【Go|Go 1.18 最强代码自测方法！】
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特别说明：这个真的不是标题党，我写代码20+年，真心认为 go fuzzing 是我见过的最牛逼的代码自测方法。我在用 AC自动机 算法改进关键字过滤效率（提升~50%），改进 mapreduce 对 panic 的处理机制的时候，都通过 go fuzzing 发现了边缘情况的 bug。所以深深的认为，这是我见过最牛逼的代码自测方法，没有之一！
go fuzzing 至今已经发现了代码质量极高的 Go 标准库超过200个bug，见：https://github.com/dvyukov/go-fuzz#trophies

春节程序员之间的祝福经常是，祝你代码永无 bug！虽然调侃，但对我们每个程序员来说，每天都在写 bug，这是事实。代码没 bug 这事，只能证伪，不能证明。即将发布的 Go 1.18 官方提供了一个帮助我们证伪的绝佳工具 - go fuzzing。
Go 1.18 大家最关注的是泛型，然而我真的觉得 go fuzzing 真的是 Go 1.18 最有用的功能，没有之一！
本文我们就来详细看看 go fuzzing：

• 是什么？
• 怎么用？
• 有何最佳实践？

首先，你需要升级到 Go 1.18
Go 1.18 虽然还未正式发布，但你可以下载 RC 版本，而且即使你生产用 Go 更早版本，你也可以开发环境使用 go fuzzing 寻找 bug

go fuzzing 是什么 根据 官方文档 介绍，go fuzzing 是通过持续给一个程序不同的输入来自动化测试，并通过分析代码覆盖率来智能的寻找失败的 case。这种方法可以尽可能的寻找到一些边缘 case，亲测确实发现的都是些平时很难发现的问题。

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go fuzzing 怎么用 官方介绍写 fuzz tests 的一些规则：

• 函数必须是 Fuzz开头，唯一的参数是 *testing.F，没有返回值
  
• Fuzz tests 必须在 *_test.go 的文件里
  
• 上图中的 fuzz target 是个方法调用 (*testing.F).Fuzz，第一个参数是 *testing.T，然后就是称之为 fuzzing arguments 的参数，没有返回值
  
• 每个 fuzz test 里只能有一个 fuzz target
  
• 调用 f.Add(…) 的时候需要参数类型跟 fuzzing arguments 顺序和类型都一致
  
• fuzzing arguments 只支持以下类型：
  
  • string, []byte
  • int, int8, int16, int32/rune, int64
  • uint, uint8/byte, uint16, uint32, uint64
  • float32, float64
  • bool
• fuzz target 不要依赖全局状态，会并行跑。
  

运行 fuzzing tests
如果我写了一个 fuzzing test，比如：

// 具体代码见 https://github.com/zeromicro/go-zero/blob/master/core/mr/mapreduce_fuzz_test.go func FuzzMapReduce(f *testing.F) { ... }

那么我们可以这样执行：

go test -fuzz=MapReduce

我们会得到类似如下结果：

fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 0/2 completed fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 2/2 completed, now fuzzing with 10 workers fuzz: elapsed: 3s, execs: 3338 (1112/sec), new interesting: 56 (total: 57) fuzz: elapsed: 6s, execs: 6770 (1144/sec), new interesting: 62 (total: 63) fuzz: elapsed: 9s, execs: 10157 (1129/sec), new interesting: 69 (total: 70) fuzz: elapsed: 12s, execs: 13586 (1143/sec), new interesting: 72 (total: 73) ^Cfuzz: elapsed: 13s, execs: 14031 (1084/sec), new interesting: 72 (total: 73) PASS okgithub.com/zeromicro/go-zero/core/mr13.169s

其中的 ^C 是我按了 ctrl-C 终止了测试，详细解释参考官方文档。
go-zero 的最佳实践 按照我使用下来的经验总结，我把最佳实践初步总结为以下四步：

1. 定义 fuzzing arguments，首先要想明白怎么定义 fuzzing arguments，并通过给定的 fuzzing arguments 写 fuzzing target
2. 思考 fuzzing target 怎么写，这里的重点是怎么验证结果的正确性，因为 fuzzing arguments 是“随机”给的，所以要有个通用的结果验证方法
3. 思考遇到失败的 case 如何打印结果，便于生成新的 unit test
4. 根据失败的 fuzzing test 打印结果编写新的 unit test，这个新的 unit test会被用来调试解决fuzzing test发现的问题，并固化下来留给CI 用

接下来我们以一个最简单的数组求和函数来展示一下上述步骤，go-zero 的实际案例略显复杂，文末我会给出 go-zero 内部落地案例，供大家参考复杂场景写法。
这是一个注入了 bug 的求和的代码实现：

func Sum(vals []int64) int64 { var total int64for _, val := range vals { if val%1e5 != 0 { total += val } }return total }

1. 定义 fuzzing arguments
你至少需要给出一个 fuzzing argument，不然 go fuzzing 没法生成测试代码，所以即使我们没有很好的输入，我们也需要定义一个对结果产生影响的 fuzzing argument，这里我们就用 slice 元素个数作为 fuzzing arguments，然后 Go fuzzing 会根据跑出来的 code coverage 自动生成不同的参数来模拟测试。

func FuzzSum(f *testing.F) { f.Add(10) f.Fuzz(func(t *testing.T, n int) { n %= 20 ... }) }

这里的 n 就是让 go fuzzing 来模拟 slice 元素个数，为了保证元素个数不会太多，我们限制在20以内（0个也没问题），并且我们添加了一个值为10的语料（go fuzzing 里面称之为 corpus），这个值就是让 go fuzzing 冷启动的一个值，具体为多少不重要。
2. 怎么写 fuzzing target
这一步的重点是如何编写可验证的 fuzzing target，根据给定的 fuzzing arguments 写出测试代码的同时，还需要生成验证结果正确性用的数据。
对我们这个 Sum 函数来说，其实还是比较简单的，就是随机生成 n 个元素的 slice，然后求和算出期望的结果。如下：

func FuzzSum(f *testing.F) { rand.Seed(time.Now().UnixNano())f.Add(10) f.Fuzz(func(t *testing.T, n int) { n %= 20 var vals []int64 var expect int64 for i := 0; i < n; i++ { val := rand.Int63() % 1e6 vals = append(vals, val) expect += val }assert.Equal(t, expect, Sum(vals)) }) }

这段代码还是很容易理解的，自己求和和 Sum 求和做比较而已，就不详细解释了。但复杂场景你就需要仔细想想怎么写验证代码了，不过这不会太难，太难的话，可能是对测试函数没有足够理解或者简化。
此时就可以用如下命令跑 fuzzing tests 了，结果类似如下：

$ go test -fuzz=Sum fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 0/2 completed fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 2/2 completed, now fuzzing with 10 workers fuzz: elapsed: 0s, execs: 6672 (33646/sec), new interesting: 7 (total: 6) --- FAIL: FuzzSum (0.21s) --- FAIL: FuzzSum (0.00s) sum_fuzz_test.go:34: Error Trace:sum_fuzz_test.go:34 value.go:556 value.go:339 fuzz.go:334 Error:Not equal: expected: 8736932 actual: 8636932 Test:FuzzSumFailing input written to testdata/fuzz/FuzzSum/739002313aceff0ff5ef993030bbde9115541cabee2554e6c9f3faaf581f2004 To re-run: go test -run=FuzzSum/739002313aceff0ff5ef993030bbde9115541cabee2554e6c9f3faaf581f2004 FAIL exit status 1 FAILgithub.com/kevwan/fuzzing0.614s

那么问题来了！我们看到了结果不对，但是我们很难去分析为啥不对，你仔细品品，上面这段输出，你怎么分析？
3. 失败 case 如何打印输入
对于上面失败的测试，我们如果能打印出输入，然后形成一个简单的测试用例，那我们就可以直接调试了。打印出来的输入最好能够直接 copy/paste 到新的测试用例里，如果格式不对，对于那么多行的输入，你需要一行一行调格式就太累了，而且这未必就只有一个失败的 case。
所以我们把代码改成了下面这样：

func FuzzSum(f *testing.F) { rand.Seed(time.Now().UnixNano())f.Add(10) f.Fuzz(func(t *testing.T, n int) { n %= 20 var vals []int64 var expect int64 var buf strings.Builder buf.WriteString("\n") for i := 0; i < n; i++ { val := rand.Int63() % 1e6 vals = append(vals, val) expect += val buf.WriteString(fmt.Sprintf("%d,\n", val)) }assert.Equal(t, expect, Sum(vals), buf.String()) }) }

再跑命令，得到如下结果：

$ go test -fuzz=Sum fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 0/2 completed fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 2/2 completed, now fuzzing with 10 workers fuzz: elapsed: 0s, execs: 1402 (10028/sec), new interesting: 10 (total: 8) --- FAIL: FuzzSum (0.16s) --- FAIL: FuzzSum (0.00s) sum_fuzz_test.go:34: Error Trace:sum_fuzz_test.go:34 value.go:556 value.go:339 fuzz.go:334 Error:Not equal: expected: 5823336 actual: 5623336 Test:FuzzSum Messages: 799023, 110387, 811082, 115543, 859422, 997646, 200000, 399008, 7905, 931332, 591988,Failing input written to testdata/fuzz/FuzzSum/26d024acf85aae88f3291bf7e1c6f473eab8b051f2adb1bf05d4491bc49f5767 To re-run: go test -run=FuzzSum/26d024acf85aae88f3291bf7e1c6f473eab8b051f2adb1bf05d4491bc49f5767 FAIL exit status 1 FAILgithub.com/kevwan/fuzzing0.602s

4. 编写新的测试用例
根据上面的失败 case 的输出，我们可以 copy/paste 生成如下代码，当然框架是自己写的，输入参数可以直接拷贝进去。

func TestSumFuzzCase1(t *testing.T) { vals := []int64{ 799023, 110387, 811082, 115543, 859422, 997646, 200000, 399008, 7905, 931332, 591988, } assert.Equal(t, int64(5823336), Sum(vals)) }

这样我们就可以很方便的调试了，并且能够增加一个有效 unit test，确保这个 bug 再也不会出现了。
go fuzzing 更多经验 Go 版本问题
我相信，Go 1.18 发布了，大多数项目线上代码不会立马升级到 1.18 的，那么 go fuzzing 引入的 testing.F 不能使用怎么办？
线上（go.mod）不升级到 Go 1.18，但是我们本机是完全推荐升级的，那么这时我们只需要把上面的 FuzzSum 放到一个文件名类似 sum_fuzz_test.go 的文件里，然后在文件头加上如下指令即可：

//go:build go1.18 // +build go1.18

注意：第三行必须是一个空行，否则就会变成 package 的注释了。

这样我们在线上不管用哪个版本就不会报错了，而我们跑 fuzz testing 一般都是本机跑的，不受影响。
go fuzzing 不能复现的失败
上面讲的步骤是针对简单情况的，但有时根据失败 case 得到的输入形成新的 unit test 并不能复现问题时（特别是有 goroutine 死锁问题），问题就变得复杂起来了，如下输出你感受一下：

go test -fuzz=MapReduce fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 0/2 completed fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 2/2 completed, now fuzzing with 10 workers fuzz: elapsed: 3s, execs: 3681 (1227/sec), new interesting: 54 (total: 55) ... fuzz: elapsed: 1m21s, execs: 92705 (1101/sec), new interesting: 85 (total: 86) --- FAIL: FuzzMapReduce (80.96s) fuzzing process hung or terminated unexpectedly: exit status 2 Failing input written to testdata/fuzz/FuzzMapReduce/ee6a61e8c968adad2e629fba11984532cac5d177c4899d3e0b7c2949a0a3d840 To re-run: go test -run=FuzzMapReduce/ee6a61e8c968adad2e629fba11984532cac5d177c4899d3e0b7c2949a0a3d840 FAIL exit status 1 FAILgithub.com/zeromicro/go-zero/core/mr81.471s

这种情况下，只是告诉我们 fuzzing process 卡住了或者不正常结束了，状态码是2。这种情况下，一般 re-run 是不会复现的。为什么只是简单的返回错误码2呢？我仔细去看了 go fuzzing 的源码，每个 fuzzing test 都是一个单独的进程跑的，然后 go fuzzing 把模糊测试的进程输出扔掉了，只是显示了状态码。那么我们如何解决这个问题呢？
我仔细分析了之后，决定自己来写一个类似 fuzzing test 的常规单元测试代码，这样就可以保证失败是在同一个进程内，并且会把错误信息打印到标准输出，代码大致如下：

func TestSumFuzzRandom(t *testing.T) { const times = 100000 rand.Seed(time.Now().UnixNano())for i := 0; i < times; i++ { n := rand.Intn(20) var vals []int64 var expect int64 var buf strings.Builder buf.WriteString("\n") for i := 0; i < n; i++ { val := rand.Int63() % 1e6 vals = append(vals, val) expect += val buf.WriteString(fmt.Sprintf("%d,\n", val)) }assert.Equal(t, expect, Sum(vals), buf.String()) } }

这样我们就可以自己来简单模拟一下 go fuzzing，但是任何错误我们可以得到清晰的输出。这里或许我没研究透 go fuzzing，或者还有其它方法可以控制，如果你知道，感谢告诉我一声。
但这种需要跑很长时间的模拟 case，我们不会希望它在 CI 时每次都被执行，所以我把它放在一个单独的文件里，文件名类似 sum_fuzzcase_test.go，并在文件头加上了如下指令：

//go:build fuzz // +build fuzz

这样我们需要跑这个模拟 case 的时候加上 -tags fuzz 即可，比如：

go test -tags fuzz ./...

复杂用法示例 上面介绍的是一个示例，还是比较简单的，如果遇到复杂场景不知道怎么写，可以先看看 go-zero 是如何落地 go fuzzing 的，如下所示：

• MapReduce - https://github.com/zeromicro/go-zero/tree/master/core/mr
  • 模糊测试了 死锁 和 goroutine leak，特别是 chan + goroutine 的复杂场景可以借鉴
• stringx - https://github.com/zeromicro/go-zero/tree/master/core/stringx
  • 模糊测试了常规的算法实现，对于算法类场景可以借鉴

项目地址 https://github.com/zeromicro/go-zero
欢迎使用 go-zero 并 star 支持我们！
微信交流群 关注『微服务实践』公众号并点击 交流群 获取社区群二维码。

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