TLA+工具链中Ant构建目标失败问题分析与解决
2025-07-01 11:09:16作者:魏侃纯Zoe
背景介绍
TLA+是一种用于形式化验证的规范语言,其Java工具链中包含多个Ant构建目标用于测试和验证。近期发现其中两个测试目标test-verify和test-dist-long出现了构建失败的情况,这反映了项目维护过程中常见的一个问题:缺乏持续集成的测试目标容易随着时间推移而失效。
问题分析
test-verify目标失败原因
test-verify目标执行时主要运行两个JPF(Java PathFinder)相关的测试用例:
OffHeapDiskFPSetJPFTest测试StateQueueJPFTest测试
这两个测试都因相同的原因失败:JPF框架在初始化过程中抛出了NoClassDefFoundError异常,找不到sun/misc/SharedSecrets类。这实际上是Java版本兼容性问题,因为sun.misc.SharedSecrets是Sun/Oracle JDK的内部API,在新版Java中已被移除或重构。
test-dist-long目标失败原因
test-dist-long目标的失败更为直接,是由于编译错误导致的。错误信息显示:
- 无法找到
tlc2.tool.WorkerMonitor类 WorkerMonitor包不存在- 无法解析
WorkerMonitor变量
这表明代码中引用的WorkerMonitor类已被移除或重构,但相应的测试代码未同步更新。
技术深度解析
JPF框架兼容性问题
Java PathFinder(JPF)是一个基于JVM的模型检查工具。它依赖于特定的JVM内部实现细节,如sun.misc包中的类。随着Java模块系统的引入和内部API的清理,这些依赖在新版Java中变得不可用。
解决方案可能包括:
- 使用特定版本的Java(如Java 8)运行这些测试
- 更新JPF版本以支持新版Java
- 重写测试用例,避免依赖JPF
废弃API的清理问题
WorkerMonitor类的缺失反映了项目中API的演进。在大型项目中,测试代码需要与主代码保持同步,否则很容易出现这种编译时错误。这提示我们需要:
- 建立更严格的测试覆盖机制
- 在移除或重构API时同步更新测试代码
- 考虑使用接口而非具体实现来减少测试的脆弱性
解决方案建议
针对这些问题,可以考虑以下解决方案:
- 短期方案:为这些测试目标明确指定兼容的Java版本要求
- 中期方案:更新或替换JPF依赖,使其支持新版Java
- 长期方案:将这些测试纳入CI流程,防止类似问题再次发生
- 代码重构:移除对已废弃API的依赖,或提供兼容层
项目维护启示
这一案例给开源项目维护提供了重要启示:
- 未被CI覆盖的代码容易"腐化"
- 依赖特定JVM实现的代码存在长期维护风险
- 测试代码需要与主代码同等重视
- 定期检查所有构建目标的健康状况很重要
对于TLA+这样的重要形式化工具,保持构建系统的全面健康对项目的长期可持续发展至关重要。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥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
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492