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Conflux的可靠性测试工具

确保像Conflux这样的区块链系统的正确性是一项非常有挑战性的任务。 Conflux Rust实现的代码库中附带了多种可靠性测试工具和脚本。

请注意，在某些终端中，默认打开的文件描述符的最大数量可能不够用。 如果您使用的是带有默认zsh终端的Mac，这一点尤其如此。 您需要按如下方式将限制更改为更大的数字：

$ ulimit -n 22288

单元测试和集成测试​

单元测试与rust代码一起提供。 在编译 Conflux 的源代码之后，可以通过 cargo test --release --all 命令进行调用。 有关更多信息，请查看 入门页面。 集成测试是在 tests/scripts 目录下以 _test.py 结尾的 python 测试脚本。 编译完 Conflux 发布的版本之后， 可以运行 tests/test_all.py 来一起运行所有集成测试。 每次对Conflux Rust实现进行提交时，都会定期执行这些测试。

共识模糊测试工具​

在 core/benchmark/consensus/test 目录内，有一个针对共识组件的随机模糊测试工具。 它的工作原理如下。 core/benchmark/consensus/test/gen-random-graph.cpp 是 Conflux TreeGraph 共识算法的一个慢速 C++ 实现，它带有一个随机图生成器，可以以特殊格式生成随机 TreeGraph 区块。 consensus_bench 能够处理这种输入格式，运行 Conflux 共识，并与慢速 C++ 实现进行结果比较。 iter-gen-random.py 是一个 python 脚本，可以迭代地调用生成-处理-比较过程。 要运行这个模糊测试工具：

$ cd core/benchmark/consensus/test
$ g++ -O2 -o gen-random-graph gen-random-graph.cpp
$ ./iter-gen-random.py 10000 3 30 10 10 100

Python脚本将持续运行，直到它发现错误或者您手动终止它。 如果该 python 脚本找到一个错误，rand.in 文件将对应于触发 consensus_bench 程序错误的输入。 传递给 python 脚本的六个参数分别对应于每个测试案例随机生成的区块数量、 TIMER_CHAIN_BLOCK_DIFFICULTY_RATIO 参数，TIMER_CHAIN_BETA 参数，ADAPTIVE_WEIGHT_BETA 参数，HEAVY_BLOCK_DIFFICULTY_RATIO 参数和 ERA_EPOCH_COUNT 参数。 您可以向python脚本传递任何合法的共识参数。 这些数字是我们依据经验认为对检测bug有用的默认值。

Python脚本还会打印出测试中共识图的处理速度。 预期速度是每秒约1000个区块（在2019年的MacBook Pro笔记本电脑上）和m5a.xlarge上运行的每秒约350个区块。 如果报告的速度明显低于预期，通常意味着潜在的性能问题。 对于每个发布版本，我们都会使用默认参数至少执行一个小时的这种模糊测试。

请注意，如果您粗暴地终止这个脚本（很可能会这样做）， 它会留下两到三个带有 __ 前缀和 sqlite_db 的临时目录。 您应该手动删除这些目录。

随机追踪测试​

tests/conflux_tracing.py 是一个带有故障注入能力的随机测试脚本。 它将启动一个固定数量节点的Conflux网络，并在运行过程中注入节点崩溃、数据库崩溃和节点重启。 在运行过程中，它会从不同节点获取状态，并验证这些节点是否对TreeGraph和区块状态有共识。 要运行Conflux追踪测试，您需要首先从源代码编译Conflux Rust实现的发布版本。 然后，可以如下调用脚本：

$ tests/conflux_tracing.py run

Python脚本接着会启动10个不同的实例，以及一个模拟实例。 它会持续运行，直到发现错误（不一致状态或意外崩溃）。 对于每个版本，我们至少执行一个小时的追踪脚本。

如果发生错误，它将生成名为 snapshot*.json 和 txs*.json 的追踪文件来帮助诊断问题。 请注意，如果您强行终止这个脚本（一种很可能发生的情况）， 它也会生成这些文件，因此您可能需要手动清理它们。

交易传播和性能测试​

tests/scripts/one_click.sh 以及同一目录下的其余 bash 脚本提供了在 AWS 上自动部署 Conflux 网络以测试简单支付时的 TPS 和交易池性能的方法。 您可以按照以下步骤运行这个测试：

  1. 首先，您需要下载并安装AWS CLI工具。 为CLI工具正确配置AWS凭证。

  2. 将您的默认公钥注册为 the us-west-2 region 中的一个命名密钥对。

  3. 确定您想要测试的 Conflux 仓库分支。 请注意，此脚本会实时从包含Conflux Rust实现的GitHub仓库拉取源代码并编译。 您无法用这个脚本运行本地的Conflux副本。 如果您不指定仓库/分支名称，它将从GitHub的官方Conflux-rust仓库拉取。

  4. 运行以下命令：

$ cd tests/scripts
$ ./one_click.sh key-pair-name 20 branch-name [repo-name]

这将在us-west-2区域启动20个实例，同时启动一个随机事务生成器。 大约需要15分钟来设置实验，然后20分钟完成运行。 最后，它将报告TPS性能。 预期的良好TPS数值是约4000TPS。 如果您得到的TPS数值远低于预期，那么可能在事务池或存储层出现了性能回退。 对于每个版本，我们都会运行这个脚本来测试其性能。

存储基准测试​

Conflux的存储层往往是性能瓶颈。 因此，core/benchmark/storage 包含一个基准测试工具，用于测量存储层的性能，且排除了执行中的其他层。 我们还将以太坊网络历史支付交易（前大约400万个区块）转换为基准追踪。 以下是运行存储基准测试的步骤：

  1. 从 AWS S3 的 conflux-storage-bench 桶下载 foundation.json 和 eth_from_0_to_4141811_txs.rlp.tar.gz。

  2. 解压 rlp 历史文件以获取 eth_from_0_to_4141811_txs.rlp。

  3. 转到 core/benchmark/storage 并运行 cargo build --release来编译二进制文件 storage_bench。

  4. 创建一个临时目录 `tmp_storage_db，用于保存实验中生成的区块链数据库。

  5. 调用以下命令：

$ cd core/benchmark/storage
$ RUST_BACKTRACE=full target/release/storage_bench run -g /path/to/foundation.json -t /path/to/eth_from_0_to_4141811_txs.rlp -d /path/to/tmp_storage_db --txs_to_process 30000000 --skip 1156773812

该命令将处理解析历史文件中的前3000万笔交易然后退出。 计算这个命令的运行时间以计算存储层的处理吞吐量是一个好主意。 性能很大程度上取决于底层磁盘I/O的质量。 在2019年的MacBook Pro上，吞吐量是25000-30000 TPS。 在m5a.xlarge上，吞吐量是15000-20000 TPS。 如果性能低于预期，这表明存储层可能存在潜在的性能回退。 对于每个版本，我们都会运行这个测试以检查存储层的性能。

共识性能基准测试工具​

共识实现通常很快，能在正常情况下每秒处理近千个区块。 然而，如果TreeGraph不稳定且包含很多分支，共识组件可能会退回到慢速程序。 其在这种不稳定情景下的性能至关重要，因为它对应于DoS攻击期间的追赶速度。 tests/attack_bench 包含一系列 python 脚本，用于在攻击情景下对共识性能进行基准测试：

  1. fork_same_height_merge.py 会创建一个不稳定的 TreeGraph，大约有 95000 个区块。 在TreeGraph中，它有三个分支，并且在每个分支的固定高度都有星形分叉。 这对共识处理引擎来说是一种最坏情况。 预期的速度是在2019年的MacBook Pro上大约70区块/秒，在m5a.xlarge上大约45区块/秒。

  2. fork_same_height_hiding.py 测试了一种攻击者在固定高度积极挖矿并且隐藏挖出的区块，然后一起发布它们的情景。 它衡量了受害者在此场景下的区块生成能力。 预期的生成速度总是在1分钟内超过1000个区块。

  3. fork_same_height_attack.py 测试了与 2 相似的攻击，但攻击者不隐藏区块。 预期的生成速度总是在10秒内超过100个区块。

  4. fork_chain_hiding.py 测试了一种攻击者积极挖掘一条独立的链，并且隐藏挖出的区块，然后一起发布它们的情景。 受害者的预期生成速度总是在10秒内超过100个区块。

  5. fork_chain_attack.py 测试了与 4 相似的攻击，但攻击者不隐藏区块。 受害者的预期生成速度总是在10秒内超过100个区块。

请注意，2、3和5是长时间运行的测试脚本，在速度稳定后您可以终止执行。 对于每个版本，我们都会运行这些脚本以确保没有性能回退。