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內存泄漏是云應用、Web服務、中間件等各類連續(xù)工作型軟件中的一種常見缺陷，它會導致程序運行速度減慢、資源耗盡崩潰等軟件穩(wěn)定性問題。現(xiàn)有測試一般以較長周期運行測試用例來檢測泄漏缺陷，用于檢測泄漏的測試用例通常需要運行數(shù)小時以上才能產生足以暴露泄漏的內存表現(xiàn)。整個測試過程代價高昂，若對測試用例不加篩選，可能會耗費大量的時間在暴露泄漏可能性低的測試用例上，降低了泄漏發(fā)現(xiàn)的效率。為了彌補現(xiàn)有技術的不足，并解決 Java Web程序長時間運行的內存泄漏缺陷不易發(fā)現(xiàn)、不易診斷及不易修復的難題，文中對內存泄漏的發(fā)現(xiàn)技術進行了研究，提岀了基于杌器學習的內存泄漏測試腳本預測方法，通過構建內存特征糢型，對存在內存泄漏的腳本進行訓練及預測，基于訓練的模型進行腳本內存泄漏風險值預測，并給出相應的參數(shù)打分，以指導后續(xù)的腳本重組，從而預測獲取更可能造成內存泄漏的功能測試腳本。同時，提出了腳本重組優(yōu)化方法，改善其缺陷揭示能力。對預測和重組后的腳本進行優(yōu)先測試，可以加速泄漏缺陷的發(fā)現(xiàn)。最后通過案例驗證表明了所提框架具有較強的泄漏發(fā)現(xiàn)能力，重組優(yōu)化后的測試腳本在發(fā)現(xiàn)缺陷的速度方面比普通腳本高岀一倍以上，從而縮短了內存膨脹問題的暴露時間，達到了提高測試效率以及保障軟件質量的目的。
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