基于模型检查的分布式系统引导式增量测试

《Proceedings of the ACM on Software Engineering》：Model Checking Guided Incremental Testing for Distributed Systems

分布式系统演进中的模型检查指导测试存在效率问题，我们提出iMocket方法通过提取变更并生成增量测试用例，减少冗余测试。实验表明测试用例减少74.83%，测试时间降低22.54%到99.99%。

　　

摘要

近年来，提出了基于模型检测的指导测试（MCGT）方法来系统地测试分布式系统。MCGT通过遍历从分布式系统的形式化规范中导出的整个已验证的抽象状态空间自动生成测试用例，并检查目标系统在测试过程中的行为是否正确。尽管MCGT非常有效，但使用它来测试分布式系统通常成本较高，且可能需要数周时间才能完成。当分布式系统发生变化时（例如引入新功能或修复错误），这种低效率问题会更加严重。我们必须为演化的系统重新运行整个测试过程以验证其正确性，这使得MCGT不仅资源消耗大，而且效率低下。

为了降低分布式系统演化过程中基于模型检测的指导测试的开销，我们提出了iMocket，这是一种针对分布式系统的新型增量测试方法。首先，我们从形式化规范和系统实现中提取变化信息，然后识别抽象状态空间中受影响的状态，并生成专门针对这些状态的增量测试用例，从而避免对未受影响状态进行冗余测试。我们使用来自三个流行分布式系统的12个真实世界变化场景对iMocket进行了评估。实验结果表明，iMocket可以将测试用例的数量平均减少74.83%，并将测试时间缩短22.54%至99.99%。这凸显了它在降低分布式系统测试成本方面的有效性。

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