Тестирование конкурентности: выявление состояний гонки

Для обнаружения race condition в коде, уязвимого к конкурентному доступу, можно использовать несколько подходов. Простейший — многократный запуск тестов, однако этот метод не гарантирует обнаружение проблемы из-за случайности планировщика. Concurrency fuzzing, вносящий случайные задержки, делает тесты медленнее, хотя и повышает шансы на выявление ошибки. Более радикальный подход — патчинг планировщика событий для выполнения задач в случайном порядке, но это тоже является костылём.
Тестирование конкурентности: выявление состояний гонки
Изображение носит иллюстративный характер

Альтернативой является исчерпывающий перебор всех возможных последовательностей операций. Представив последовательности в виде дерева, можно гарантированно проверить все сценарии гонок. Этот подход требует приостановки операций и ожидания второй операции, с которой может возникнуть гонка. Он эффективен, но предполагает детерминированный код при детерминированном порядке операций, а также добавляет накладные расходы на таймауты ожидания.

Концептуально можно подойти к тестированию конкурентности с точки зрения изменения стейта сервиса. Можно проверить, что конкурентное выполнение двух API-вызовов не приводит к результирующему состоянию, отличному от того, которое получается при их последовательном выполнении в любом порядке. Такой подход, однако, сложен в реализации из-за бесконечного количества возможных состояний.

Перспективный вариант – переиспользование существующих функциональных тестов для проверки инвариантов состояния при конкурентном запуске. При этом подходе уже имеющиеся тесты запускаются повторно с целью выявления race conditions.


Новое на сайте

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа
Ссылка