Chinese (Simplified)

Warning

此文件的目的是为让中文读者更容易阅读和理解,而不是作为一个分支。 因此, 如果您对此文件有任何意见或更新,请先尝试更新原始英文文件。

Note

如果您发现本文档与原始文件有任何不同或者有翻译问题,请联系该文件的译者, 或者请求时奎亮的帮助:<alexs@kernel.org>。

Original

Kernel Testing Guide

Translator

胡皓文 Hu Haowen <2023002089@link.tyut.edu.cn>

内核测试指南

有许多不同的工具可以用于测试Linux内核,因此了解什么时候使用它们可能 很困难。本文档粗略概述了它们之间的区别,并阐释了它们是怎样糅合在一起 的。

编写和运行测试

大多数内核测试都是用kselftest或KUnit框架之一编写的。它们都让运行测试 更加简化,并为编写新测试提供帮助。

如果你想验证内核的行为——尤其是内核的特定部分——那你就要使用kUnit或 kselftest。

KUnit和kselftest的区别

Note

由于本文段中部分术语尚无较好的对应中文释义,可能导致与原文含义 存在些许差异,因此建议读者结合原文 (Kernel Testing Guide)辅助阅读。 如对部分翻译有异议或有更好的翻译意见,欢迎联系译者进行修订。

KUnit(KUnit - Linux Kernel Unit Testing)是用于“白箱”测 试的一个完整的内核内部系统:因为测试代码是内核的一部分,所以它能够访 问用户空间不能访问到的内部结构和功能。

因此,KUnit测试最好针对内核中较小的、自包含的部分,以便能够独立地测 试。“单元”测试的概念亦是如此。

比如,一个KUnit测试可能测试一个单独的内核功能(甚至通过一个函数测试 一个单一的代码路径,例如一个错误处理案例),而不是整个地测试一个特性。

这也使得KUnit测试构建和运行非常地快,从而能够作为开发流程的一部分被 频繁地运行。

有关更详细的介绍,请参阅KUnit测试代码风格指南 Test Style and Nomenclature

kselftest(Linux Kernel Selftests),相对来说,大量用 于用户空间,并且通常测试用户空间的脚本或程序。

这使得编写复杂的测试,或者需要操作更多全局系统状态的测试更加容易(诸 如生成进程之类)。然而,从kselftest直接调用内核函数是不行的。这也就 意味着只有通过某种方式(如系统调用、驱动设备、文件系统等)导出到了用 户空间的内核功能才能使用kselftest来测试。为此,有些测试包含了一个伴 生的内核模块用于导出更多的信息和功能。不过,对于基本上或者完全在内核 中运行的测试,KUnit可能是更佳工具。

kselftest也因此非常适合于全部功能的测试,因为这些功能会将接口暴露到 用户空间,从而能够被测试,而不是展现实现细节。“system”测试和 “end-to-end”测试亦是如此。

比如,一个新的系统调用应该伴随有新的kselftest测试。

代码覆盖率工具

支持两种不同代码之间的覆盖率测量工具。它们可以用来验证一项测试执行的 确切函数或代码行。这有助于决定内核被测试了多少,或用来查找合适的测试 中没有覆盖到的极端情况。

在Linux内核里使用gcov做代码覆盖率检查 是GCC的覆盖率测试 工具,能用于获取内核的全局或每个模块的覆盖率。与KCOV不同的是,这个工具 不记录每个任务的覆盖率。覆盖率数据可以通过debugfs读取,并通过常规的 gcov工具进行解释。

KCOV: code coverage for fuzzing 是能够构建在内核之中,用于在每个任务 的层面捕捉覆盖率的一个功能。因此,它对于模糊测试和关于代码执行期间信 息的其它情况非常有用,比如在一个单一系统调用里使用它就很有用。

动态分析工具

内核也支持许多动态分析工具,用以检测正在运行的内核中出现的多种类型的 问题。这些工具通常每个去寻找一类不同的缺陷,比如非法内存访问,数据竞 争等并发问题,或整型溢出等其他未定义行为。

如下所示:

这些工具倾向于对内核进行整体测试,并且不像kselftest和KUnit一样“传递”。 它们可以通过在启用这些工具时运行内核测试以与kselftest或KUnit结合起来: 之后你就能确保这些错误在测试过程中都不会发生了。

一些工具与KUnit和kselftest集成,并且在检测到问题时会自动打断测试。

静态分析工具

除了测试运行中的内核,我们还可以使用**静态分析**工具直接分析内核的源代 码(在编译时)。内核中常用的工具允许人们检查整个源代码树或其中的特 定文件。它们使得在开发过程中更容易发现和修复问题。

Sparse可以通过执行类型检查、锁检查、值范围检查来帮助测试内核,此外还 可以在检查代码时报告各种错误和警告。关于如何使用它的细节,请参阅 Sparse

Smatch扩展了Sparse,并提供了对编程逻辑错误的额外检查,如开关语句中 缺少断点,错误检查中未使用的返回值,忘记在错误路径的返回中设置错误代 码等。Smatch也有针对更严重问题的测试,如整数溢出、空指针解除引用和内 存泄漏。见项目页面http://smatch.sourceforge.net/。

Coccinelle是我们可以使用的另一个静态分析器。Coccinelle经常被用来 帮助源代码的重构和并行演化,但它也可以帮助避免常见代码模式中出现的某 些错误。可用的测试类型包括API测试、内核迭代器的正确使用测试、自由操 作的合理性检查、锁定行为的分析,以及已知的有助于保持内核使用一致性的 进一步测试。详情请见Documentation/dev-tools/coccinelle.rst。

不过要注意的是,静态分析工具存在**假阳性**的问题。在试图修复错误和警 告之前,需要仔细评估它们。

何时使用Sparse和Smatch

Sparse做类型检查,例如验证注释的变量不会导致无符号的错误,检测 __user 指针使用不当的地方,以及分析符号初始化器的兼容性。

Smatch进行流程分析,如果允许建立函数数据库,它还会进行跨函数分析。 Smatch试图回答一些问题,比如这个缓冲区是在哪里分配的?它有多大?这 个索引可以由用户控制吗?这个变量比那个变量大吗?

一般来说,在Smatch中写检查比在Sparse中写检查要容易。尽管如此, Sparse和Smatch的检查还是有一些重叠的地方。

Smatch和Coccinelle的强项

Coccinelle可能是最容易写检查的。它在预处理器之前工作,所以用Coccinelle 检查宏中的错误更容易。Coccinelle还能为你创建补丁,这是其他工具无法做到的。

例如,用Coccinelle你可以从 kmalloc_array(x, size, GFP_KERNEL)kmalloc_array(x, size, GFP_KERNEL) 进行大规模转换,这真的很 有用。如果你只是创建一个Smatch警告,并试图把转换的工作推给维护者,他们会很 恼火。你将不得不为每个警告争论是否真的可以溢出。

Coccinelle不对变量值进行分析,而这正是Smatch的强项。另一方面,Coccinelle 允许你用简单的方法做简单的事情。