Golang模糊测试工具如何使用

发布时间:2023-03-06 11:32:02 作者:iii
来源:亿速云 阅读:105

本篇内容介绍了“Golang模糊测试工具如何使用”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

开发环境

升级到Go 1.18
Go 1.18虽然还没正式发布,但可以下载RC版本,而且即使你生产环境用是Go的老版本,你个人的本地开发环境也可以升级到1.18,还可以使用go-fuzzing更好的自测

go-fuzzing

官方文档:go fuzzing是通过持续给一个程序不同的输入来自动化测试,并通过分析代码覆盖率来智能的寻找失败的例子。这种方法可以尽可能的找到一些边界问题,亲测确实发现的都是些平时比较难发现的问题。

fuzzing,又叫fuzz testing,中文叫做模糊测试或随机测试。其本质上是一种自动化测试技术,更具体一点,它是一种基于随机输入的自动化测试技术,常被用于发现处理用户输入的代码中存在的bug和问题。

fuzz tests规则

func FuzzFoo(f *testing.F) {
    f.Add(5, "hello")

    f.Fuzz(func(t *testing.T, i int, s string) {
        out, err := Foo(i, s)
        if err != nil && out != "" {
            t.Errorf("%q, %v", out, err)
        }
    })
}

如何使用go-fuzzing

1、首先要先定义fuzzing arguments,并通过fuzzing arguments写fuzzing target

2、思考fuzzing target怎么写,重点是怎么验证结果的正确性,因为fuzzing arguments是随机给的,所以要有个验证结果的方法

3、遇到失败的例子怎么去打印出错误结果

4、根据错误结果去生成新的测试用例,这个新的测试用例会被用来调试发现的bug,并且可以留下给CI使用

下面是一个切片中数字求和的例子:

// slice_sum.go
func SliceSum(arr []int64) int64 {
  var sum int64

  for _, val := range arr {
    if val % 100000 != 0 {
      sum += val
    }
  }

  return sum
}

第一步:定义fuzzing arguments模糊参数

至少需要给出一个fuzzing arguments,不然go-fuzzing没法生成测试代码。
这是切片中元素求和的方法,那我们可以把切片的元素个数n(自行模拟个数即可)作为fuzzing arguments,然后go-fuzzing会根据运行的代码覆盖率自动生成不同的参数来模拟测试。

// slice_sum_test.go
func FuzzSliceSum(f *testing.F) {
  // 10,go-fuzzing称之为语料,10这个值就是让go fuzzing冷启动的一个值,具体多少不重要
  f.Add(10)

  f.Fuzz(func(t *testing.T, n int) {
      // 限制20个元素
    n %= 20

    // 剩余处理

  })
}

第二步:编写fuzzing target

重点是编写可以验证的fuzzing target,不仅要根据给定的模糊参数写出测试代码,而且还需要生成可以验证结果正确性的数据。
对这个切片元素求和的方法来说,就是随机生成n个元素的切片,然后进行求和得到正确的结果。

package fuzz

import (
    "github.com/stretchr/testify/assert"
    "math/rand"
    "testing"
    "time"
)

// slice_sum_test.go
func FuzzSliceSum(f *testing.F) {
  // 初始化随机数种子
  rand.Seed(time.Now().UnixNano())
  // 语料
  f.Add(10)

  f.Fuzz(func(t *testing.T, n int) {
    n %= 20

    var arr []int64
    var expect int64 // 期望值

    for i := 0; i < n; i++ {
      val := rand.Int63() % 1000000
      arr = append(arr, val)
      expect += val
    }

    // 自己求和的结果和调用函数求和的结果比对
    assert.Equal(t, expect, SliceSum(arr))
  })
}

执行模糊测试

➜  fuzz go test -fuzz=SliceSum
fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 0/52 completed
fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 52/52 completed, now fuzzing with 8 workers
fuzz: elapsed: 0s, execs: 9438 (34179/sec), new interesting: 2 (total: 54)
--- FAIL: FuzzSliceSum (0.28s)
    --- FAIL: FuzzSliceSum (0.00s)
        slice_sum_test.go:32: 
                Error Trace:    slice_sum_test.go:32
                                                        value.go:556
                                                        value.go:339
                                                        fuzz.go:337
                Error:          Not equal: 
                                expected: 5715923
                                actual  : 5315923
                Test:           FuzzSliceSum
    
    Failing input written to testdata/fuzz/FuzzSliceSum/8e8981ffa4ee4d93f475c807563f9d63854a6c913cdfb10a73191549318a2a51
    To re-run:
    go test -run=FuzzSliceSum/8e8981ffa4ee4d93f475c807563f9d63854a6c913cdfb10a73191549318a2a51
FAIL
exit status 1
FAIL    demo/fuzz       0.287s

上面这段输出,你只能看出预期值和实际值不一样,但是很难分析错误。

第三步:打印出错误的例子

上面的错误输出,如果能打印出造成错误的例子的话,就可以直接作为测试用例进行单测。我们总不能一个个去试吧,而且错误的例子未必只有一个。

修改下模糊测试代码,增加打印:

package fuzz

import (
    "github.com/stretchr/testify/assert"
    "math/rand"
    "testing"
    "time"
)

// slice_sum_test.go
func FuzzSliceSum(f *testing.F) {
    // 初始化随机数种子
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    // 语料
    f.Add(10)

    f.Fuzz(func(t *testing.T, n int) {
        n %= 20

        var arr []int64
        var expect int64 // 期望值
        var buf strings.Builder
        buf.WriteString("\n")

        for i := 0; i < n; i++ {
            val := rand.Int63() % 1000000
            arr = append(arr, val)
            expect += val
            buf.WriteString(fmt.Sprintf("%d,\n", val))
        }

        // 自己求和的结果和调用函数求和的结果比对
        assert.Equal(t, expect, SliceSum(arr), buf.String())
    })
}

再次执行模糊测试

➜  fuzz go test -fuzz=SliceSum
fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 0/47 completed
fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 47/47 completed, now fuzzing with 8 workers
fuzz: elapsed: 0s, execs: 17109 (42507/sec), new interesting: 2 (total: 49)
--- FAIL: FuzzSliceSum (0.41s)
    --- FAIL: FuzzSliceSum (0.00s)
        slice_sum_test.go:34: 
                Error Trace:    slice_sum_test.go:34
                                                        value.go:556
                                                        value.go:339
                                                        fuzz.go:337
                Error:          Not equal: 
                                expected: 7575516
                                actual  : 7175516
                Test:           FuzzSliceSum
                Messages:       
                                92016,
                                642504,
                                400000,
                                489403,
                                472011,
                                811028,
                                315130,
                                298207,
                                57765,
                                542614,
                                136594,
                                351360,
                                867104,
                                918715,
                                515092,
                                665973,
    
    Failing input written to testdata/fuzz/FuzzSliceSum/9191ba4d7ea5420a9a76661d4e7d6a7a4e69ad4d5d8ef306ff78161a2acf1416
    To re-run:
    go test -run=FuzzSliceSum/9191ba4d7ea5420a9a76661d4e7d6a7a4e69ad4d5d8ef306ff78161a2acf1416
FAIL
exit status 1
FAIL    demo/fuzz       0.413s

第四步:根据输出的错误例子,编写新的测试用例进行单测

// 单测通过后,再执行模糊测试,看看有没有其他边缘问题出现
func TestSliceSumFuzzCase1(t *testing.T) {
    arr := []int64{
        92016,
        642504,
        400000,
        489403,
        472011,
        811028,
        315130,
        298207,
        57765,
        542614,
        136594,
        351360,
        867104,
        918715,
        515092,
        665973,
    }
    // 期望值从第三步的输出中获取
    assert.Equal(t, int64(7575516), SliceSum(arr))
}

这样就可以很方便的进行调试了,并且能够增加有效的测试用例进行单测,确保这个bug不会出现了。

生产环境项目Go版本问题

线上项目的Go版本不能升级到1.18怎么办?

线上的版本不升级到1.18,但是我们本地开发升级没有问题,可以在文件的头部增加如下命令注释:

slice_sum_test.go

//go:build go1.18
// +build go1.18

这样我们在线上不管用哪个版本都不会报错,而且我们一般都是在本地进行模糊测试

注意:第三行必须是空行,不然就会变成package的注释了

有些还无法复现的问题,比如协程死锁,输出一直在执行或者卡住然后过一会才结束,这类的长时间执行的模糊测试,我还没有摸透。如果有大佬知道的话麻烦也告诉我下。

“Golang模糊测试工具如何使用”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!

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