Proxmark3测试框架并行执行问题分析与修复
2025-06-13 02:56:10作者:房伟宁
问题背景
在Proxmark3项目的最新版本v4.18994中,测试套件在并行执行时出现了不稳定的情况。具体表现为nonce2key测试间歇性失败,这一问题在Kali Linux打包过程中被发现。测试失败的根本原因在于测试框架的设计与并行执行机制存在冲突。
技术分析
Proxmark3的测试框架采用了一个分层结构:
- 顶层Makefile定义了两个测试目标:
mfc_card_only/check和mfc_card_reader/check - 这两个目标都会调用
tools/pm3_tests.sh脚本执行测试 - 但脚本本身并未针对这两种测试场景做区分处理,导致无论调用哪个目标都会执行全部测试
当使用make -j并行执行时,两个测试目标会同时运行,造成:
- 测试文件访问冲突
- 临时文件清理竞争条件
- 测试结果互相干扰
解决方案
修复方案的核心思想是为不同的测试目标指定明确的测试子集:
- 对于
mfc_card_only/check目标,只执行nonce2key和staticnested测试 - 对于
mfc_card_reader/check目标,只执行mfkey和mf_nonce_brute测试
具体实现修改了Makefile中的测试目标定义,直接传递对应的测试参数,而不是依赖可能被覆盖的变量。
技术细节
原问题代码
原Makefile中测试目标定义较为简单,没有区分测试场景:
mfc_card_only/check: FORCE
$(Q)$(BASH) tools/pm3_tests.sh $(CHECKARGS) $(patsubst %/check,%,$@)
修复后代码
修改后明确指定了每个目标要运行的测试子集:
mfc_card_only/check: FORCE
$(Q)$(BASH) tools/pm3_tests.sh nonce2key staticnested
mfc_card_reader/check: FORCE
$(Q)$(BASH) tools/pm3_tests.sh mfkey mf_nonce_brute
影响范围
该修复主要影响:
- 使用并行测试执行的场景
- 自动化构建和打包流程
- 需要运行部分测试而非全部测试的情况
最佳实践建议
对于Proxmark3项目的测试执行,建议遵循以下流程:
- 先完成完整构建:
make clean && make all - 然后执行测试:
- 串行测试:
make check - 并行测试:
make -j && make check
- 串行测试:
- 如需单独测试特定模块,可使用修复后提供的目标
总结
通过对Proxmark3测试框架的这次修复,解决了并行执行时的稳定性问题,同时也提高了测试框架的灵活性和可维护性。这一改进使得自动化构建流程更加可靠,为项目的持续集成提供了更好的支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C081
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
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
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
465
3.46 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
200
81
暂无简介
Dart
715
172
Ascend Extension for PyTorch
Python
274
311
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
285
331
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++
846
424
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
10
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
1.26 K
693
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
107
120