软件故障定位
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五个常见的电脑软件故障排查方法在日常使用电脑时,我们经常会遇到各种各样的软件故障。
这些故障可能会导致程序无法正常运行,甚至使整个系统崩溃。
为了能够快速解决软件故障,本文将介绍五个常见的电脑软件故障排查方法。
这些方法可以帮助您快速定位和解决软件故障,提高工作效率。
方法一:重新启动电脑在遇到电脑软件故障时,第一步常常是尝试重新启动电脑。
重新启动可以帮助清除内存中的临时数据和未完成的操作,有时候能够解决软件故障。
此外,重新启动还能够重置系统设置,消除一些隐藏的问题。
在重新启动之后,再次打开软件,通常可以解决一些常见的故障。
方法二:检查网络连接某些软件依赖于网络连接才能正常运行,如果网络连接不稳定或者被中断,这些软件可能会出现故障。
在遇到软件无法连接网络或者网络速度异常缓慢的情况下,我们可以首先检查网络连接。
可以尝试重启路由器或者更换网络连接方式,比如从Wi-Fi切换到有线连接。
此外,也可以检查网络设置,确保软件的网络相关设置正确。
方法三:更新软件版本软件开发商通常会定期发布软件更新,这些更新通常包含了修复已知问题和增强功能的修订版本。
在遇到软件故障时,我们可以尝试检查是否有新的软件版本可用,并及时更新。
通过更新软件版本,可以修复一些已知的软件漏洞和问题,提高软件的兼容性和稳定性。
方法四:检查系统要求某些软件在运行之前需要满足一定的系统要求,比如操作系统版本、内存和处理器要求等。
如果我们的电脑不满足软件的系统要求,那么软件可能会出现故障或者无法启动。
在遇到软件故障时,我们可以仔细检查软件的系统要求,并确保我们的电脑满足这些要求。
如果电脑不满足要求,我们可以考虑升级硬件或者寻找适合当前配置的替代软件。
方法五:查找错误日志和在线资源当软件故障无法通过常规方法解决时,我们可以尝试查找错误日志和在线资源。
许多软件在出现故障时会生成错误日志,其中会记录详细的错误信息和可能的解决方法。
我们可以通过查看错误日志,了解软件故障的原因和解决方法。
软件故障定位技术进展软件故障定位技术进展摘要:传统的软件故障定位方法大多基于文档模型而不是代码模型,这限制了其在定位时的准确性。
本文叙述了软件故障定位技术的发展历史,并阐述了当前技术的一些主要方法,其中包括来自社区的方法,如栈指针方法、哈希算法和基于知识的方法,以及来自工业界的方法,如符号跟踪、静态/动态分析、模式识别和机器学习。
本文中所描述的方法都是基于代码模型的,可提供更高精度、更快速度和更普遍的应用。
此外,本文还介绍了当前软件定位技术在未来可能发展的方向。
关键词:软件故障定位,栈指针方法,哈希算法,基于知识的方法,符号跟踪,静态/动态分析,模式识别,机器学习。
正文:软件故障定位技术是软件研发和维护过程中非常重要的一环,但它却是众多软件项目中往往被忽视的一项。
据统计,软件故障定位占整个软件开发周期的30-50%,因此,其发展研究至关重要。
传统的软件故障定位方法大多基于文档模型而不是代码模型,这限制了其在定位时的准确性、速度和普遍性。
因此,有必要开发基于代码模型的软件故障定位方法,以提高准确性、速度和普遍性。
本文叙述了软件故障定位技术的发展历史,并阐述了当前技术的一些主要方法,其中包括来自社区的方法,如栈指针方法、哈希算法和基于知识的方法,以及来自工业界的方法,如符号跟踪、静态/动态分析、模式识别和机器学习。
其中,栈指针方法是基于栈结构的,通过分析堆栈帧就可以定位故障。
哈希算法是一种基于校验和的定位方法,可以有效地定位简单故障。
基于知识的方法针对复杂故障,使用预先存储的知识信息,以及基于知识库的推理技术,来定位故障。
符号跟踪利用符号信息,可以有效地定位故障。
静态/动态分析是基于行为分析的故障定位方法,可以及时发现代码中的问题。
基于模式识别的方法可以有效的定位经常出现的故障,而机器学习则可以根据历史数据,对不同的故障进行预测。
上述方法都是基于代码模型的,可提供更高精度、更快速度和更普遍的应用。
此外,本文还介绍了当前软件定位技术在未来可能发展的方向,如基于人工智能的故障定位、基于模型驱动的自动化软件定位,以及软件可靠性评估和故障预测技术。
使用软件系统运维技术进行故障定位的方法介绍故障定位是软件系统运维中的一项重要任务,它能帮助操作人员快速识别和解决系统存在的问题,保证系统的正常运行。
在软件系统运维的过程中,合理利用各种技术手段进行故障定位是至关重要的。
本文将介绍一些使用软件系统运维技术进行故障定位的常见方法。
1. 系统日志分析:系统日志是记录软件系统运行时的各种信息的重要依据。
通过仔细分析系统生成的日志可以获取关键信息,帮助我们定位故障。
在分析过程中,我们可以关注如下几个方面:- 错误日志:查找系统日志中的错误信息,通过错误码或者关键字来定位故障的原因。
- 警告日志:注意系统警告信息,可能预示着将要发生的故障。
- 异常日志:查看系统抛出的异常,了解系统运行过程中的问题。
2. 配置文件检查:配置文件是系统运行所依赖的关键组成部分。
在故障定位中,我们需要检查和验证系统的配置文件,确保其中的配置参数正确无误。
特别需要关注的几个方面是:- 端口和网络配置:确认端口是否被占用,网络配置是否正确。
- 数据库连接配置:验证数据库连接是否可用,检查用户名、密码等信息。
3. 系统性能分析:故障通常与系统性能问题密切相关。
通过运用性能分析工具,我们可以获取系统运行时的各项指标,如 CPU 使用率、内存占用情况、磁盘读写速度等。
分析这些指标的变化情况,我们能够发现系统中的性能瓶颈,从而定位故障的原因。
4. 排除法:在故障定位过程中,排除法是一种常用的方法。
通过对系统运行环境进行逐步排查,我们可以逐渐缩小故障范围,并最终找到故障点。
排除法的步骤包括:- 定位故障是否与某个具体的系统组件相关。
- 确认系统组件是否正常工作,例如检查服务是否启动。
- 验证系统组件之间的协作是否正常。
5. 远程监控和诊断工具:利用远程监控和诊断工具能够更方便地对软件系统进行故障定位。
通过这些工具,我们可以实时监控系统的运行情况,发现并解决潜在的问题。
一些常用的工具有:- 远程桌面工具:可以远程登录到服务器,并直接查看系统的运行情况和日志。
软件测试故障定位在软件开发过程中,测试是一个至关重要的环节。
无论是功能测试还是性能测试,找出软件中的故障并进行定位都是测试工作中的关键步骤。
软件测试故障定位是通过分析故障现象、排查问题源头和确定修复措施来解决软件故障的过程。
本文将介绍软件测试故障定位的原理、方法和常用工具。
一、软件测试故障定位的原理软件测试故障定位的原理是基于故障与源码之间的关系。
当系统出现故障时,通过分析故障现象以及软件源码,可以找出故障的根本原因。
而故障定位的过程主要分为两个步骤:第一步是确定故障范围,即确定故障发生的位置;第二步是追踪故障根源,即找出导致故障的具体原因。
二、软件测试故障定位的方法1. 调试法:调试法是一种常用的故障定位方法。
通过调试器对有问题的软件进行跟踪和分析,定位故障的根本原因。
在调试过程中,可以使用断点、单步执行等功能,对程序的运行进行监控,并查看变量的值、函数的调用栈等信息,从而找出故障发生的位置和原因。
2. 日志分析法:日志分析法是通过分析软件运行时生成的日志文件来定位故障。
在软件开发过程中,我们通常会在关键的代码段中插入日志语句,记录软件运行时的关键信息。
当软件出现故障时,通过分析日志文件,可以了解到软件在故障发生时的状态和执行流程,从而找出故障原因。
3. 黑盒测试法:黑盒测试法是一种独立于源代码的故障定位方法。
通过对软件的输入和输出进行分析,找出测试用例中可能导致故障的输入值,从而确定故障的位置和原因。
黑盒测试法适用于无法获得软件源代码的情况下进行故障定位。
三、软件测试故障定位的常用工具1. 调试器:调试器是一种常用的故障定位工具。
常见的调试器有GDB、Visual Studio Debugger等。
通过调试器可以对软件进行跟踪和分析,查看变量的值、函数的调用栈等信息,从而定位故障。
2. 日志分析工具:日志分析工具可以帮助我们对软件运行时生成的日志文件进行分析。
常见的日志分析工具有ELK、Splunk等。
软件故障处理和恢复概述本文档旨在提供关于软件故障处理和恢复的指导。
在现代化的商业环境中,软件故障可能会导致严重的业务中断和数据损失。
因此,及时处理和恢复软件故障至关重要。
故障处理步骤以下是软件故障处理的一般步骤:1. 问题识别:及时发现软件故障非常重要。
通过监控系统和用户反馈来识别问题。
建立一个反馈渠道,使用户能够报告故障和问题。
问题识别:及时发现软件故障非常重要。
通过监控系统和用户反馈来识别问题。
建立一个反馈渠道,使用户能够报告故障和问题。
2. 问题定位:一旦问题被发现,立即进行问题定位。
使用日志文件、调试工具和监控系统来确定故障的根本原因。
问题定位:一旦问题被发现,立即进行问题定位。
使用日志文件、调试工具和监控系统来确定故障的根本原因。
3. 问题优先级评估:对问题进行优先级评估,以确定处理顺序。
根据问题的影响程度和紧急程度来分配资源和时间。
问题优先级评估:对问题进行优先级评估,以确定处理顺序。
根据问题的影响程度和紧急程度来分配资源和时间。
4. 问题解决:启动故障解决过程。
根据问题的性质,可能需要进行软件修复、配置更改或更新补丁等操作。
确保所有解决方案经过充分测试和验证。
问题解决:启动故障解决过程。
根据问题的性质,可能需要进行软件修复、配置更改或更新补丁等操作。
确保所有解决方案经过充分测试和验证。
5. 问题修复验证:修复问题后,进行验证测试以确保问题已经解决。
测试应覆盖故障现象的所有方面,并验证软件的功能和性能是否正常。
问题修复验证:修复问题后,进行验证测试以确保问题已经解决。
测试应覆盖故障现象的所有方面,并验证软件的功能和性能是否正常。
6. 故障记录:对故障进行记录和归档,以便今后参考和分析。
记录故障的详细信息、解决方案和所采取的措施。
故障记录:对故障进行记录和归档,以便今后参考和分析。
记录故障的详细信息、解决方案和所采取的措施。
恢复策略恢复软件故障的策略应基于以下原则:1. 备份和恢复:定期备份数据和系统配置,并确保可靠的恢复机制。
软件研发如何进行故障排除与问题定位在软件研发过程中,经常会遇到各种故障和问题。
为了确保软件产品的质量和稳定性,及时进行故障排除和问题定位是非常重要的。
本文将介绍软件研发中常见的故障排除与问题定位方法,并探讨如何有效地进行这些工作。
一、故障排除方法1. 确认故障现象在开始故障排除之前,首先需要准确地确认故障现象。
通过用户的报告、日志记录以及对软件运行状态的观察,可以初步了解故障的来源和影响范围。
只有明确了故障现象,才能有针对性地进行排除和修复。
2. 分析日志和错误信息日志记录是故障分析的重要依据,通过分析日志可以了解软件运行过程中的各种信息,包括错误信息、异常代码等。
通过对日志的详细分析,可以确定故障发生的时间、原因以及可能的解决方案。
3. 逐步缩小排查范围故障排查通常是一个逐步缩小排查范围的过程。
从整体到局部,从宏观到微观,逐步排查软件系统中可能存在的问题。
可以先确定出故障的大致范围,然后再逐步细化,最终找出具体的问题点。
4. 运行单元测试软件研发过程中,单元测试是非常重要的环节。
当发现故障时,可以通过运行单元测试来确认故障是否由特定的代码模块或函数引起。
通过单元测试的结果,可以进一步确定故障的来源,并进行相应的修复。
二、问题定位技巧1. 重现问题步骤在问题定位过程中,首先需要在开发环境或测试环境中尽可能重现问题。
明确问题发生的步骤和条件,可以帮助我们更准确地分析和定位问题。
2. 排除可能的原因确定问题发生的步骤后,需要对可能的原因进行排查。
可以逐个排查软件系统中的各个组件、模块以及相关的输入输出。
通过逐个排除可能的原因,最终可定位到具体的问题。
3. 使用调试工具在问题定位过程中,使用调试工具是非常有效的方法。
通过断点调试、变量监控等功能,可以实时观察软件运行过程中的状态变化,找出潜在的问题点。
调试工具能够提供详细的执行路径和变量信息,帮助我们更快地定位问题。
4. 跟踪代码执行流程在定位问题时,可以通过跟踪代码的执行流程,了解软件在运行过程中各个模块之间的调用关系。
软件工程故障与故障处理软件工程是一门复杂而关键的学科,它涉及到了软件开发、设计、测试以及维护等多个方面。
在软件工程的实践过程中,难免会遇到各种故障。
本文将探讨软件工程中的故障及其处理方法,以及如何有效地解决软件故障给项目开发带来的影响。
一、故障的定义与分类在软件工程中,故障指的是软件系统在设计、编码、测试或使用过程中出现的错误或异常情况。
故障通常可以分为以下几类:1. 系统崩溃:软件系统由于内部错误或外部因素导致系统崩溃或停止工作。
2. 功能故障:软件系统不能按照预期的功能进行工作,或功能无效。
3. 性能问题:软件系统在性能方面出现瓶颈或无法满足性能需求。
4. 安全漏洞:软件系统存在安全漏洞,可能被黑客攻击或非法使用。
5. 数据损坏:软件系统中的数据受到损坏或丢失。
二、故障的原因分析故障的发生通常有多个原因,以下是常见的几个原因:1. 设计错误:软件工程师在设计阶段出现逻辑错误或底层设计错误。
2. 编码错误:在编写代码时,可能由于疏忽或理解错误导致逻辑错误或语法错误。
3. 环境问题:软件在特定环境中工作时可能会出现故障,如硬件故障或不稳定的网络连接。
4. 用户错误:用户误操作或不当使用软件,可能导致软件出现故障或崩溃。
三、故障的处理方法为了解决软件工程中的故障,我们可以采取以下方法:1. 故障排查:通过分析故障现象、日志和用户反馈等信息,确定故障的具体原因。
2. 问题定位:根据故障排查的结果,确定故障的具体位置,并进行相应修复。
3. 修复与测试:修复故障的地方,并进行相应的测试,确保修复后的软件能够正常工作。
4. 故障预防:总结故障的原因和处理方法,寻找故障发生的规律,并在软件开发过程中加以改进,以避免类似故障再次发生。
四、软件故障对项目开发的影响软件故障对项目开发有着严重的影响,主要体现在以下几个方面:1. 时间延误:故障的发生会导致项目的时间延误,需要额外的时间用于故障排查与修复。
2. 项目成本增加:为了解决故障,需要投入更多的人力和物力资源,从而使项目的开发成本增加。
计算机软硬件的故障诊断方法及维护
计算机的故障诊断方法和维护,是确保计算机系统正常运行和提高计算机使用寿命的
重要工作。
下面将介绍一些常见的故障诊断方法和维护措施。
软件故障诊断方法:
1. 检查系统日志:通过查看系统日志,可以找到系统错误和警告信息,从而定位软
件故障的原因。
2. 使用系统自带的诊断工具:大多数操作系统都有自带的故障诊断工具,可以帮助
检测和修复软件故障。
3. 排除法:逐个关闭或卸载最近安装的软件,以确定是哪个程序引起了问题。
硬件故障诊断方法:
1. 检查硬件连接:确保硬件设备和计算机之间的连接线正常连接,并检查是否有松
动或破损的情况。
2. 使用硬件诊断工具:大多数硬件设备都有自带的诊断工具,可以帮助检测和修复
硬件故障。
3. 替换法:通过替换可能有问题的硬件设备,例如更换电源、硬盘等,来判断是否
是硬件故障引起的问题。
维护措施:
1. 定期清理硬件:使用吹风机或专用吹尘工具清理计算机内部的灰尘,确保散热器
和风扇正常运转,避免过热引起的故障。
2. 定期更新软件和驱动程序:及时安装最新的操作系统更新、安全补丁和驱动程序,以保持系统的稳定性和安全性。
3. 定期备份重要数据:定期备份重要数据可以避免因系统故障或意外事件导致数据
丢失的风险。
4. 使用合适的杀毒软件:安装并定期更新杀毒软件,及时检测和清理计算机中的病
毒和恶意软件。
关于软件故障定位技术的研究进展及展望摘要在软件调试工作中,故障定位非常耗时耗力,为了使调试成本进一步降低,需要由开发人员来配合进行软件故障的定位与修复,软件故障定位技术需要对源代码进行审查,并对软件在测试过程中所产生的行为,同时依据测试结果来实现故障中代码片段的定位。
鉴于此,本文便对软件故障定位技术的研究进展进行了综述,以此探讨这些不同故障定位技术的原理及建模技术,并对软件故障定位技术的未来研究趋势进行了展望。
关键词软件故障;定位技术;研究進展;前景展望1 软件故障定位技术的研究进展根据软件故障在定位时是否需要软件协助这一特征,可将软件故障定位技术划分成两类,分别是基于静态分析的故障定位技术与基于测试的故障定位技术,以下便对这两种软件故障定位技术的研究进展进行探讨[1]。
2 软件故障定位技术的静态分析手段研究进展在软件故障定位技术的静态分析手段中,主要包括四种形式的故障分析方法,分别是面向语句的故障定位方法、形式化故障定位方法、符号执行故障定位方法与指针分析式故障定位方法。
在面句语句的故障定位方法中,主要是根据程序设计语言中所具备的基本约束来对程序的控制结构、语法和数据类型进行检测的,以实现故障的定位,并进行预警的同时给出具体的修复建议。
FindBugs是面向语句的故障定位方法中的一个开源框架,在该框架中对超过300种故障及缺陷进行了预定义,而赵建军等人则在该框架的基础上,又定义了17种故障模式,并且设计了一种能够对AspectJ故障进行检测的XFindBugs系统。
在形式化故障定位方法中,主要是通过相应的逻辑方法或数学算法来对软件系统进行验证与描述,其描述的内容为系统性为及性质两个方面。
Flanagan等人采用自动定理与条件验证的方式对能够适用于Java代码进行静态检查的检查器进行了设计,该检查器能够在进行java代码编译时对常见的源代码故障进行检测。
在符号执行故障定位方法中,其是通过符号来当作变量值,并模拟程序路径,同时对路径中的变量值进行跟踪,以获得相应的路径条件,并采用约束求解法来对路径条件的满足性与否进行判定。
故障定位和缺陷管理的技巧在软件开发和系统维护过程中,故障定位和缺陷管理是非常重要的环节。
它们帮助开发人员和维护人员快速、准确地定位和修复软件中的问题,提高系统的可靠性和稳定性。
下面我们将介绍一些故障定位和缺陷管理的技巧。
1. 确定问题当收到用户的反馈或发现系统异常时,我们需要准确地确定问题所在。
这需要细致地分析问题的现象和表现,并且与用户进行有效的沟通。
通过仔细观察和收集问题相关的信息,比如错误报告、日志文件或用户的操作步骤,我们可以确保所定位的问题是准确的,从而更好地解决。
2. 分析问题一旦问题被定位,我们需要对其进行彻底的分析。
通过仔细观察代码和系统的行为,我们可以找到问题产生的原因。
这可能需要使用调试工具、日志分析工具或性能分析工具,以便更好地理解软件的运行过程,并找到问题的根源。
在分析问题时,注意细节非常重要,有时一个简单的错误可能导致系统崩溃或功能失效。
3. 修复问题在理解问题的根源后,我们可以开始修复问题。
我们需要制定一个合理的修复计划,确定修复问题的优先级和时程。
根据分析结果进行代码修改、配置调整或数据库维护。
修复后,我们需要进行严格的测试,确保问题已经得到解决,并且不会引入新的问题。
4. 记录和追踪问题一个好的缺陷管理系统是故障定位和缺陷管理的关键。
每当发现一个问题,我们都应该及时记录,并进行适当的分类和优先级划分。
在记录问题时,包括问题的描述、定位过程、修复情况和测试结果等相关信息。
这不仅有助于快速回顾和查阅问题,还可以为未来的修复工作提供参考。
5. 持续改进在故障定位和缺陷管理过程中,持续改进是非常重要的。
我们应该总结经验教训,分析问题出现的原因和流程中的瓶颈,并提出相应的改进措施。
例如,加强代码审查、加强自动化测试、提高用户反馈机制等等。
持续改进可以有效地提高问题定位和解决的效率和质量。
总结起来,故障定位和缺陷管理是软件开发和系统维护过程中的重要环节。
通过准确地确定问题、深入分析问题、专注修复问题、记录和追踪问题以及持续改进,我们可以提高系统的可靠性和稳定性,为用户提供更好的用户体验。
传统调试技术
软件开发者使用的典型的软件调试技术主要有两种:
(1)在程序中插入打印语句使得程序输出用以被分析的附加信息,可以对程
序的运行时状态有一个粗略了解。
一个通常的做法是插入打印语句以指
示某个控制条件到达了某个特定程序点;另一个通常做法是插入打印语
句以输出变量的值。
当程序被执行的时候,程序生成可以被开发者检查的
附加调试输出。
缺点:调试输出可能相当的大,打印语句的放置和输出的
检查都是非组织和临时的,分析和放置位置也通常是基于直觉的
(2) 另一种技术是使用符号调试器。
一个符号调试器是一个用来调试其他程
序的计算机程序,符号调试器支持例如断点、单步跳过、状态修改等。
断
点允许程序员停止在某一个特定的程序点以检查当前状态;单步跳过允
许程序员前进到当前断点之后的下一条指令,并且在那条指令设置新的
断点;许多调试器还允许程序员不仅能够查看变量的当前状态,还能改变
它的值然后继续执行。
通常地,开发者会在他感觉可能是程序错误位置的
地方设置断点,然后他会检查断点处的状态,他还可以单步跳过程序查看
每一条语句在每一个执行时的状态变化。
主要的定位方法
故障定位技术有很多种,但是根据定位故障的过程中“是否需要运行软件”的准则,可以将故障定位技术分为以下两类:
(1)基于静态分析的故障定位技术(SABFL):静态方法不用运行软件,而是依据程序语言的语法和语义,静态地分析软件结构和程序实体之间的依赖关系,以发现不符合系统约束的程序实体,从而进行故障定位。
(2)基于测试的故障定位技术(TBFL):该方法首先需要设计测试用例,然后运行软件程序,最后根据软件程序的动态执行信息和输出结果进行故障定位。
其典型思路是:将程序的失败运行和成功运行进行对比,从而发现失败运行中的哪些点偏离了成功运行,找到的这些偏离点很有可能就是软件故障位置所在。
这些不同定位方法都采用了各自不同的运行特征进行对比。
以下是基于测试的故障定位技术:
(一)基于距离度量的故障定位方法:
基本思想是:通过一定的距离计算方法,从众多的成功运行中找出与失败运行最相近的一个成功运行,利用某一种度量方法来计算此成功运行与失败运行之间的差异值,利用得出的最小差异值进行故障定位。
该技术大都是在源程序上运行大量的测试用例,并收集程序运行过程中的覆盖信息,利用这些信息来进行故障定位。
此方法包括
(1)Delta调试技术
把一次程序执行看做是一系列程序状态的转变(程序状态可以理解为在程序执行某个时刻出现的变量以及这些变量的取值)。
程序从初始状态开始执行,每执行一步,程序当前状态就会发生改变,从当前状态转换到下一个程序状态,如此进行,最后到达了个错误的状态,标志着程序执行失败。
每一个程序状态都它的前一个状态衍生而来,但是,可能只有一小部分状态与计算下一个状态是相关的,同理,也并不是所有程序状态都与执行失败相关。
Delta调试最重要的步骤就是找出与程序执行失败相关的那些状态,得到一条原因-结果链。
比较一次成功执行和一次失败执行的状态序列,它们之间的差别就是一条原因-结果链。
采用二分法将原因-结果链上的状态应用到成功的执行路径中,如果运行成功,就表示那一部分代码不存在故障,否则,那部分代码可能是可疑的故障点。
经过这样的反复测验,最终可以将可疑故障点缩小到一个非常小的范围。
优点:delta调试完全依赖于对程序状态的研究,而不考虑对程序结构的分析不仅可以找出程序中的错误,还提供了纠错方案。
缺点:对于大部分程序而言,一次执行涉及到成千上万个状态,比较程序状态的做法只适用于较小的程序。
(2)“并集模型”:在失败运行的覆盖语句集中查找可疑故障语句。
其思想是,从失败运行的覆盖语句集中去掉那些出现在成功运行的覆盖语句集的并集。
如果给定一个成功运行的集合S和一个失败运行f,将S中出现的语句覆盖集的并集
-。
记为失败运行中出现的语句覆盖集记为该模型的计算公式如式所示: f s (3)“交集模型”:找到能判别这个失败运行的特征,其思想是:从所有成功运行的覆盖.语句集的交集中去掉那些出现在失败运行的覆盖语句集/中的语句,将
-。
得到的差异语句集作为可疑语句集。
其计算公式如式所示:S f
缺点:并集模型和交集模型的定位效果不是很理想。
因为很多时候故障语句会同时出现在失败运行和成功运行中,当我们对这些语句集合进行集合运算时,故障语句经常会被误删。
特别是当大量运行存在的情况下,利用该方法得到的结果集极有可能是空集或者根本就不包含故障语句。
(4)近邻模型
该方法首先选择一个失败运行,然后找到一个与此失败运行的覆盖信息最相近的成功运行。
利用失败运行和与其最相近的成功运行,从失败运行的执行语句集中将那些出现在成功执行语句集中的语句剔除,剩余的其他语句集即可作为故障报告。
近邻模型提供了两种方法来度量失败运行和成功运行之间覆盖信息的相似程度。
一种叫做binary distancing,计算所选择的失败运行与一个特殊的成功运行之间的差异语句集合。
该方法可以定义为“失败运行与成功运行执行语句集的不对称距离的基数或者对称距离的基数”。
另一种是记录每一个运行所执行到的每一□条语句(或基本块)的执行次数,然后按照执行次数对语句进行排序,计算两个运行得到的有序序列之间的距离,该距离是将其中一个序列转化为另一个序列时所花费的代价。
优点:近邻模型得出的结论是:用近邻模型选择的成功运行通常比随机选择的成功运行更有利于故障定位,而且该模型在定位故障方面比并集和交集模型更好。
缺点:近邻模型通过计算两类运行(成功运行和失败运行)的语句集合之间的距离来寻找与失败运行最相近的成功运行,但是它却无法区分执行了相同语句但是语句执行顺序不一样的运行。
近邻模型的改进:Wang等人在的近邻模型基础上提出了一种新的差异度量方法,即利用程序控制流所对应的两条路径,求解两条路径之间的最小差异作为故障报告。
它针对近邻模型不能识别语句执行顺序的不足提出将语句执行顺序作为衡量执行序列相似度的因素之一,将某条语句的一个执行实例看做一个事件,那么每个运行就可以看作是多个事件的执行序列,对失败运行的事件执行序列和
成功运行的事件执行序列进行对齐比较操作,得出这两个运行中分支走向不同的分支事件,这就是Wang 等人方法中使用的“差异”。
还给出了定性判断任意两个差异之间的大小的差异度量方法。
根据最小差异选择一个与失败运行最相似的成功运行,用二者之间的差异作为故障报告。
优点:对分支语句故障的定位效果比近邻模型要好。
缺点:对于赋值语句故障的定位效果却不甚理想。
当程序故障并不包含在最小差异中时,利用该方法进行故障定位将得不到理想的效果。
(二)基于排序的故障定位方法
上面的方法的相同点在于:认为程序中只有一部分语句是可疑的故障点,赋予它们相同的故障可疑值,认为应该花费同样多的代价检查这些可疑点。
而另一类研究则认为:程序中的每一部分都是可疑的故障点,根据它们在运行时的参与度和表现不同,赋予它们不同的故障可疑值,然后将故障可疑值降序排列,程序员按照排序由大到小检查程序,直至找到故障。
基于排序的故障定位方法的思想是:通过分析程序的动态运行信息来进行故障定位。
它通常是比较两类运行(成功运行和失败运行)中程序状态特征的统计信息,直接定位到故障语句。
该技术的区别在于使用哪些程序运行特征来进行对比分析。
目前常用的程序实体主要有:语句和分支,它们的主要载体是程序频谱信息,主要利用程序频谱(信息来获取程序实体的特征信息。
利用这些信息来计算程序实体(语句或分支)的可疑度,然后根据可疑度大小对被检测的程序实体(语句或分支)进行降序排序。
开发人员在调试的过程中可以根据排序表从前至后始查找程序故障,起到了一定的辅助作用。
(1)Tarantula 方法
釆用的思想是:如果一条语句在失败的执行中出现的次数比在成功的执行中出现的次数多的话,那么该语句是故障语句的可能性就比较大。
试题的怀疑度具体算法如下:
%f(e)(e)%p(e)%f(e)
suspiciness =+ 其中,%(e)f 表示失效测试用例中执行语句数/失效测试用例的总数,%p(e)表示成功测试用例中执行语句数/成功测试用例的总数。
Tarantula 是目前大家公认的最好的基于统计的故障定位方法。
缺点:该方法要求两种测试用例要能够覆盖尽可能多的代码。
此外,Tarantula 方法难以发现像赋值语句这样的程序初始化错误。
也不能区分一个失效测试用例在另一个测试用例中的作用,或者一个成功测试用例在另一个测试用例中的作用。
多程序谱模型(LOUPE):这种方法是对Tarantula 的一种改进,即在Tarantula 所使用的程序谱上增加了依赖对的覆盖信息构成了多程序谱。
所谓多程序谱就是加入了程序执行过程中控制依赖和数据依赖的覆盖信息,并根据这些信息来总体计算某个语句的可疑值。
(2)Wong 方法
Wong 等人认为随着语句成功执行次数的增加,其对可疑度贡献率逐渐减小。
该方法将语句i 成功执行次数划分为3个区间[0,2],[3,10],[11,+00)。
区间。