Efficiently Testing Distributed Systems via Abstract State Space Prioritization

doi:10.1109/TSE.2025.3618976

Efficiently Testing Distributed Systems via Abstract State Space Prioritization

2025-10-09

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DOI：10.1109/TSE.2025.3618976

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过去五年中，模型检测引导测试（MCGT）方法在分布式系统的系统性测试方面得到了广泛应用。MCGT方法通过遍历其已验证的抽象状态空间来生成分布式系统的测试用例，同时解决了分布式系统测试中面临的三个关键问题，即测试输入生成、测试 oracle 构造和执行空间枚举。然而，现有的MCGT方法在遍历分布式系统巨大的状态空间时遇到困难，该状态空间可能包含数十亿个系统状态。这使得缺陷查找过程耗时且成本高昂，通常需要数周时间。在本文中，我们提出了Mosso，以加速分布式系统的模型检测引导测试。我们观察到分布式系统的抽象状态空间中存在大量冗余测试场景。考虑到这些冗余测试场景的特点，我们提出了三种策略：动作独立性、节点对称性和场景等价性，以在遍历状态空间时识别和优先处理独特的测试场景。我们将Mosso应用于三个实际分布式系统。通过采用这三种策略，我们的方法相较于当前最先进的MCGT方法，实现了平均56倍（最高208倍）的加速。此外，我们的方法成功发现了2个先前未知的缺陷。

Keyword:

Distributed system

model checking

testing

Efficiently Testing Distributed Systems via Abstract State Space Prioritization

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