Syzkaller项目中的覆盖率数据导出功能解析

在Syzkaller项目中，开发团队正在讨论如何设计和实现覆盖率数据的导出功能。这项功能对于代码覆盖率分析和测试质量评估具有重要意义。

需求背景

Syzkaller作为一个内核模糊测试工具，能够收集大量代码覆盖率数据。这些数据对于分析测试效果、优化测试策略非常关键。项目团队需要将这些数据以结构化的方式导出，便于后续分析处理。

数据结构设计

经过讨论，团队确定了两种主要的数据结构方案：

1. JSON格式：采用传统的JSON结构，包含仓库信息、提交哈希、测试管理器列表以及文件级别的覆盖率数据。每个文件下包含函数信息，函数内部记录代码块的位置和命中次数。

2. JSONL格式：考虑到数据量可能很大（约20MB压缩前），团队也提出了JSON Lines格式的方案。这种格式每行一个JSON对象，便于流式处理，同时支持数据压缩。

技术细节

数据结构中包含了以下关键信息：

• 仓库URL和提交哈希：标识代码版本
• 测试管理器列表：记录哪些测试组件产生了这些覆盖率数据
• 文件路径：定位到具体源文件
• 函数信息：包括函数名和代码块数据
• 代码块信息：包含起始行/列、结束行/列以及命中次数

设计考量

在设计过程中，团队特别考虑了以下因素：

1. 数据粒度：从最初的单纯行号记录，演进到包含代码块范围信息，提高了数据的精确性。

2. 派生数据：讨论了是否包含覆盖率百分比等派生数据，最终决定只导出原始数据，避免计算方式争议。

3. 性能优化：考虑到大规模数据处理需求，JSONL格式提供了更好的处理效率和灵活性。

实现进展

目前该功能已经初步实现，可以通过特定API获取压缩后的JSONL格式数据。未来计划进一步完善数据格式，可能引入LLVM源码级覆盖率支持，提供更精确的代码块范围信息。

这项功能的实现将为Syzkaller用户提供强大的数据分析能力，帮助开发者更深入地理解测试覆盖情况，优化测试策略，提高内核代码质量。