Large-scale, fault-tolerant, distributed systems are the backbone for many critical software services. Since they must execute correctly in a possibly adversarial environment with arbitrary communication delays and failures, the underlying algorithms are intricate. In particular, achieving consistency and data retention relies on intricate consensus (state machine replication) protocols. Ensuring the reliability of implementations of such protocols remains a significant challenge because of the enormous number of exceptional conditions that may arise in production. We propose a methodology and a tool called Netrix for testing such implementations that aims to exploit programmer's knowledge to improve coverage, enables robust bug reproduction, and can be used in regression testing across different versions of an implementation. As evaluation, we apply our tool to a popular proof of stake blockchain protocol, Tendermint, which relies on a Byzantine consensus algorithm, a benign consensus algorithm, Raft, and BFT-Smart. We were able to identify deviations of the Tendermint implementation from the protocol specification and verify corrections on an updated implementation. Additionally, we were able to reproduce previously known bugs in Raft.


翻译:大规模、容错、分布式系统是许多关键软件服务的支柱。由于它们必须在可能对抗性的环境中运行,且面临任意通信延迟和故障,因此底层算法十分复杂。特别是,实现一致性和数据持久性依赖于复杂的共识(状态机复制)协议。由于生产环境中可能出现海量异常情况,确保此类协议实现的可靠性仍是一个重大挑战。我们提出了一种名为Netrix的方法论和工具,用于测试此类实现。该工具旨在利用程序员的专业知识来提高覆盖率,实现可靠的错误复现,并可用于跨不同版本实现的回归测试。作为评估,我们将该工具应用于一个流行的权益证明区块链协议Tendermint(它依赖于拜占庭共识算法)、一个良性共识算法Raft以及BFT-Smart。我们成功识别了Tendermint实现与协议规范之间的偏差,并在更新后的实现上验证了修正。此外,我们还成功复现了Raft中先前已知的错误。

0
下载
关闭预览

相关内容

Stanford的Diego Ongaro和John Ousterhout提出了Raft算法,这是一个更容易理解的分布式一致性算法,在算法的论文中,不仅详细描述了算法,甚至给出了RPC接口定义和伪代码,这显然更加容易应用到工程实践中。
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月29日
Arxiv
45+阅读 · 2022年9月19日
Arxiv
113+阅读 · 2020年2月5日
VIP会员
最新内容
AUTOLAB:86亿Token实测前沿模型的长程自动科研能力
乌克兰战场背后的新武器
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:55
基于博弈论的陆军人机协同(长文报告)
专知会员服务
10+阅读 · 今天1:54
美国陆军航空兵:以愿景引领转型
专知会员服务
6+阅读 · 今天1:38
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
16+阅读 · 6月11日
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
相关VIP内容
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员