本教程介绍了 Go 中模糊测试的基础知识。通过模糊测试，随机数据会针对您的测试运行，以尝试找出漏洞或导致崩溃的输入。可以通过模糊测试发现的一些漏洞示例包括 SQL 注入、缓冲区溢出、拒绝服务和跨站点脚本攻击。
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在本教程中，您将为一个简单的函数编写一个模糊测试，运行 go 命令，并调试和修复代码中的问题。
首先，为您要编写的代码创建一个文件夹。
1、打开命令提示符并切换到您的主目录。
在 Linux 或 Mac 上：
在 Windows 上：
2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为 fuzz 的目录。
3、创建一个模块来保存您的代码。
运行go mod init命令，为其提供新代码的模块路径。
接下来，您将添加一些简单的代码来反转字符串，稍后我们将对其进行模糊测试。
在此步骤中，您将添加一个函数来反转字符串。
a.使用您的文本编辑器，在 fuzz 目录中创建一个名为 main.go 的文件。
独立程序（与库相反）始终位于 package 中main。
此函数将接受string，使用byte进行循环 ，并在最后返回反转的字符串。
此函数将运行一些Reverse操作，然后将输出打印到命令行。这有助于查看运行中的代码，并可能有助于调试。
e.该main函数使用 fmt 包，因此您需要导入它。
第一行代码应如下所示：
从包含 main.go 的目录中的命令行，运行代码。
可以看到原来的字符串，反转它的结果，然后再反转它的结果，就相当于原来的了。
现在代码正在运行，是时候测试它了。
在这一步中，您将为Reverse函数编写一个基本的单元测试。
a.使用您的文本编辑器，在 fuzz 目录中创建一个名为 reverse_test.go 的文件。
b.将以下代码粘贴到 reverse_test.go 中。
这个简单的测试将断言列出的输入字符串将被正确反转。
使用运行单元测试go test
接下来，您将单元测试更改为模糊测试。
单元测试有局限性，即每个输入都必须由开发人员添加到测试中。模糊测试的一个好处是它可以为您的代码提供输入，并且可以识别您提出的测试用例没有达到的边缘用例。
在本节中，您将单元测试转换为模糊测试，这样您就可以用更少的工作生成更多的输入！
请注意，您可以将单元测试、基准测试和模糊测试保存在同一个 *_test.go 文件中，但对于本示例，您将单元测试转换为模糊测试。
在您的文本编辑器中，将 reverse_test.go 中的单元测试替换为以下模糊测试。
Fuzzing 也有一些限制。在您的单元测试中，您可以预测Reverse函数的预期输出，并验证实际输出是否满足这些预期。
例如，在测试用例Reverse("Hello, world")中，单元测试将返回指定为"dlrow ,olleH".
模糊测试时，您无法预测预期输出，因为您无法控制输入。
但是，Reverse您可以在模糊测试中验证函数的一些属性。在这个模糊测试中检查的两个属性是：
（1）将字符串反转两次保留原始值
（2）反转的字符串将其状态保留为有效的 UTF-8。
注意单元测试和模糊测试之间的语法差异：
（3）确保新包unicode/utf8已导入。
随着单元测试转换为模糊测试，是时候再次运行测试了。
a.在不进行模糊测试的情况下运行模糊测试，以确保种子输入通过。
如果您在该文件中有其他测试，您也可以运行go test -run=FuzzReverse，并且您只想运行模糊测试。
b.运行FuzzReverse模糊测试，查看是否有任何随机生成的字符串输入会导致失败。这是使用go test新标志-fuzz执行的。
模糊测试时发生故障，导致问题的输入被写入将在下次运行的种子语料库文件中go test，即使没有-fuzz标志也是如此。要查看导致失败的输入，请在文本编辑器中打开写入 testdata/fuzz/FuzzReverse 目录的语料库文件。您的种子语料库文件可能包含不同的字符串，但格式相同。
语料库文件的第一行表示编码版本。以下每一行代表构成语料库条目的每种类型的值。由于 fuzz target 只需要 1 个输入，因此版本之后只有 1 个值。
c.运行没有-fuzz标志的go test； 新的失败种子语料库条目将被使用：
由于我们的测试失败，是时候调试了。
2021-11-10
列表是一种非连续的存储容器，有多个节点组成，节点通过一些变量记录彼此之间的关系
单链表和双链表就是列表的两种方法。
原理：A、B、C三个人，B懂A的电话，C懂B的电话只是单方知道号码，这样就形成了一个单链表结构。
如果C把自己的号码给B，B把自己的号码给A，因为是双方都知道对方的号码，这样就形成了一个双链表结构
如果B换号码了，他需要通知AC，把自己的号码删了，这个过程就是列表的删除操作。
在Go语言中，列表使用 container/list 包来实现，内部的实现原理是双链表，列表能够高效地进行任意位置的元素插入和删除操作。
列表初始化的两种办法
列表没有给出具体的元素类型的限制，所以列表的元素可以是任意类型的，
例如给列表中放入了一个 interface{} 类型的值，取出值后，如果要将 interface{} 转换为其他类型将会发生宕机。
双链表支持从队列前方或后方插入元素，分别对应的方法是 PushFront 和 PushBack。
列表插入函数的返回值会提供一个 *list.Element 结构，这个结构记录着列表元素的值以及与其他节点之间的关系等信息，从列表中删除元素时，需要用到这个结构进行快速删除。
遍历完也能看到最后的结果
学习地址：
1, 最简单的方法, 用一个指针遍历链表, 每遇到一个节点就把他的内存地址(java中可以用object.hashcode())做为key放在一个hashtable中. 这样当hashtable中出现重复key的时候说明此链表上有环. 这个方法的时间复杂度为O(n), 空间同样为O(n).
2, 使用反转指针的方法, 每过一个节点就把该节点的指针反向:
Boolean reverse(Node *head) {
Node *curr = head;
Node *next = head-next;
curr-next = NULL;
while(next!=NULL) {
if(next == head) { /* go back to the head of the list, so there is a loop */
next-next = curr;
return TRUE;
}
Node *temp = curr;
curr = next;
next = next-next;
curr-next = temp;
}
/* at the end of list, so there is no loop, let's reverse the list back */
next = curr-next;
curr -next = NULL;
while(next!=NULL) {
Node *temp = curr;
curr = next;
next = next-next;
curr-next = temp;
}
return FALSE;
}
看上去这是一种奇怪的方法: 当有环的时候反转next指针会最终走到链表头部; 当没有环的时候反转next指针会破坏链表结构(使链表反向), 所以需要最后把链表再反向一次. 这种方法的空间复杂度是O(1), 实事上我们使用了3个额外指针;而时间复杂度是O(n), 我们最多2次遍历整个链表(当链表中没有环的时候).
这个方法的最大缺点是在多线程情况下不安全, 当多个线程都在读这个链表的时候, 检查环的线程会改变链表的状态, 虽然最后我们恢复了链表本身的结构, 但是不能保证其他线程能得到正确的结果.
3, 这是一般面试官所预期的答案: 快指针和慢指针
Boolean has_loop(Node *head) {
Node *pf = head; /* fast pointer */
Node *ps = head; /* slow pointer */
while(true) {
if(pf pf-next)
pf = pf-next-next;
else
return FALSE;
ps = ps-next;
if(ps == pf)
return TRUE;
}
}
需要说明的是, 当慢指针(ps)进入环之后, 最多会走n-1步就能和快指针(pf)相遇, 其中n是环的长度. 也就是说快指针在环能不会跳过慢指针, 这个性质可以简单的用归纳法来证明. (1)当ps在环中位置i, 而pf在环中位置i-1, 则在下一个iteration, ps会和pf在i+1相遇.
(2)当ps在环中位置i, 而pf在环中位置i-2, 则在下一个iteration, ps在i+1, pf在i, 于是在下一个iteration ps和pf会相遇在i+2位置
(3)和上面推理过程类似, 当ps在i, pf在i+1, 则他们会经过n-1个iteration在i+n-1的位置相遇. 于是慢指针的步数不会超过n-1.
扩展:
这个问题还有一些扩展, 例如, 如何找到环的开始节点? 如何解开这个环? 这些问题的本质就是如何找到有"回边"的那个节点.
我们可以利用方法3的一个变形来解决这个问题:
Boolean has_loop(Node *head) {
Node *pf = head; /* fast pointer */
Node *ps = head; /* slow pointer */
while(true) { /* step 1, is there a loop? */
if(pf pf-next)
pf = pf-next-next;
else
return FALSE;
ps = ps-next;
if(ps == pf)
break;
}
/* step 2, how long is the loop */
int i = 0;
do {
ps = ps-next;
pf = pf-next-next;
i++;
} while(ps!=pf)
/* step 3, use 2 addtional pointers with distance i to break the loop */
ps = head;
pf = head;
int j;
for(j=0; ji; j++) { pf = pf-next; }
j = 0;
while(ps!=pf) {
ps = ps-next;
pf = pf-next;
j++;
}
printf("loop begins at position %d, node address is %x", j, ps);
/*step 4, break the loop*/
for(j=0; j=i; j++) { ps = ps-next; } //step i-1 in the loop from loop beginning
ps-next = NULL; // break the loop
return TRUE;
Goroutine调度是一个很复杂的机制，下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制，想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。
首先介绍一下GMP什么意思：
G ----------- goroutine: 即Go协程，每个go关键字都会创建一个协程。
M ---------- thread内核级线程，所有的G都要放在M上才能运行。
P ----------- processor处理器，调度G到M上，其维护了一个队列，存储了所有需要它来调度的G。
Goroutine 调度器P和 OS 调度器是通过 M 结合起来的，每个 M 都代表了 1 个内核线程，OS 调度器负责把内核线程分配到 CPU 的核上执行
模型图：
避免频繁的创建、销毁线程，而是对线程的复用。
1）work stealing机制
当本线程无可运行的G时，尝试从其他线程绑定的P偷取G，而不是销毁线程。
2）hand off机制
当本线程M0因为G0进行系统调用阻塞时，线程释放绑定的P，把P转移给其他空闲的线程执行。进而某个空闲的M1获取P，继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞，M1接替M0的工作，只要P不空闲，就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池，也可能是新建的。当G0系统调用结束后，根据M0是否能获取到P，将会将G0做不同的处理：
如果有空闲的P，则获取一个P，继续执行G0。
如果没有空闲的P，则将G0放入全局队列，等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。
如下图
GOMAXPROCS设置P的数量，最多有GOMAXPROCS个线程分布在多个CPU上同时运行
在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms，防止其他goroutine被饿死。
具体可以去看另一篇文章
【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度
当创建一个新的G之后优先加入本地队列，如果本地队列满了，会将本地队列的G移动到全局队列里面，当M执行work stealing从其他P偷不到G时，它可以从全局G队列获取G。
协程经历过程
我们创建一个协程 go func()经历过程如下图：
说明：
这里有两个存储G的队列，一个是局部调度器P的本地队列、一个是全局G队列。新创建的G会先保存在P的本地队列中，如果P的本地队列已经满了就会保存在全局的队列中；处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表，它最多可以存储 256 个待执行任务。
G只能运行在M中，一个M必须持有一个P，M与P是1：1的关系。M会从P的本地队列弹出一个可执行状态的G来执行，如果P的本地队列为空，就会想其他的MP组合偷取一个可执行的G来执行；
一个M调度G执行的过程是一个循环机制；会一直从本地队列或全局队列中获取G
上面说到P的个数默认等于CPU核数，每个M必须持有一个P才可以执行G，一般情况下M的个数会略大于P的个数，这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池，Go也提供一个M的池子，需要时从池子中获取，用完放回池子，不够用时就再创建一个。
work-stealing调度算法：当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后，P也不会就这么在那躺尸啥都不干，它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行，如果全局队列为空，它会随机挑选另外一个P，从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。
如果一切正常，调度器会以上述的那种方式顺畅地运行，但这个世界没这么美好，总有意外发生，以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。
Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine：
用户态阻塞/唤醒
当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时（实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞，仅阻塞G，这里仅仅是举个栗子），对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq)，该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting，而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G，如果此时没有可运行的G供M运行，那么M将解绑P，并进入sleep状态；当阻塞的G被另一端的G2唤醒时（比如channel的可读/写通知），G被标记为，尝试加入G2所在P的runnext（runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。）， 然后再是P的本地队列和全局队列。
系统调用阻塞
当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作，M会阻塞，如果当前有一些G在执行，调度器会把这个线程M从P中摘除，然后再创建一个新的操作系统的线程(如果有空闲的线程可用就复用空闲线程)来服务于这个P。当M系统调用结束时候，这个G会尝试获取一个空闲的P执行，并放入到这个P的本地队列。如果获取不到P，那么这个线程M变成休眠状态， 加入到空闲线程中，然后这个G会被放入全局队列中。
队列轮转
可见每个P维护着一个包含G的队列，不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下，P周期性的将G调度到M中执行，执行一小段时间，将上下文保存下来，然后将G放到队列尾部，然后从队列中重新取出一个G进行调度。
除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。
除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。
M0
M0是启动程序后的编号为0的主线程，这个M对应的实例会在全局变量rutime.m0中，不需要在heap上分配，M0负责执行初始化操作和启动第一个G，在之后M0就和其他的M一样了
G0
G0是每次启动一个M都会第一个创建的goroutine，G0仅用于负责调度G，G0不指向任何可执行的函数，每个M都会有一个自己的G0，在调度或系统调用时会使用G0的栈空间，全局变量的G0是M0的G0
一个G由于调度被中断，此后如何恢复？
中断的时候将寄存器里的栈信息，保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时，将自己保存的栈信息复制到寄存器里面，这样就接着上次之后运行了。
我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍，想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码
参考： ()
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