背景
Go 1.18除了引入泛型(generics)这个重大设计之外,Go官方团队在Go 1.18工具链里还引入了fuzzing模糊测试。
Go fuzzing的主要开发者是Katie Hockman, Jay Conrod和Roland Shoemaker。
编者注:Katie Hockman已于2022.02.19从Google离职,Jay Conrod也于2021年10月离开Google。
什么是Fuzzing
Fuzzing中文含义是模糊测试,是一种自动化测试技术,可以随机生成测试数据集,然后调用要测试的功能代码来检查功能是否符合预期。
模糊测试(fuzz test)是对单元测试(unit test)的补充,并不是要替代单元测试。
单元测试是检查指定的输入得到的结果是否和预期的输出结果一致,测试数据集比较有限。
模糊测试可以生成随机测试数据,找出单元测试覆盖不到的场景,进而发现程序的潜在bug和安全漏洞。
Go Fuzzing怎么使用
Fuzzing在Go语言里并不是一个全新的概念,在Go官方团队发布Go Fuzzing之前,GitHub上已经有了类似的模糊测试工具go-fuzz。
Go官方团队的Fuzzing实现借鉴了go-fuzz的设计思想。
Go 1.18把Fuzzing整合到了go test
工具链和testing
包里。
示例
下面举个例子说明下Fuzzing如何使用。
对于如下的字符串反转函数Reverse
,大家可以思考下这段代码有什么潜在问题?
// main.go
package fuzz
func Reverse(s string) string {
bs := []byte(s)
length := len(bs)
for i := 0; i < length/2; i++ {
bs[i], bs[length-i-1] = bs[length-i-1], bs[i]
}
return string(bs)
}
编写Fuzzing模糊测试
如果没有发现上面代码的bug,我们不妨写一个Fuzzing模糊测试函数,来发现上面代码的潜在问题。
Go Fuzzing模糊测试函数的语法如下所示:
- 模糊测试函数定义在
xxx_test.go
文件里,这点和Go已有的单元测试(unit test)和性能测试(benchmark test)一样。 - 函数名以
Fuzz
开头,参数是* testing.F
类型,testing.F
类型有2个重要方法Add
和Fuzz
。 Add
方法是用于添加种子语料(seed corpus)数据,Fuzzing底层可以根据种子语料数据自动生成随机测试数据。Fuzz
方法接收一个函数类型的变量作为参数,该函数类型的第一个参数必须是*testing.T
类型,其余的参数类型和Add
方法里传入的实参类型保持一致。比如下面的例子里,f.Add(5, "hello")
传入的第一个实参是5
,第二个实参是hello
,对应的是i int
和s string
。
- Go Fuzzing底层会根据
Add
里指定的种子语料,随机生成测试数据,执行模糊测试。比如上图的例子里,会根据Add
里指定的5
和hello
,随机生产新的测试数据,赋值给i
和s
,然后不断调用作为f.Fuzz
方法的实参,也就是func(t *testing.T, i int, s string){...}
这个函数。
知道了上述规则后,我们来给Reverse
函数编写一个如下的模糊测试函数。
// fuzz_test.go
package fuzz
import (
"testing"
"unicode/utf8"
)
func FuzzReverse(f *testing.F) {
str_slice := []string{"abc", "bb"}
for _, v := range str_slice {
f.Add(v)
}
f.Fuzz(func(t *testing.T, str string) {
rev_str1 := Reverse(str)
rev_str2 := Reverse(rev_str1)
if str != rev_str2 {
t.Errorf("fuzz test failed. str:%s, rev_str1:%s, rev_str2:%s", str, rev_str1, rev_str2)
}
if utf8.ValidString(str) && !utf8.ValidString(rev_str1) {
t.Errorf("reverse result is not utf8. str:%s, len: %d, rev_str1:%s", str, len(str), rev_str1)
}
})
}
运行Fuzzing测试
使用的Go版本要求是go 1.18beta 1
或以上版本,执行如下命令可以进行Fuzzing测试,结果如下:
$ go1.18beta1 test -v -fuzz=Fuzz
fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 0/111 completed
fuzz: minimizing 60-byte failing input file
fuzz: elapsed: 0s, gathering baseline coverage: 5/111 completed
--- FAIL: FuzzReverse (0.04s)
--- FAIL: FuzzReverse (0.00s)
fuzz_test.go:20: reverse result is not utf8. str:æ, len: 2, rev_str1:��
Failing input written to testdata/fuzz/FuzzReverse/ce9e8c80e2c2de2c96ab9e63b1a8cf18cea932b7d8c6c9c207d5978e0f19027a
To re-run:
go test -run=FuzzReverse/ce9e8c80e2c2de2c96ab9e63b1a8cf18cea932b7d8c6c9c207d5978e0f19027a
FAIL
exit status 1
FAIL example/fuzz 0.179s
重点看fuzz_test.go:20: reverse result is not utf8. str:æ, len: 2, rev_str1:��
这个例子里,随机生成了一个字符串æ
,这是由2个字节组成的一个UTF-8字符串,按照Reverse
函数进行反转后,得到了一个非UTF-8的字符串��
。
所以我们之前实现的按照字节进行字符串反转的函数Reverse
是有bug的,该函数对于ASCII码里的字符组成的字符串是可以正确反转的,但是对于非ASCII码里的字符,如果简单按照字节进行反转,得到的可能是一个非法的字符串。
感兴趣的朋友,可以看看如果对字符串"吃",调用Reverse
函数,会得到怎样的结果。
注意:如果Go Fuzzing运行过程中发现了你的bug,会把对应的输入数据写到testdata/fuzz/FuzzXXX
目录下。比如上面的例子里,go1.18beta1 test -v -fuzz=Fuzz
的输出结果里打印了如下内容:Failing input written to testdata/fuzz/FuzzReverse/ce9e8c80e2c2de2c96ab9e63b1a8cf18cea932b7d8c6c9c207d5978e0f19027a
,这就表示把这个测试输入写到了testdata/fuzz/FuzzReverse/xxx
这个语料文件里。
Go Fuzzing的底层机制
go test
执行的时候,会为每个被测试的package先编译生成一个可执行文件,然后运行这个可执行文件得到对应package的TestXXX
和BenchmarkXXX
的测试结果。Go Fuzzing运行的模式和这个类似,但是也有一点区别。
当go test
执行的时候如果有-fuzz
标记,go test
会结合覆盖率工具来编译生成用于模糊测试的可执行文件。大部分的Fuzzing逻辑都实现在internal/fuzz。
当go test
编译生成了可执行文件后,该可执行文件就会运行起来,这个运行起来的进程叫做协调进程(coordinator process)。协调进程的启动参数里有go test
命令的大部分标记,包括-fuzz=pattern
这个标记,-fuzz=pattern
用来识别对哪个模糊测试函数(fuzz test)进行Fuzzing测试。
目前,对于每一个go test -fuzz=pattern
调用,只支持匹配一个模糊测试函数。如果go test -fuzz=pattern
可以匹配多个FuzzXXX
函数,就会报如下错误:
$ go1.18beta1 test -v -fuzz=Fuzz
testing: will not fuzz, -fuzz matches more than one fuzz test: [FuzzReverse FuzzReverse2]
FAIL
exit status 1
FAIL example/fuzz 0.752s
协调进程启动后,主要的程序逻辑都在fuzz.CoordinateFuzzing
。fuzz.CoordinateFuzzing
会初始化fuzzing系统,开启coordinator事件循环。
coordinator进程会启动多个worker进程,每个worker进程和coordinator进程运行相同的可执行程序,真正的fuzzing模糊测试由worker进程来完成。worker进程启动时带有一个标记参数-test.fuzzworker
,表明这是一个worker进程。启动的worker进程数量等于GOMAXPROCS。
这里我给了一个示例,大家可以在执行go test -fuzz=pattern
的过程中,运行ps aux | grep fuzz
来查看当前fuzzing相关的进程。
$ ps aux | grep fuzz
xxx 13913 84.3 1.0 5219184 85124 s001 R+ 10:12下午 0:03.90 /var/folders/pv/_x849j6n22x37xxd9cstgwkr0000gn/T/go-build1953131131/b001/fuzz.test -test.fuzzworker -test.paniconexit0 -test.fuzzcachedir=/Users/xxx/Library/Caches/go-build/fuzz/example/fuzz -test.timeout=10m0s -test.fuzz=Fuzz
xxx 13910 81.9 1.0 5221180 86200 s001 R+ 10:12下午 0:03.94 /var/folders/pv/_x849j6n22x37xxd9cstgwkr0000gn/T/go-build1953131131/b001/fuzz.test -test.fuzzworker -test.paniconexit0 -test.fuzzcachedir=/Users/xxx/Library/Caches/go-build/fuzz/example/fuzz -test.timeout=10m0s -test.fuzz=Fuzz
xxx 13912 78.3 1.0 5219964 84984 s001 R+ 10:12下午 0:03.86 /var/folders/pv/_x849j6n22x37xxd9cstgwkr0000gn/T/go-build1953131131/b001/fuzz.test -test.fuzzworker -test.paniconexit0 -test.fuzzcachedir=/Users/xxx/Library/Caches/go-build/fuzz/example/fuzz -test.timeout=10m0s -test.fuzz=Fuzz
xxx 13911 74.5 1.0 5219184 85132 s001 R+ 10:12下午 0:03.76 /var/folders/pv/_x849j6n22x37xxd9cstgwkr0000gn/T/go-build1953131131/b001/fuzz.test -test.fuzzworker -test.paniconexit0 -test.fuzzcachedir=/Users/xxx/Library/Caches/go-build/fuzz/example/fuzz -test.timeout=10m0s -test.fuzz=Fuzz
xxx 13907 43.3 2.3 5944576 191172 s001 R+ 10:12下午 0:01.90 /var/folders/pv/_x849j6n22x37xxd9cstgwkr0000gn/T/go-build1953131131/b001/fuzz.test -test.paniconexit0 -test.fuzzcachedir=/Users/xxx/Library/Caches/go-build/fuzz/example/fuzz -test.timeout=10m0s -test.fuzz=Fuzz
xxx 13923 0.0 0.0 4268176 420 s000 R+ 10:12下午 0:00.00 grep fuzz
xxx 13891 0.0 0.2 5014396 16868 s001 S+ 10:12下午 0:00.52 /Users/xxx/sdk/go1.18beta2/bin/go test -fuzz=Fuzz
xxx 13890 0.0 0.0 4989312 4008 s001 S+ 10:12下午 0:00.01 go1.18beta2 test -fuzz=Fuzz
worker进程在运行模糊测试(fuzzing)的时候如果crash了,coordinator进程可以记录导致worker进程crash的测试数据。如果直接交给coordinator进程执行fuzzing,在遇到了会导致程序crash的输入时,coordinator进程本身就会crash,就没有办法记录导致程序crash的输入了(Failing input)。Go Fuzzing运行的模型如下所示:
coordinator进程和worker进程通过一对管道进行通信,使用基于JSON的RPC通信协议。这个协议非常精简,因为我们并不需要gRPC一样复杂的RPC协议,我们也不希望给Go标准库引入任何新的依赖。
每个worker进程在mmap文件里保存自己的状态,这个mmap文件和coordinator进程共享。大多数情况下,mmap里记录的只是迭代次数和随机数生成器的状态。如果worker进程crash了,那coordinator进程就可以从共享内存里恢复其状态,而不需要worker进程通过管道发送消息。
整个Fuzzing过程分为3个阶段:
阶段1:Baseline coverage
coordinator进程启动时,会拉起worker进程。coordinator进程会给worker进程发送种子语料(包括f.Add
里添加的测试数据以及testdata/fuzz
目录下的测试输入)和fuzzing缓存语料(cache corpus,位于$GOCACHE
的子目录下)。
每个worker进程运行指定的输入,然后给coordinator进程报告其覆盖率计数器的快照,coordinator会将收集到的worker的覆盖率数据合并为一个覆盖率数组。
这个阶段叫基线覆盖率收集阶段,worker只会运行coordinator发送给它们的指定输入,不会生成随机测试数据。
阶段2:Fuzzing模糊测试
这个阶段,coordinator进程会再次发送种子语料(seed corpus)和缓存语料(cache corpus)给worker进程,用于真正的fuzzing。
每个worker进程会收到一个coordinator发送的输入数据和基线覆盖率数组的拷贝。然后worker进程会随机对这个指定的输入做变异来得到新的测试数据。变异的方式有多种,可能是对bit位做反转,0改为1,1改为0,也可能是删除或者新增字节,等等。然后再把变异后的数据作为参数给到fuzz target函数去运行。
为了减少coordinator进程和worker进程的通信开销,每个worker进程可以在100ms内一直变异拿到新的测试数据,然后调用fuzz target函数,而不需要coordinator进程的进一步输入。
每次对生成的随机数据调用fuzz target函数后,worker进程会检查2种场景:
- 和基线覆盖率数组相比,是否找到了新的覆盖率数据。
- 是否有error产生,也就是代码里执行了
T.Fail
或T.FailNow
。注意:T.Error
、T.Errorf
会自动调用T.Fail
,T.Fatal
和T.Fatalf
会自动调用T.FailNow
。
如果二者满足其一,worker进程就会把输入数据立即发送给coordinator进程。
阶段3:Minimization最小化
如果coordinator进程收到了worker进程发送过来的输入数据是场景1,也就是收到了会产生新覆盖率的输入,coordinator会把这个worker的覆盖率数据和当前组合的覆盖率数组做比较。
因为有可能其它worker已经发现了会提供相同覆盖率的输入,如果是这样的话,那coordinator会直接ignore这个输入。如果这个新的输入的确提供了新的覆盖率,那coordinator会把这个输入发送给一个worker(很可能是不同的worker)用于最小化(minimization)。
最小化有点像fuzzing,但是worker会通过随机变异来创建一个仍然会产生新覆盖率的更小输入。更小的输入通常会让fuzzing执行更快,因此值得在前面花时间让fuzzing处理过程更快。worker进程完成最小化后会报告给coordinator,即使它未能找到更小的输入。coordinator进程会把这个最小化的输入添加到缓存语料库(cache corpus)并继续执行Fuzzing。后续,coordinator可能会把这个最小化的输入发送给所有worker用于进一步fuzzing。这就是fuzzing系统如何自动调节找到新的覆盖率。
如果coordinator进程收到了worker进程发送过来的输入数据是场景2:也就是引发error的输入
,coordinator进程会把这个输入再次发送给worker进行最小化。在这种场景下,worker会试图找到一个会引发error的更小输入,尽管不一定是同一个error。在输入数据被最小化后,coordinator进程会把最小化后的数据存储到testdata/fuzz/$FuzzTarget
,优雅关闭所有worker进程,然后以非0状态(non-zero status)退出。
如果worker进程在fuzzing过程中crash了,那coordinator进程可以使用发送给worker的输入、worker的RNG状态和迭代次数(留在共享内存中)来恢复导致worker进程crash的输入。crash的输入通常没有被最小化,因为最小化是一个高度状态化的过程,而每次crash都会破坏这个状态。对导致crash的输入做最小化在理论上是可行的,但是目前还没能实现。
Fuzzing通常遇到以下场景才会结束运行,否则会一直运行:
- Fuzzing找到了error,也就是触发了你模糊测试函数里的error条件
- 用户按Ctrl-C来中断程序
- 运行时间达到了
-fuzztime
设定的时间
fuzzing引擎会优雅处理中断,不管中断是被发送给了coordinator进程还是worker进程。举个例子,如果worker进程在最小化输入的时候遇到了中断,coordinator进程会保存没有被最小化的输入。
注意事项
FuzzXXX
的实现也是放在以_test.go
结尾的go文件里。- seed corpus(种子语料):既包含通过
f.Add
指定的输入,也包括testdata/fuzz/$FuzzTarget
目录下的文件里面的输入。 go test
不带-fuzz
标记会默认执行TestXXX
和FuzzXXX
开头的函数,对于FuzzXXX
只会使用种子语料库里的输入,而不会生成随机数据。如果需要生成随机输入,要使用go test -fuzz=pattern
。
开源地址
文章和示例代码开源在GitHub: Go语言初级、中级和高级教程。
公众号:coding进阶。关注公众号可以获取最新Go面试题和技术栈。
个人网站:Jincheng's Blog。
References
- Internals of Go's New Fuzzing System: https://jayconrod.com/posts/1...
- Fuzzing介绍:https://go.dev/doc/fuzz/
- Fuzzing Design Draft: https://go.googlesource.com/p...
- Fuzzing提案:https://github.com/golang/go/...
- Fuzzing教程:https://go.dev/doc/tutorial/fuzz
- tesing.F说明文档:https://pkg.go.dev/testing@go...
- Fuzzing Tesing in Go in 8 Minutes: https://www.youtube.com/watch...
- GitHub开源工具go-fuzz: https://github.com/dvyukov/go...
- Go fuzzing找bug示例:https://julien.ponge.org/blog...
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
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