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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于機器學習的內(nèi)存泄漏測試腳本預(yù)測方法

基于機器學習的內(nèi)存泄漏測試腳本預(yù)測方法

2021-05-07 | rar | 2.37 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  內(nèi)存泄漏是云應(yīng)用、Web服務(wù)、中間件等各類連續(xù)工作型軟件中的一種常見缺陷,它會導(dǎo)致程序運行速度減慢、資源耗盡崩潰等軟件穩(wěn)定性問題。現(xiàn)有測試一般以較長周期運行測試用例來檢測泄漏缺陷,用于檢測泄漏的測試用例通常需要運行數(shù)小時以上才能產(chǎn)生足以暴露泄漏的內(nèi)存表現(xiàn)。整個測試過程代價高昂,若對測試用例不加篩選,可能會耗費大量的時間在暴露泄漏可能性低的測試用例上,降低了泄漏發(fā)現(xiàn)的效率。為了彌補現(xiàn)有技術(shù)的不足,并解決 Java Web程序長時間運行的內(nèi)存泄漏缺陷不易發(fā)現(xiàn)、不易診斷及不易修復(fù)的難題,文中對內(nèi)存泄漏的發(fā)現(xiàn)技術(shù)進行了研究,提岀了基于杌器學習的內(nèi)存泄漏測試腳本預(yù)測方法,通過構(gòu)建內(nèi)存特征糢型,對存在內(nèi)存泄漏的腳本進行訓練及預(yù)測,基于訓練的模型進行腳本內(nèi)存泄漏風險值預(yù)測,并給出相應(yīng)的參數(shù)打分,以指導(dǎo)后續(xù)的腳本重組,從而預(yù)測獲取更可能造成內(nèi)存泄漏的功能測試腳本。同時,提出了腳本重組優(yōu)化方法,改善其缺陷揭示能力。對預(yù)測和重組后的腳本進行優(yōu)先測試,可以加速泄漏缺陷的發(fā)現(xiàn)。最后通過案例驗證表明了所提框架具有較強的泄漏發(fā)現(xiàn)能力,重組優(yōu)化后的測試腳本在發(fā)現(xiàn)缺陷的速度方面比普通腳本高岀一倍以上,從而縮短了內(nèi)存膨脹問題的暴露時間,達到了提高測試效率以及保障軟件質(zhì)量的目的。

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