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自动推理技术助力存储系统验证获最佳论文奖

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用户11764306
发布2025-08-16 19:31:31
发布2025-08-16 19:31:31
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在ACM操作系统原理研讨会(SOSP 2021)上,某机构云服务团队凭借采用自动推理技术验证ShardStore存储系统的研究成果获得最佳论文奖。ShardStore是新型S3存储节点微服务,作为基础对象存储服务的核心组件,其可靠性至关重要。

传统形式化验证通常需要10倍于系统开发的成本。该团队创新性地提出轻量级自动推理方法:

  1. 采用参考模型技术,用哈希表等简化模型验证复杂数据结构(如日志结构合并树)
  2. 开发依赖图跟踪技术确保崩溃恢复时数据一致性
  3. 实现随机输入序列生成与错误定位算法
  4. 开源Rust模型检查工具Shuttle验证并发特性

该方法仅使代码库增加14%,却发现了16个传统测试难以检测的缺陷。验证过程包含:

  • 数亿个测试场景通过批量计算服务自动执行
  • 并发执行测试与序列化器验证
  • 针对相同存储路径的定向压力测试

目前该技术已应用于ShardStore所有版本部署前的自动化验证,成为保障存储系统可靠性的关键技术方案。研究证明轻量级形式化方法可有效平衡验证强度与工程成本,为大规模分布式系统验证提供新范式。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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