我在之前的文章中介紹過(guò)SQLite，這是個(gè)嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)，也是世界上最流行的數(shù)據(jù)庫(kù)。

（詳情參見(jiàn)這篇文章：）

有一天我突發(fā)奇想：既然是嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)，那應(yīng)該不復(fù)雜，能不能用AI寫(xiě)一個(gè)？

說(shuō)干就干，我把SQLite的架構(gòu)文檔發(fā)給了AI，讓它根據(jù)現(xiàn)有架構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

你別說(shuō)，AI實(shí)現(xiàn)得相當(dāng)不錯(cuò)，把Tokenizer，Parser，Code Generator，Bytecode Engine這些核心的概念都考慮到了，代碼寫(xiě)得也不錯(cuò)，著實(shí)是讓我吃驚。

但是，當(dāng)我看到SQLite的測(cè)試的時(shí)候，我就知道，現(xiàn)在的AI，想寫(xiě)出SQLite級(jí)別的代碼，恐怕是做夢(mèng)。

因?yàn)?strong>SQLite簡(jiǎn)直不是一個(gè)軟件，而是個(gè)怪物。

截至 3.42.0 版本（2023-05-16），SQLite 庫(kù)本身大約包含15.58萬(wàn)行C代碼。

而測(cè)試代碼和測(cè)試腳本腳本加起來(lái)一共有9205萬(wàn)行，是核心代碼的 590 倍！

不是5倍，50倍，而是590倍 ！

測(cè)試的目標(biāo)不但要覆蓋“功能”，還要覆蓋分支，覆蓋異常，覆蓋現(xiàn)實(shí)世界的災(zāi)難。

SQLite設(shè)立了4套“互不信任”的測(cè)試體系，避免同一思路的盲區(qū)。

0 1

“保命”測(cè)試

首先，它用TCL寫(xiě)了一套“日常保命測(cè)試”，測(cè)試腳本有1390個(gè)文件，一共23.2M，包含了51,445 個(gè)不同的測(cè)試用例，參數(shù)化執(zhí)行，會(huì)跑出數(shù)百萬(wàn)測(cè)試。

開(kāi)發(fā)者日常主要依賴一個(gè)非?？斓摹追昼娋湍芘芡甑淖蛹?，用于每次提交前自己檢查。

0 2

“徹底”測(cè)試

SQLite有一套私有的C語(yǔ)言測(cè)試系統(tǒng)（名稱為TH3），為 SQLite 核心庫(kù)提供 100% 分支覆蓋率。

這個(gè)數(shù)字是非?？植赖?，大家都知道覆蓋所有分支很麻煩，例如這行代碼：

}

想要達(dá)到100%分支覆蓋，至少需要3個(gè)測(cè)試用例：

(1) a<=b

(2) a>b 且 c==25

(3) a>b 且 c!=25

除了分支覆蓋，SQLite還是是實(shí)現(xiàn)了100% MC/DC 覆蓋率。

MC/DC（Modified Condition/Decision Coverage）是航空、核工業(yè)級(jí)別的測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)。也就是說(shuō)SQLite 把一個(gè)嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)，按飛控軟件的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)測(cè)。

TH3有個(gè)非常重要的特點(diǎn)，就是不靠“后門”，只是用SQLite公開(kāi)的API接口，完全模擬用戶的行為。

TH3 包含大約 76.9MB、100萬(wàn)行C 代碼，實(shí)現(xiàn)了 50,362 個(gè)不同測(cè)試用例。

在發(fā)布之前的一個(gè)長(zhǎng)時(shí)間壓力測(cè)試中，會(huì)執(zhí)行2.485億次測(cè)試。

0 3

對(duì)標(biāo)測(cè)試

這是一個(gè)裁判性測(cè)試，它將大量 SQL 語(yǔ)句同時(shí)運(yùn)行在 SQLite 和其他4個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)引擎（PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Oracle 10g ）上，并比較結(jié)果是否一致。

換句話說(shuō)，SQLite 不只要自洽，還要和“行業(yè)共識(shí)”對(duì)齊。

這個(gè)測(cè)試共運(yùn)行 720 萬(wàn)條查詢，測(cè)試數(shù)據(jù)總量 1.12GB。

0 4

模糊測(cè)試

模糊測(cè)試通過(guò)向SQLite提供無(wú)效、意外或者隨機(jī)數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試它的健壯性。

例如這樣的SQL語(yǔ)言：

  CAST('999999999999999999999999' AS INTEGER) < 0;

它完全符合SQL語(yǔ)法，但是幾乎不可能是人寫(xiě)的，因?yàn)樗珳?zhǔn)命中了“超大內(nèi)存申請(qǐng)”，“整數(shù)溢出”，“負(fù)索引”等極端情況。

更殘酷的是，模糊測(cè)試還會(huì)破壞數(shù)據(jù)庫(kù)文件（.db），對(duì)它做隨機(jī)位翻轉(zhuǎn)、截?cái)?、重?fù)、拼接。

例如，這是原始的數(shù)據(jù)文件（簡(jiǎn)化）：

[Header][Page1][Page2][Page3]

模糊測(cè)試工具把它改成：

[Header][Page1][Page1][亂碼][Page3][Page3]

然后嘗試去打開(kāi)它：

sqlite3_open("mutated.db", &db);

SQLite要做到不崩潰，不越界，不死循環(huán)，要么報(bào)錯(cuò)，要么優(yōu)雅失敗。

最后，模糊測(cè)試還會(huì)開(kāi)關(guān)所有的宏定義，對(duì)不同的編譯器設(shè)置不同的編譯優(yōu)化級(jí)別，讓同一條SQL在不同的情況下瘋狂運(yùn)行，瘋狂地鞭打SQLite，折磨SQLite，直到它漏出所有的破綻。

由于SQLite在嵌入式領(lǐng)域非常流行，手機(jī)、路由器、車載、工業(yè)設(shè)備等在大量使用它，所以它特別注重對(duì)異常情況的處理。

內(nèi)存不足測(cè)試

在服務(wù)器和工作站上，內(nèi)存分配malloc()幾乎不會(huì)失敗，在嵌入式設(shè)備上，OOM就太常見(jiàn)了，SQLite必須得能優(yōu)雅的處理OOM錯(cuò)誤。

SQLite的測(cè)試框架（自己寫(xiě)的）可以插入自定義的可控的malloc函數(shù)，設(shè)置成在調(diào)用一定次數(shù)后內(nèi)存分配失敗，這樣就可以在循環(huán)中執(zhí)行SQLite操作，確保能處理OOM錯(cuò)誤。

I/O錯(cuò)誤測(cè)試

磁盤空間不足、磁盤硬件故障、網(wǎng)絡(luò)中斷、SQL操作過(guò)程中發(fā)生的系統(tǒng)配置或權(quán)限更改，或其他硬件或操作系統(tǒng)故障......無(wú)論原因如何，SQLite 必須能夠正確響應(yīng)這些錯(cuò)誤。

測(cè)試的方法和OOM測(cè)試類似，都是模擬I/O錯(cuò)誤，然后檢查SQLite能否正確響應(yīng)

崩潰測(cè)試

應(yīng)用系統(tǒng)崩潰，操作系統(tǒng)崩潰，數(shù)據(jù)庫(kù)更新過(guò)程中斷電，SQLite都不能發(fā)生故障。

這也是SQLite“原子提交”能被信任的原因。

復(fù)合失效測(cè)試

先發(fā)生I/O錯(cuò)誤，然后出現(xiàn)OOM，再搞一個(gè)崩潰..... 保證程序還能正常運(yùn)行。

SQLite的這些測(cè)試，它的數(shù)量、完善程度和復(fù)雜程度，看起來(lái)真是讓人脊背發(fā)涼。

這得付出多年的努力，經(jīng)歷多少事故才能寫(xiě)出來(lái)??！

被這樣測(cè)試保護(hù)的軟件，代碼質(zhì)量可以說(shuō)是固若金湯了。

AI能寫(xiě)出這樣高質(zhì)量的SQLite嗎？

寫(xiě)個(gè)玩具版是可以的，但是想要復(fù)刻是萬(wàn)萬(wàn)不行的。

SQLite這種“高質(zhì)量”不是體現(xiàn)在代碼本身，而是體現(xiàn)在幾十年積累的測(cè)試體系、失敗經(jīng)驗(yàn)和工程紀(jì)律上。

AI 可以幫助我們寫(xiě)實(shí)現(xiàn)、補(bǔ)測(cè)試、找 bug，但無(wú)法憑空生成那些來(lái)自真實(shí)事故、長(zhǎng)期演化出來(lái)的異常場(chǎng)景和驗(yàn)證策略。

換句話說(shuō)，AI 能參與寫(xiě) SQLite，但還不能“獨(dú)立孕育”一個(gè) SQLite。

SQLite只是一個(gè)嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)，就已經(jīng)恐怖如斯了，那些更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)怎么樣呢？

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