «The First Computer Bug!» – an email from 1981 about Adm. Hopper’s bug
• «Toward Understanding Compiler Bugs in GCC and LLVM». A 2016 study of bugs in compilers