【摘 要】
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云计算是一种通过网络以服务的方式向用户提供按需收费的计算资源的模式,目前企业逐渐将业务部署、数据处理转移到云计算平台上进行.因为可扩展性、性能等各方面需求,所以云
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,香港科技大学
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1003800)资助.
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云计算是一种通过网络以服务的方式向用户提供按需收费的计算资源的模式,目前企业逐渐将业务部署、数据处理转移到云计算平台上进行.因为可扩展性、性能等各方面需求,所以云平台部署在分布式系统上.由于分布式系统采用大量的商品机通过复杂的结构进行搭建,因此分布式系统中组件发生故障是无法避免的.为了提高分布式系统的可靠性,技术人员在开发分布式系统时为其设计了容错机制.为了保证容错机制在分布式系统发生故障时能真正有效地工作,故障注入是检验容错机制的方法之一,通过人为地向系统中注入特定的故障,观察系统的行为并检验容错机制是否正确工作.由于分布式系统的并发特性,传统软件测试方法无法对其进行完全测试,近年来越来越多地使用模型检测技术来对分布式系统进行验证.现有的模型检测技术注重对分布式系统的安全性属性和活性属性的检测,忽略了对容错机制尤其是活性属性容错机制的检测,所以如何验证系统的活性属性容错机制是目前面临的挑战.采用抽象模型检测方法会引入模型与实际系统不匹配的问题.同时,采用实现级模型检测方法会加剧模型检测中的状态空间爆炸问题.本文提出了一个实现级模型检测工具LTMC(Liveness Properties Fault Tolerance Model Checker),结合故障注入技术对分布式协议的安全性属性与活性属性及其容错机制进行验证.同时,基于分布式系统节点的角色,本文提出了一种对等约减策略PRP(Peer Reduction Policy)对LTMC需要搜索的状态空间进行约减,缓解了状态空间爆炸问题.此外,LTMC通过引入逻辑时钟机制,优先搜索那些更有实际价值的事件执行路径.LTMC能够有目标地在待验证系统运行的特定时刻注入特定的故障,而不依赖于随机故障注入策略;当待验证系统发生改变时,只需要简单地对工具进行轻微的修改;LTMC可以系统地发现分布式协议中指定类型的所有Bug.在本文最后,我们将LTMC应用到ZooKeeper和Cassandra的几个协议中,并与深度优先搜索作对比,可以发现LTMC有3.7～594.4倍的状态空间约减率.
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