1.尽量亲自动手去完成事情，你将会有一种直觉，知道如何去处理该事物。
2.积累案例，从数据表中标注着你已获得的数据开始。
3.在找到通用办法之前，先找到一种能解决当前问题的办法。

4.让算法本身输出调试信息。你应该能够转储每一步的中间结果，并用文本编辑器或是 Web 浏览器手动检查它们。
5.不要为单元测试操心，定义出正确行为才是首要的。
6.检查文件的大小，最大的文件总是包含了程序的实体部分，至少是指向程序实体内容的分派程序。
7.从主循环调度开始单步调试程序，可以学到很多关于控制流的东西。

8.寻找数据结构，特别是做为参数传递到许多函数中的那些。大多数程序具有一个小的关键数据结构集合，找到它们，理解代码的其余部分会变得容易的多。
9.写单元测试，这是确认你所理解的代码与真实代码工作方式无误的最好方法。
10.移除代码，看看什么出问题了。（但不要 check in！）
11.在开始所有工作之前，甚至是在剖析（profile）之前，建立一套代表典型现实世界的使用基准。别让性能倒退，除非你确信已经登峰造极，高处不胜寒，并且更好的解决方法还藏在世界的某个角落里无人发现（如果出现了那种情况，在版本控制系统（VCS）中标记你的分支，以便在发现错误之后回来更改。）。
12.许多性能瓶颈都出现在系统的交叉处。在所有 RPC 框架中搜集时间统计数据，并且有一些方式来传播和可视化每个服务器的请求时间，以及哪些部分的请求是并行的，哪里是关键路径。
13.剖析（Profile）。
14.通常，避免不必要的工作可使你赢在起跑线上。缓存最大的计算结果，粗略评估不常用的东西。