資料介紹
內存泄漏是云應用、Web服務、中間件等各類連續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定性問題?,F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小時以上才能產生足以暴露泄漏的內存表現。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,降低了泄漏發現的效率。為了彌補現有技術的不足,并解決 Java Web程序長時間運行的內存泄漏缺陷不易發現、不易診斷及不易修復的難題,文中對內存泄漏的發現技術進行了研究,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,并給出相應的參數打分,以指導后續的腳本重組,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先測試,可以加速泄漏缺陷的發現。最后通過案例驗證表明了所提框架具有較強的泄漏發現能力,重組優化后的測試腳本在發現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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