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針對能耗和并發(fā)缺陷的安卓應(yīng)用測試用例生成研究

發(fā)布時(shí)間:2018-03-28 20:38

  本文選題:安卓應(yīng)用測試 切入點(diǎn):測試用例生成 出處:《南京大學(xué)》2017年碩士論文


【摘要】:智能手機(jī)在人們的生活中成為了不可或缺的一部分。智能手機(jī)的計(jì)算能力變得越來越強(qiáng),搭載的傳感器越來越繁多。智能手機(jī)應(yīng)用會采用并發(fā)編程技術(shù)以提高CPU的利用效率,利用傳感器獲取用戶的物理環(huán)境的一些參數(shù)。但是,這里相應(yīng)的出現(xiàn)了兩個(gè)嚴(yán)重的問題——能耗和并發(fā)缺陷,從而降低了應(yīng)用的質(zhì)量,最終導(dǎo)致較差的用戶體驗(yàn)。感知操作是一個(gè)十分消耗能源的操作,從中獲取到的傳感器數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)被有效地利用。但是,已有的研究表明應(yīng)用市場中的智能手機(jī)應(yīng)用的傳感器數(shù)據(jù)利用率通常較低,從而導(dǎo)致了嚴(yán)重的能耗浪費(fèi)。為了解決這個(gè)問題,最新的技術(shù)GreenDroid能夠自動地生成傳感器數(shù)據(jù),記錄它們的傳播以及分析它們在應(yīng)用中的使用情況。然而GreenDroid的傳感器數(shù)據(jù)生成方式是隨機(jī)的,而這會使診斷結(jié)果不穩(wěn)定和降低其有效性。眾所周知,并發(fā)程序比較難以編寫、測試和調(diào)試。安卓官方提供了一系列約束以避免出現(xiàn)并發(fā)缺陷,比如只能在Main Thread進(jìn)行GUI更新。隨著應(yīng)用的復(fù)雜度不斷增加,開發(fā)者越來越難以正確地理解應(yīng)用的行為,從而導(dǎo)致出現(xiàn)難以察覺的并發(fā)缺陷。部分已有的工作通過利用已有的輸入事件序列構(gòu)建happens-before圖,從而檢測潛在的數(shù)據(jù)競爭。但是,它們嚴(yán)重地依賴于這些輸入事件序列,從而造成較高的假陽性。針對能耗和并發(fā)缺陷,本文采用了測試用例生成技術(shù),即利用應(yīng)用的歷史執(zhí)行和當(dāng)前狀態(tài)生成新的測試用例。為了實(shí)現(xiàn)更加有效的能耗低效性診斷,本文提出了一個(gè)創(chuàng)新的方法以系統(tǒng)地生成多維的傳感器數(shù)據(jù),同時(shí)用更細(xì)粒度的方式定義了應(yīng)用的狀態(tài)。本文實(shí)現(xiàn)了一個(gè)原型工具CyanDroid,并且用了真實(shí)的應(yīng)用以及它們的變異體對CyanDroid進(jìn)行了評估。結(jié)果表明CyanDroid在診斷由傳感器數(shù)據(jù)低利用率所導(dǎo)致的能耗缺陷時(shí)更加穩(wěn)定、有效。另一方面,基于能夠同時(shí)生成輸入事件及其調(diào)度這樣的事實(shí),本文提出了一個(gè)觸發(fā)安卓應(yīng)用中并發(fā)缺陷的方法。本文實(shí)現(xiàn)了動靜結(jié)合的混合分析以找到應(yīng)用中潛在的沖突資源訪問,然后通過導(dǎo)向型的事件和調(diào)度生成自動地運(yùn)行被測應(yīng)用。本文實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的原型工具AATT,并用真實(shí)的應(yīng)用對其進(jìn)行了評估,結(jié)果表明了AATT的有效性和高效性。
[Abstract]:Smartphones have become an integral part of people's lives. The computing power of smartphones is getting stronger and more and more sensors are being carried. Smartphone applications will use concurrent programming technology to improve the efficiency of CPU. The sensor is used to obtain some parameters of the user's physical environment. However, there are two serious problems here-energy consumption and concurrency defects, which reduces the quality of the application. The end result is a poor user experience. Perception is a very energy-consuming operation from which sensor data should be used efficiently. Existing studies have shown that sensor data utilization in smartphone applications in the application market is often low, resulting in a serious waste of energy. To solve this problem, the latest technology, GreenDroid, can automatically generate sensor data. Record their propagation and analyze their use in applications. However, the way GreenDroid sensor data is generated is random, which makes diagnostics unstable and reduces its effectiveness. Concurrency programs are notoriously difficult to write. Testing and debugging. Android officials provide a series of constraints to avoid concurrency defects, such as GUI updates on Main Thread. As the complexity of applications increases, developers are finding it increasingly difficult to understand the behavior of apps correctly. Part of the existing work detects potential data competition by building happens-before diagrams using existing input event sequences. However, they rely heavily on these input event sequences. In order to achieve more efficient energy consumption and low efficiency diagnosis, this paper adopts test case generation technology, that is, using the historical execution and current status of the application to generate new test cases. This paper presents an innovative method to systematically generate multidimensional sensor data. At the same time, the state of the application is defined in a more granular way. This paper implements a prototype tool, Cyan Droid, and evaluates CyanDroid using real applications and their variants. The results show that CyanDroid is used in diagnosis by sensor data. The energy deficit caused by low utilization rate is more stable. Valid. On the other hand, based on the fact that input events and their scheduling can be generated at the same time, This paper proposes a method to trigger concurrency defects in Android applications. Then the test application is automatically run through the oriented event and scheduling generation. This paper implements the prototype tool AATT and evaluates it with real applications. The results show that AATT is effective and efficient.
【學(xué)位授予單位】:南京大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號】:TN929.53;TP316;TP212

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本文編號:1677946

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