QuickJS项目中的模糊测试问题分析与解决方案
2025-05-25 04:24:44作者:谭伦延
背景介绍
QuickJS是一个轻量级的JavaScript引擎,由Fabrice Bellard开发。在软件开发过程中,模糊测试(Fuzzing)是一种重要的自动化测试技术,它通过向程序输入大量随机或半随机的数据来发现潜在的问题和异常行为。LibFuzzer是LLVM项目提供的一种进程内、覆盖率引导的模糊测试工具。
问题发现
在QuickJS项目中,使用LibFuzzer进行模糊测试时发现了一个关键问题:测试用例之间存在状态干扰。具体表现为:
- 测试用例之间共享相同的JSRuntime和JSContext对象
- 前一个测试用例的执行状态会影响后续测试用例
- 某些异常只能在连续执行多个测试用例时重现,单独执行失败用例时无法复现
技术分析
状态干扰的根本原因
QuickJS引擎的设计中,JSRuntime和JSContext对象维护着重要的运行时状态:
- JSRuntime负责管理内存分配、垃圾回收等全局资源
- JSContext跟踪执行上下文、Promise任务等状态信息
在原始的模糊测试实现中,这两个对象被初始化为全局静态变量,在整个模糊测试过程中只创建一次。这种设计虽然提高了性能,但导致了测试用例间的状态共享问题。
性能与可靠性的权衡
测试表明,为每个测试用例创建和销毁JSRuntime/JSContext会导致显著的性能下降:
- 一次性初始化:约10,540次/秒
- 每次重新初始化:约514次/秒
性能下降约20倍,但这是确保测试独立性的必要代价。
解决方案
经过深入分析,项目采用了以下改进措施:
- 完全隔离测试环境:为每个测试用例创建新的JSRuntime和JSContext
- 确保资源释放:在每个测试用例执行后调用JS_FreeContext和JS_FreeRuntime
- 内存管理检测:利用DUMP_LEAKS功能检测潜在的内存管理问题
实施效果
这种改进虽然降低了测试速度,但带来了以下好处:
- 测试独立性:每个测试用例在干净的环境中执行
- 异常可重现性:发现的问题可以单独重现
- 内存管理验证:能够检测到更多内存相关的问题
经验总结
这个案例展示了在模糊测试中几个重要的工程实践:
- 测试隔离性的重要性:即使是性能优化也不应牺牲测试的可靠性
- 资源管理的严谨性:对于有状态的系统,必须确保测试间的完全隔离
- 性能与可靠性的平衡:在某些情况下,为了正确性可以接受一定的性能损失
对于类似QuickJS这样的解释型语言实现,这个案例提供了有价值的模糊测试实践参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137