不管是什么样的重现问题的方法，只要有，比没有强。但是如何让重现问题既可靠又方便呢？

　　小化反馈周期：和软件开发的其他众多领域一样，问题重现也是要使反馈周期小，所经过的周期越短，反馈越及时，其相关性越高。

　　因此，先要关注的是找出问题重现中哪些方面是不需要的，将它们剔除掉，称为将问题重现小化。那么，哪些元素可以被剔除呢？往往这要靠直觉。你了解软件，并且知道哪些模块可能被一些特定输入所影响，如果直觉不对，那么一些非直接的方法可能会帮助到你。

　　改进问题重现不是一蹴而的事，而是在整个诊断过程中要牢记在心的东西。

　　将不确定的缺陷变为确定的：要做到这一点，需要明白不确定性从何来？

　　1、开始于不可预知的初始状态

　　当你的软件从未经初始化的内存读取数据时，通常会出问题。如果你有理由相信，是这个原因导致了不确定性问题，那么你好的选择可能是使用调试内存分配器，来强制内存被初始化为一个众所周知的值，或用内存完整性检验软件来检测是否引用了未初始化的内存。

　　2、与外部系统进行交互

　　由此引起的不确定性问题往往不是因为二者表现不一，而是因为时间上微妙的不同。解决的策略是能够精确控制从外部系统接收了什么，以及何时接收的。好的选择可能不是试图直接控制外部系统，而是用你能控制的东西替换它，比如调试子系统或代替测试。

　　3、故意地使用随机性

　　由此导致的不确定性听起来还是很正常的，幸运的是，大部分所谓使用随机数的软件都是通过确定性算法产生的伪随机数，因此这个是完全可以预测的行为。

　　4、多线程

　　由此引起的不确定性难处理。在多核系统盛行的，往往我们处理的并不是真正的并发。而在缺乏并发控制的结构化方法下，我们不得不依靠一些特殊的方法。因此，在处理方法中有效的工具之一是不起眼的sleep()方法，它允许你强制一个线程长时间等待而出现竞争状态。

　　例如，假设你正在工作的软件中多个乖哦工作线程并行处理工作项目，工作线程使用下面的java代码来获得工作项目：

if (item=workQueue.lockWorkItem())
{
　　item.process();
　　workQueue.writeResultAndUnlock(item);
}

　　你试图跟踪一个间歇出现的缺陷，有时同一个工作项目会同时分配给两个工作线程。遗憾的事，这种情况极少出现，那么，你可以将代码更改为如下形式来增加重现该问题的几率：

if (item=workQueue.lockWorkItem())
{
　　Thread.sleep(1000);
　　item.process();
　　workQueue.writeResultAndUnlock(item);
}

　　注意：尽管sleep()方法在重现问题和诊断阶段很有用，但在修复缺陷阶段它不是一个适合的方法。