内核测试指南¶

有许多不同的工具可以用于测试Linux内核，因此了解什么时候使用它们可能很困难。本文档粗略概述了它们之间的区别，并阐释了它们是怎样糅合在一起的。

编写和运行测试¶

大多数内核测试都是用kselftest或KUnit框架之一编写的。它们都让运行测试更加简化，并为编写新测试提供帮助。

如果你想验证内核的行为——尤其是内核的特定部分——那你就要使用kUnit或 kselftest。

KUnit和kselftest的区别¶

Note

由于本文段中部分术语尚无较好的对应中文释义，可能导致与原文含义存在些许差异，因此建议读者结合原文（Kernel Testing Guide）辅助阅读。如对部分翻译有异议或有更好的翻译意见，欢迎联系译者进行修订。

KUnit（KUnit - Linux Kernel Unit Testing）是用于“白箱”测试的一个完整的内核内部系统：因为测试代码是内核的一部分，所以它能够访问用户空间不能访问到的内部结构和功能。

因此，KUnit测试最好针对内核中较小的、自包含的部分，以便能够独立地测试。“单元”测试的概念亦是如此。

比如，一个KUnit测试可能测试一个单独的内核功能（甚至通过一个函数测试一个单一的代码路径，例如一个错误处理案例），而不是整个地测试一个特性。

这也使得KUnit测试构建和运行非常地快，从而能够作为开发流程的一部分被频繁地运行。

有关更详细的介绍，请参阅KUnit测试代码风格指南 Test Style and Nomenclature

kselftest（Linux Kernel Selftests），相对来说，大量用于用户空间，并且通常测试用户空间的脚本或程序。

这使得编写复杂的测试，或者需要操作更多全局系统状态的测试更加容易（诸如生成进程之类）。然而，从kselftest直接调用内核函数是不行的。这也就意味着只有通过某种方式（如系统调用、驱动设备、文件系统等）导出到了用户空间的内核功能才能使用kselftest来测试。为此，有些测试包含了一个伴生的内核模块用于导出更多的信息和功能。不过，对于基本上或者完全在内核中运行的测试，KUnit可能是更佳工具。

kselftest也因此非常适合于全部功能的测试，因为这些功能会将接口暴露到用户空间，从而能够被测试，而不是展现实现细节。“system”测试和 “end-to-end”测试亦是如此。

比如，一个新的系统调用应该伴随有新的kselftest测试。

代码覆盖率工具¶

支持两种不同代码之间的覆盖率测量工具。它们可以用来验证一项测试执行的确切函数或代码行。这有助于决定内核被测试了多少，或用来查找合适的测试中没有覆盖到的极端情况。

在Linux内核里使用gcov做代码覆盖率检查是GCC的覆盖率测试工具，能用于获取内核的全局或每个模块的覆盖率。与KCOV不同的是，这个工具不记录每个任务的覆盖率。覆盖率数据可以通过debugfs读取，并通过常规的 gcov工具进行解释。

KCOV: code coverage for fuzzing 是能够构建在内核之中，用于在每个任务的层面捕捉覆盖率的一个功能。因此，它对于模糊测试和关于代码执行期间信息的其它情况非常有用，比如在一个单一系统调用里使用它就很有用。

动态分析工具¶

内核也支持许多动态分析工具，用以检测正在运行的内核中出现的多种类型的问题。这些工具通常每个去寻找一类不同的缺陷，比如非法内存访问，数据竞争等并发问题，或整型溢出等其他未定义行为。

如下所示：

kmemleak检测可能的内存泄漏。参阅 Kernel Memory Leak Detector
KASAN检测非法内存访问，如数组越界和释放后重用（UAF）。参阅 Kernel Address Sanitizer (KASAN)
UBSAN检测C标准中未定义的行为，如整型溢出。参阅 Undefined Behavior Sanitizer - UBSAN
KCSAN检测数据竞争。参阅 Kernel Concurrency Sanitizer (KCSAN)
KFENCE是一个低开销的内存问题检测器，比KASAN更快且能被用于批量构建。参阅 Kernel Electric-Fence (KFENCE)
lockdep是一个锁定正确性检测器。参阅 Runtime locking correctness validator
运行时确认（Runtime Verification）支持检查给定子系统的特定行为。参阅 Runtime Verification。
除此以外，在内核中还有一些其它的调试工具，大多数能在 lib/Kconfig.debug 中找到。

这些工具倾向于对内核进行整体测试，并且不像kselftest和KUnit一样“传递”。它们可以通过在启用这些工具时运行内核测试以与kselftest或KUnit结合起来：之后你就能确保这些错误在测试过程中都不会发生了。

一些工具与KUnit和kselftest集成，并且在检测到问题时会自动打断测试。

静态分析工具¶

除了测试运行中的内核，我们还可以使用**静态分析**工具直接分析内核的源代码（在编译时）。内核中常用的工具允许人们检查整个源代码树或其中的特定文件。它们使得在开发过程中更容易发现和修复问题。

Sparse可以通过执行类型检查、锁检查、值范围检查来帮助测试内核，此外还可以在检查代码时报告各种错误和警告。关于如何使用它的细节，请参阅 Sparse。

Smatch扩展了Sparse，并提供了对编程逻辑错误的额外检查，如开关语句中缺少断点，错误检查中未使用的返回值，忘记在错误路径的返回中设置错误代码等。Smatch也有针对更严重问题的测试，如整数溢出、空指针解除引用和内存泄漏。见项目页面http://smatch.sourceforge.net/。

Coccinelle是我们可以使用的另一个静态分析器。Coccinelle经常被用来帮助源代码的重构和并行演化，但它也可以帮助避免常见代码模式中出现的某些错误。可用的测试类型包括API测试、内核迭代器的正确使用测试、自由操作的合理性检查、锁定行为的分析，以及已知的有助于保持内核使用一致性的进一步测试。详情请见Documentation/dev-tools/coccinelle.rst。

不过要注意的是，静态分析工具存在**假阳性**的问题。在试图修复错误和警告之前，需要仔细评估它们。

何时使用Sparse和Smatch¶

Sparse做类型检查，例如验证注释的变量不会导致无符号的错误，检测 __user 指针使用不当的地方，以及分析符号初始化器的兼容性。

Smatch进行流程分析，如果允许建立函数数据库，它还会进行跨函数分析。 Smatch试图回答一些问题，比如这个缓冲区是在哪里分配的？它有多大？这个索引可以由用户控制吗？这个变量比那个变量大吗？

一般来说，在Smatch中写检查比在Sparse中写检查要容易。尽管如此， Sparse和Smatch的检查还是有一些重叠的地方。

Smatch和Coccinelle的强项¶

Coccinelle可能是最容易写检查的。它在预处理器之前工作，所以用Coccinelle 检查宏中的错误更容易。Coccinelle还能为你创建补丁，这是其他工具无法做到的。

例如，用Coccinelle你可以从 kmalloc_array(x, size, GFP_KERNEL) 到 kmalloc_array(x, size, GFP_KERNEL) 进行大规模转换，这真的很有用。如果你只是创建一个Smatch警告，并试图把转换的工作推给维护者，他们会很恼火。你将不得不为每个警告争论是否真的可以溢出。

Coccinelle不对变量值进行分析，而这正是Smatch的强项。另一方面，Coccinelle 允许你用简单的方法做简单的事情。