CN113765718A - 一种面向quic协议的测试拓扑构建方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据通信网络技术领域，提供了一种面向QUIC协议的测试拓扑构建方法及装置。方法包括将所述种群、染色体、分染色体和基因作为操作作用对象组合，得到用于表征操作作用对象组合的各个操作代码；在执行基因算法中的交叉操作和变异操作时，通过随机算法生成一操作代码，并将对应的操作作用对象组合作为所述交叉操作和变异操作的输入参数；通过基因算法结合上述操作的多次迭代最终计算得到最大适应度样本，作为面向QUIC协议的测试拓扑网络。本发明克服了当前基因算法的线性编码无法直接适用于QUIC测试的场景的问题。

Description

一种面向QUIC协议的测试拓扑构建方法及装置

【技术领域】

本发明涉及数据通信网络技术领域，特别是涉及一种面向QUIC协议的测试拓扑构建方法及装置。

【背景技术】

网络协议是网络的基础性技术。目前的网络协议主要有两大体系：OSI/ISO的七层模型和TCP/IP的五层结构。在这两种协议体系中，网络层、传输层是最基本也是最核心的两层协议，在协议体系中有着非常重要的地位。

随着互联网的飞速发展，TCP/IP协议体系已成为事实上占绝对主导地位的协议体系，几乎每个互联网中应用的网络节点均支持TCP/IP协议体系。TCP/IP协议体系中最基本的三个协议是IP、TCP和UDP，其中IP是网络层协议，TCP和UDP是传输层协议。而TCP和UDP两种传输协议虽然已在网络中发挥着重要的作用，但两者均有着明显不足。

传输控制协议TCP具有可靠、稳定等优点。它的可靠性体现在会有三次握手来建立连接，然后再进行数据传输。并且在数据传输时，TCP有确认、重传、拥塞控制机制等方法来保障可靠性。TCP的不足也很明显，包括慢、效率低、占用系统资源高和线头阻塞等等。

与TCP不同，UDP则是无连接的。它的优缺点也几乎与TCP相反。UDP快，它没有TCP的握手、确认、重传、拥塞控制等机制，所以它在传输数据时比较快。但UDP的缺点也很致命，它不可靠、不稳定。因为UDP没有TCP那些可靠性保障方面的机制，在数据传输时，如果网络质量不好，就会很容易丢包。

正因为TCP和UDP都具有影响协议应用的不足，因此，需要一种新的协议来解决和弥补前述传输层协议的不足。QUIC(全称为：Quick UDP Internet Connection)协议是一种新的传输层协议，它兼具TCP和UDP的优点，同时也解决了TCP的线头阻塞以及UDP的无连接不可靠等问题。QUIC是一种基于UDP、面向连接、流复用、安全的传输层协议。它的下层协议是UDP，但加入了面向连接的机制，这样既有快速的优点，也具备可靠性。同时，QUIC融入了安全机制。基于流复用的机制既实现了单数据包支持多个数据流的功能，也解决了线头阻塞的问题。

但QUIC协议比TCP和UDP均庞大、复杂。手工测试难度大、效率低，自动化测试方面缺乏标准和范例，并且QUIC性能方面的测试测试拓扑越复杂、越接近工程应用越好，那么如何低成本的搭建合适的测试网络拓扑也是一个难点。

鉴于此，克服该现有技术所存在的缺陷是本技术领域亟待解决的问题。

【发明内容】

本发明要解决的技术问题是物理测试网络拓扑获得成本较高，需要设计仿真测试网络拓扑以减少成本。但如何设计最优的仿真测试网络拓扑是个难点。现有技术中没有一种有效的手段能够生成适用于面向QUIC协议的测试拓扑网络。

本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种面向QUIC协议的测试拓扑构建方法，方法包括：

基于服务器或服务器集群和QUIC协议仿真软件构建基于QUIC的虚拟机群QUICVMs，用随机算法将QUIC VMs中的各虚拟机初始化为包括客户端、服务器以及服务器&客户端三种角色中的一种；随机产生各角色的端口配置；根据测试中角色之间关系，随机产生各端口的连接关系，从而形成初始拓扑网络；所述初始拓扑网络构成染色体样本h；

通过重复执行生成染色体样本h的方式得到n个染色体样本h1、h2、...、hn，从而得到初始样本集hs；其中，初始样本集hs为种群，每一个样本hi为一条染色体，每个样本hi的分染色体I为相应端口，每个样本包含多个分染色体，每个分染色体I包含多个基因L，所述基因L为相应端口的连接关系；从而得到由种群、染色体、分染色体-、基因四级构成的基因算法要素；

将所述种群、染色体、分染色体和基因作为操作作用对象组合，得到用于表征操作作用对象组合的各个操作代码；

在执行基因算法中的交叉操作和变异操作时，通过随机算法生成一操作代码，并将对应的操作作用对象组合作为所述交叉操作和变异操作的输入参数；

通过基因算法结合上述操作的多次迭代最终计算得到最大适应度样本，作为面向QUIC协议的测试拓扑网络。

优选的，利用建立的测试拓扑网络进行测试时，方法包括：

根据被测设备D或被测试设备组Dg的角色，从测试拓扑网络中寻找与被测设备D或被测试设备组Dg的角色相同、连接关系等价的QUIC的虚拟机或QUIC的虚拟机组，将所述被测设备D或被测试设备组Dg以替换找到的QUIC的虚拟机或QUIC的虚拟机组方式，代入到所述面向QUIC协议的测试拓扑网络中得到仿真测试网络拓扑T，从而完成后续测试内容。

优选的，方法包括：

将测试拓扑网络定义为有向图G，G的边为QUIC连接，并且由客户端C指向服务器S；

获取有向图G中所有VMs的集合得到Vs；

选择Vs中最接近G中心的VMj；其中，j为自然数；

判断将被测设备D代入到VMj的可行性，如可行，借助于物理连接或虚拟连接配置，将被测设备D逻辑上放入VMj的位置，同时，通过配置逻辑上暂时将VMj与仿真测试网络拓扑中的其它虚拟机隔开；如不可行，则将VMj从Vs中移出，跳转到选择Vs中并遍历最接近G中心的其它VM，直到判断可行。

优选的，在完成后续测试内容之前，所述方法还包括测试指令集生成，具体的：

针对仿真测试网络拓扑T中的每个QUIC的VM，生成测试指令集I；其中，测试指令集I主要分为两大类Is和Ic；所述Is面向QUIC服务器端，所述Ic面向QUIC客户端。

优选的，方法包括：

所述Is或Ic均是设置好的自动执行的脚本，其中，Is或Ic是由至少一条QUIC测试指令组成；

其中，测试指令匹配于QUIC模拟组件的解释器模块，采用类自然语言、JSON、JavaScript、XML或自定义语言表示。

优选的，包括：

将Is或Ic中的独立指令间的等待时间t分为n级得到Is(0)～Is(n)或Ic(0)～Ic(n)；其中Is(k+1)或Ic(k+1)中的独立指令等待时间为Is(k)或Ic(k)的2倍；其中k为自然数。

优选的，测试指令集生成的子过程生成过程，包括：

对于QUIC中的第一VM，根据角色先确定是使用Is或Ic；

从Is(k)或Ic(k)开始获取测试指令集；其中，初始状态k＝0；

如果测试指令集运行正常，则选择完成；否则执行k自加1，得到新的Is(k)或Ic(k)测试指令，直到试指令集运行正常或者遍历完参数k后结束。

优选的，适合度计算包括四个维度，具体的：

QUIC连接数适合度F1＝QUIC的端口的连接数/理论上最大的QUIC的端口的连接数*100％；

角色适合度F2＝服务器S的数量/QUIC的角色总数*200％；

QUIC的连接跨跳数适合度F3＝所有QUIC的连接的跳数/理论上最大的跳数*100；

QUIC连接可用带宽适合度F4＝所有QUIC连接的最大带宽/理论上最大带宽*100；

所述基因算法的适合度F则由以下第一式来计算：

F＝w1*F1+w2*F2+w3*F3+w4*F4；

其中，w1、w2、w3和w4均为非负数，且w1+w2+w3+w4＝1。

优选的，所述操作作用对象组合包括：

仅操作染色体、仅操作分染色体、操作染色体和分染色体、仅操作基因、操作染色体和基因、操作分染色体和基因、仅操作染色体、操作分染色体和基因中的一种或者多种。

第二方面，本发明还提供了一种面向QUIC协议的测试拓扑构建装置，用于实现第一方面所述的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法，所述装置包括：

至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，用于执行第一方面所述的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法。

第三方面，本发明还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，用于完成第一方面所述的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法。

本发明提出的测试拓扑构建方法，克服了当前基因算法的线性编码无法直接适用于QUIC测试的场景的问题，本发明实施例提出的方法在层次化编码情况下，种群的进化仍然具有当前基因算法的随机性，仍与生物进化有着近似的规律。这样得到的结果也更接近工程应用，因为大部分情况下，工程应用的网络拓扑也具有随机、多样化的特点。

本发明实施例的方法兼顾了各种因素的层次关系，并且层次之间的进化保持相对独立，各层次可以同时交叉和变异，这样可以节省进化的次数，使得进化的过程更快。又使进化过程又保持与生物进化相近的随机、离散特性。

【附图说明】

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是现有技术中的一种QUIC协议的数据包结构；

图2是现有技术中的一种QUIC协议的接收和发送状态机；

图3是现有技术中的一种QUIC与其它协议联合应用的示例；

图4是本发明实施例提供的一种面向QUIC协议的测试拓扑构建方法流程示意图；

图5是本发明实施例提供的一种代入式测试示意图；

图6是本发明实施例提供的一种生成仿真测试网络拓扑的演进模型；

图7是本发明实施例提供的一种面向QUIC协议的测试拓扑构建方法流程示意图；

图8是本发明实施例提供的一种测试主流程；

图9是本发明实施例提供的一种仿真测试网络拓扑生成流程；

图10是本发明实施例提供的一种代入测试流程；

图11是本发明实施例提供的一种测试指令集选择流程；

图12是本发明实施例提供的一种面向QUIC协议的测试拓扑构建装置结构示意图。

【具体实施方式】

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

QUIC协议很好地解决了来自传输层及其上的应用层的各种需求，包括处理更多的连接，安全性，和低延迟。QUIC融合了包括TCP，TLS，HTTP/2等协议的特性，同时它是基于UDP传输。

目前在QUIC领域，IETF已经发布了四个协议方面的标准，分别是RFC 9000——QUIC：基于UDP的复用的、安全的传输协议；RFC 9001——使用TLS增强QUIC安全性；RFC9002——QUIC丢包检测和拥塞控制机制以及RFC8999——与版本无关的QUIC属性。这表明QUIC的实现和应用已具备标准和指南支持，到了广泛应用的合适时机。实际上，QUIC在现网上也已有不小规模的应用。

但是，QUIC协议毕竟是为弥补TCP和UDP不足而产生的新的传输协议，既然兼具了TCP和UDP的优势，那协议方面的复杂度自然会显著高于TCP和UDP。就目前而言，QUIC协议设计有包、流、帧三级对象(参见附图1)，仅仅帧就有二十一种之多，可见QUIC协议的庞大和复杂。

另外，QUIC协议除了包含与TCP和UDP等效的功能外，还有一些当前的传输协议不具备的属性。如连接迁移——连接从一台设备迁移到另外一台设备并保持连接不中断；但连接多路径——一个连接是建立在多条同时存在的路径上。

一个协议要达到能够广泛应用的状态，协议实现仅仅是一方面，协议的测试和验证同样是必不可少、非常重要的。就QUIC而言，由于协议内容多，测试起来自然也就不容易。如果采用手工测试，不仅工作量巨大，而且容易出现差错，并且结果的可重复性可能不理想，导致测试结果的可靠性差。另一方面，QUIC协议的连接迁移和单链接多路径也对测试网络拓扑提出了更高的要求，也给手工测试增加了困难。这样，自动化测试就是更好的解决方案。

在设计自动化测试解决方案之前，先明确QUIC协议的主要功能包括连接建立、加密、版本协商、流控、数据发送和接收等。这些功能都是通过在客户端(Client，在各实施例中也简写为C)和服务器端(Server，在各实施例中也简写为S)交换一个或一组数据包来实现的。QUIC的数据包结构如附图1所示。

QUIC数据包由数据包头和数据包载荷两大部分组成，其中数据包头又分为长数据包头和短数据包头两大类。长数据包头是用在1-RTT建立连接之前发送数据包，用以携带更多的协议参数。其它场景使用短数据包头，以节省协议包头的空间。长数据包主要包括版本协商数据包、初始数据包、0-RTT数据包、握手收据包、重试数据包等。其它数据包都是短数据包头数据包。

数据包载荷划分为多个帧，如附图1所示，帧可看作是比数据包级别更低的数据单元，同时帧也是结构化的数据单元，包含帧类型以及对应的其它信息，上述其它信息可以是控制信息或纯数据。

如图2所示是QUIC协议的接收和发送状态机。这是QUIC自动化测试的急迫需求的另一佐证，接收和发送是一组相互关联的操作，并非只发送/接收一个独立的数据包就能完成。因此，手工模拟这样一个流程也同样很困难，需要自动化测试来完成收发流程的验证。附图2中的接收和发送状态机也是通过发送和接收一组数据包来实现，同样可以通过设计合适的指令集来模拟接收和发送过程。

附图3则是QUIC与其它协议联合应用的示例，这里以QUIC和TLS联合应用为例。这方面使得QUIC对测试的扩展性要求比较高。自动化测试正好具有改善可扩展性的能力。如果有QUIC和其它协议联合的需求，只需调整测试指令集就可适应这样的需求。

从附图1、附图2和附图3可以看出，对于QUIC来说，自动化测试远比手工测试有优势。这也是本发明解决方案提出的驱动力。

QUIC的测试这要达到如下五个目标：

1)、QUIC数据包格式正确性验证:测试C发送到S以及S发送到C的数据包的格式是否正确。

2)、QUIC帧格式正确性验证:测试C发送到S以及S发送到C的数据包携带的帧的格式是否正确。

3)、QUIC功能测试：测试C和S间能否通过交换数据包实现某种功能(如连接建立)。

4)、QUIC性能测试:测试C和S在功能实现后的性能情况。

5)、应用和压力测试：测试被测设备在真实应用场景或模拟真实应用场景下的可用性和可靠性。

针对QUIC的测试，不管是手工测试，还是自动化测试，上述五个目标是应该达到的。对于自动化测试，如果要达到上述五个目标，除了QUIC协议数据包和帧两个已被标准规范的要素外，其它要素也是至关重要、对测试结果有本质影响的。

第一是测试网络拓扑问题，测试网络拓扑越复杂，测试结果对工程应用的参考价值越高。因为，如果测试网络拓扑比实际工程应用的网络拓扑复杂，那么被测设备如果在测试网络拓扑里正常工作，它就能在实际工程中正常工作。

第二是被测设备如何与测试网络拓扑有机结合问题。如果把被测设备固化到测试网络拓扑中，则失去了灵活性和可扩展性。如果将被测设备随意放在测试网络拓扑中，则测试结果又不具有代表性，也很难与被测设备在实际工程应用中的场景相当。

第三是测试指令集如何与测试网络拓扑中的设备有机结合问题。测试网络拓扑中的设备多样性越好，越接近工程应用，另一方面，测试网络拓扑中的设备越具有多样性，那测试指令集的设计越需要考虑测试指令集对车市设备的适应性。

本发明致力于解决上述三个问题，或者说，针对上述三个问题提出创新性的、可行的解决方案。上述三个问题虽然是相互联系的，但也可以看作相互独立的三个方面。因此，解决方案总体上是一个过程，但也可以认为，这个过程逻辑上包含解决上述三个问题的三个子过程。

然后，本发明在解决上述问题的基础上，提出了一种完整的面向QUIC协议的仿真测试拓扑生成方法和一种自动化测试方法。使用该方法，整个测试过程在基本不需要人工干预或人工仅需要在被测设备接入到仿真测试网络拓扑时介入的情况下即可完成。

此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

实施例1:

如图5是实现本文件描述的针对QUIC协议的自动化测试方法的测试环境示例，从图5中可以看出，本发明省去了建立测试网络的大量投入，网络设备均由通用服务器上的虚拟机仿真，这样的测试环境可以很方便的扩展到很复杂的网络形态。这也是本发明实施例的出发点之一，减少测试环境的成本投入，同时提高测试环境的可扩展性。同时，附图5也说明了被测设备或被测设备组如何与仿真测试网络拓扑有机结合起来，采取的是代入法，将仿真测试网络拓扑训练(调试)好后，将被测设备代入进去，如果被测设备的QUIC协议功能健全，应该能保持仿真测试网络拓扑QUIC运行状况不变。

如图4所示，本发明实施例提供了一种面向QUIC协议的测试拓扑构建方法，方法包括：

在步骤201中，基于服务器或服务器集群以及QUIC协议仿真套件构建面向QUIC的虚拟机群QUIC VMs，用随机算法将QUIC VMs中的各虚拟机初始化QUIC客户端、QUIC服务器以及QUIC客户端&服务器端(该虚拟机既有QUIC客户端功能，也有服务器端功能)三种角色中的一种；随机产生各QUIC虚拟机的端口配置；根据测试中角色之间关系，随机产生各端口的连接关系，从而形成初始拓扑网络；所述初始拓扑网络构成染色体样本h。

在步骤202中，通过重复执行生成染色体样本h的方式得到n个染色体样本h1、h2、...、hn，从而得到初始样本集hs；其中，初始样本集hs为种群，每一个样本hi为一条染色体，每个样本hi的分染色体I为相应端口，每个染色体样本包含多个分染色体；每个分染色体I包含多个基因L，所述基因L为相应端口的连接关系；从而得到由种群、染色体、分染色体-、基因四级构成的基因算法要素。

在步骤203中，将所述种群、染色体、分染色体和基因作为操作作用对象组合，得到用于表征操作作用对象组合的各个操作代码。

所述操作作用对象组合包括：

仅操作染色体、仅操作分染色体、操作染色体和分染色体、仅操作基因、操作染色体和基因、操作分染色体和基因、仅操作染色体、操作分染色体和基因中的一种或者多种。

在步骤204中，在执行基因算法中的交叉操作和变异操作时，通过随机算法生成一操作代码，并将对应的操作作用对象组合作为所述交叉操作和变异操作的输入参数，并最终计算得到最大适应度样本，作为面向QUIC协议的测试拓扑网络。

其中，交叉操作和变异操作为现有基因算法中的常规操作，并非本发明实质性改进点，在此不做过多赘述。

由于当前基因算法的线性编码无法直接适用于QUIC测试的场景，本发明实施例提出的方法在层次化编码情况下，种群的进化仍然具有当前基因算法的随机性，仍与生物进化有着近似的规律。这样得到的结果也更接近工程应用，因为大部分情况下，工程应用的网络拓扑也具有随机、多样化的特点。

本发明实施例的方法兼顾了各种因素的层次关系，并且层次之间的进化保持相对独立，各层次可以同时交叉和变异，这样可以节省进化的次数，使得进化的过程更快。又使进化过程又保持与生物进化相近的随机、离散特性。

如图6所示，说明了生成仿真测试网络拓扑的演进模型。该图主要说明了从物理资源到逻辑资源，再从逻辑资源到更高级的逻辑资源的演进过程，也说明了基于本发明实施例改进的基因算法构建仿真测试网络拓扑的最终结果。物理资源是一组服务器，它们相互连接构成物理网络Underlay。每台服务器初始化成一组虚拟机，虚拟机群通过物理和虚拟网络连接组成一个网络，这是一级虚拟网络Overlay。然后，基于本发明实施例上述步骤201-204所涉及的改进的基因算法将虚拟机初始化为QUIC服务器端、QUIC客户端和QUIC服务器&客户端。这些QUIC虚拟机群构成的网络为二级虚拟网络，称作GA-Overlay或QUIC-Overlay。

在本发明实施例所提出的测试拓扑网络建立之后，就是要如何将待测设备接入到网络之中，因此，利用建立的测试拓扑网络进行测试时，方法包括：

根据被测设备D或被测试设备组Dg的角色，从测试拓扑网络中寻找与被测设备D或被测试设备组Dg的角色相同、连接关系等价的QUIC的虚拟机或QUIC的虚拟机组，将所述被测设备D或被测试设备组Dg以替换找到的QUIC的虚拟机或QUIC的虚拟机组方式，代入到所述面向QUIC协议的测试拓扑网络中得到仿真测试网络拓扑T，从而完成后续测试内容。

对于上述的接入被测试设备D或被测试设备组Dg的方式，还提供了一种具体可行的方法过程，如图7所示，包括：

在步骤301中，将测试拓扑网络定义为有向图G，G的边为QUIC连接，并且由客户端C指向服务器S。

在步骤302中，获取有向图G中所有VMs的集合得到Vs。

在步骤303中，选择Vs中最接近G中心的VMj；其中，j为自然数。

在步骤304中，判断将被测设备D代入到VMj的可行性，如可行，借助于物理连接或虚拟连接配置，将被测设备D逻辑上放入VMj的位置，同时，通过配置逻辑上暂时将VMj与仿真测试网络拓扑中的其它虚拟机隔开；如不可行，则将VMj从Vs中移出，跳转到选择Vs中并遍历最接近G中心的其它VM，直到判断可行。

在完成后续测试内容之前，所述方法还包括测试指令集生成，针对仿真测试网络拓扑T中的每个QUIC的VM，生成测试指令集I；其中，测试指令集I主要分为两大类Is和Ic；所述Is面向QUIC服务器端，所述Ic面向QUIC客户端。

如图1所示，是QUIC协议的数据包结构，QUIC数据包比TCP和UDP数据包的格式更为复杂，分为包、流、帧三级。包又分为短头包和长头包两大类，而帧的类型则有二十种之多。本发明正是把附图1的数据包和帧，转化为如下类似S_VP这样的测试指令，再把这些测试指令组合成如下所示的Ic或Is这样的测试指令集，然后自动执行测试指令集，得到测试结果。

以下是采用JSON表示的测试指令例子：

S_VP是测试指令标识或代码，后面“{}”里的内容是测试指令参数。

下面则是测试指令集Ic的一个例子，在相应测试指令集中包含了上述的S_VP测试指令标识，具体如下：

所述Is或Ic均是设置好的自动执行的脚本，其中，Is或Ic是由一条条QUIC测试指令组成；

其中，测试指令匹配于QUIC模拟组件的解释器模块，采用类自然语言、JSON、JavaScript、XML或自定义语言表示。

将Is或Ic中的独立指令间的等待时间t分为n级得到Is(0)～Is(n)或Ic(0)～Ic(n)；其中Is(k+1)或Ic(k+1)中的独立指令等待时间为Is(k)或Ic(k)的2倍。其中k为自然数。

在本发明实施例中，测试指令集生成的子过程生成过程，包括：

对于QUIC中的第一VM，根据角色先确定是使用Is或Ic；

从Is(k)或Ic(k)开始获取测试指令集；其中，初始状态k＝0；

如果测试指令集运行正常，则选择完成；否则执行k自加1，得到新的Is(k)或Ic(k)测试指令，直到试指令集运行正常或者遍历完参数k后结束。

测试指令集正常指的是测试指令集里每条测试指令执行得到正常的结果，每条测试指令集正常执行是指测试指令对应的QUIC协议包操作正常，例如发送一个“Initiate”数据包，对端接收到并且没有报错，则为正常。

遍历过程结束仍然不正常，说明QUIC协议对应的两个QUIC虚拟机至少有一个不正常，这需要修改QUIC虚拟机的模拟软件解决。QUIC虚拟机在正式测试之前是训练过的，因此，正式测试时QUIC虚拟机应是可用的。

判断测试指令集是否执行正常的依据是两个相邻独立测试指令是否存在重叠执行的可能。也就是说，从最短等待时间的测试指令集开始尝试，如果不正常，则退而求其次，选择等待时间稍长的测试指令集，直到找到一个能正常执行、等待时间最短的测试指令集。重叠执行指的是上一条测试指令还没有执行完毕，下一条测试指令又需要开始执行的情形。如上述的Ic例子，S_INI是S_0_RTT的上一条指令，当S_INI还没有执行完毕，S_0_RTT却已到了要执行的时间，这会导致不正常。

基于本发明实施例中步骤204中涉及的适合度计算，还提供了一种示例性的实现方式，包括四个维度，具体的：

QUIC连接数适合度F1＝QUIC的端口的连接数/理论上最大的QUIC的端口的连接数*100％；

角色适合度F2＝服务器S的数量/QUIC的角色总数*200％；

QUIC的连接跨跳数适合度F3＝所有QUIC的连接的跳数/理论上最大的跳数*100；

QUIC连接可用带宽适合度F4＝所有QUIC连接的最大带宽/理论上最大带宽*100；

所述基因算法的适合度F则由以下第一式来计算：

F＝w1*F1+w2*F2+w3*F3+w4*F4；

其中，w1、w2、w3和w4均为非负数，且w1+w2+w3+w4＝1。

实施例2：

本发明实施例2是基于实施例1提出的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法基础上，进一步，就QUIC自动化测试的主流程过程给予某一实例场景下，如图8所示，包含如下步骤：

在步骤401中，准备一台或多台服务器，基于这些服务器的资源配置情况创建多个虚拟机、构建虚拟机群。创建的每一个虚拟机功能上都可以与一台物理网络设备相当。

在步骤402中，虚拟机群运行虚拟化套件(例如Mininet或VirtualBox等等)以及开发的仿真QUIC组件以生成QUIC虚拟机群VMs。一个QUIC虚拟机功能上相当于一台支持QUIC的物理网络设备。

在步骤403中，利用改进的基因算法建立面向QUIC测试的仿真测试网络拓扑。这个仿真测试网络拓扑逻辑上与支持QUIC的网络相当。

在步骤404中，根据QUIC协议和应用要求生成测试指令集，并将测试指令集基于VM性能衍生出多个等级的测试指令集。

在步骤405中，采用实施例1中测试指令集生成的子过程生成过程，来完成所有QUIC VM的测试指令集选择(选择与QUIC VM性能匹配的某个等级的测试指令集)。

在步骤406中，在所有QUIC VM中加载选取的测试指令集，以训练仿真测试网络和完善仿真QUIC套件。在QUIC VM中分别运行测试指令集，如果运行状况不正常，则完善QUIC虚拟机中运行的QUIC套件。不断尝试和调整，直至测试指令集能够正常执行。

在步骤407中，基于实施例1中步骤301-304从仿真测试网络拓扑中选择某个QUIC虚拟机VMa，将被测设备代入到仿真测试网络，逻辑上替换上述QUIC虚拟机VMa。

在步骤408中，以被测设备为中心，得到简化的等效测试网络拓扑。

在步骤409中，启动等效测试网络拓扑中所有QUIC VMs执行对应的测试指令集，执行完毕后报告测试结果。由于被代入的QUIC虚拟机是能正常执行测试集的，那么代入的被测设备上QUIC组件如果没问题，也应能配合其它QUIC虚拟机正常执行对应的测试指令集，否则就是被测设备的问题。

上述是以“被测设备”为例来说明自动化过程的，实际上，如果是被测设备组，操作也基本如此，只是需要把被测设备组中每个设备都依次代入即可。

实施例3：

本发明实施例3是基于实施例1提出的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法基础上，进一步，基于改进的基因算法的仿真测试网络拓扑生成子过程的流程，如图9所示，关于在QUIC虚拟机的角色，客户端Client记为C，服务器Server记为S,同时具备客户端和服务器角色的S&C记为G，各虚拟机CSG构成的序列为染色体；虚拟机端口数n,各端口速率R1-Rn组成分染色体。各端口与邻居连接关系的集合为基因，包含如下步骤：

在步骤501中，基于所有QUIC VM，用随机算法，将VMs初始化成服务器S，C或G。

在步骤502中，随机产生各VMs的端口配置和各端口的连接关系，形成初始仿真网络GA-Overlay。

在步骤503中，GA-Overlay中所有虚拟机的角色按序排列成一个样本h。

在步骤504中，上述步骤501-步骤503重复执行多次得到多个样本h1,h2…hn，这些样本构成初始样本集Hs，同时每个h对应多个分染色体I(端口),每个I对应多个基因l(连接)。

在步骤505中，从Hs中选择适应度最高的两个样本hi，hj。

在步骤506中，对hi，hj应用改进的基因算法，得到新的样本hl，hm。

在步骤507中，将hl，hm加入到Hs。

在步骤508中，计算Hs的适应度和算法运行次数。

在步骤509中，判断：适应度或算法运行次数是否达到设定的阈值。

在步骤510中，如‘是’，则算法结束。否则跳转到步骤505。

前述的“H-W-Gene”主要体现在样本染色体分级和适合度多维两个方面：

A.将通常的种群-基因两级，扩展到种群-染色体-分染色体-基因四级；

应用基因算法时，种群、染色体、分染色体和基因分别是0、1、2和3级。不管是交叉操作还是变异操作，先用伪随机数确定操作的类型，再根据操作类型进行对应的操作。

B.适合度计算有如下四个维度：

QUIC连接数适合度F1＝QUIC连接数/理论上最大的QUIC连接数*100％。

角色适合度F2＝S的数量/QUIC角色总数*200％。

QUIC连接跨跳数适合度F3＝所有QUIC连接的跳数/理论上最大的跳数*100。

QUIC连接可用带宽适合度F4＝所有QUIC连接的最大带宽/理论上最大带宽*100。

本方法的基因算法的适合度函数F则由下式来计算：

F＝w1*F1+w2*F2+w3*F3+w4*F4(w1、w2、w3和w4均为非负数，w1+w2+w3+w4＝1)。

实施例4：

本发明实施例4是基于实施例1提出的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法基础上，进一步，代入测试子过程的流程，如图10所示，该子过程包含如下步骤：

在步骤601中，将仿真测试网络拓扑转换为有向图G，G的边为QUIC连接，并且由C指向S。

在步骤602中，获取G中所有VM的集合得到Vs。

在步骤603中，选择Vs中最接近G中心的某个VMi。

在步骤604中，判断：被测设备代入VMi是否可行。

在步骤605中，如“可行”，则借助于物理连接或虚拟连接配置，将被测设备逻辑上放入VMi的位置，同时，通过配置逻辑上暂时将VMi与仿真测试网络拓扑中的其它虚拟机隔开(本次测试结束后再恢复)。

在步骤606中，如“不可行”，则将VMi从Vs中移出，跳转到步骤603。

实施例5：

本发明实施例5是基于实施例1提出的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法基础上，进一步，测试指令集选择子过程的流程，如图11所示，包含如下步骤：

在步骤701中，对于某个QUIC VM，根据角色先确定是使用Is或Ic。

在步骤702中，初始测试指令级等级i设为0(最高)。

在步骤703中，从Is(i)或Ic(i)获取测试指令集。

在步骤704中，开始执行测试指令集。

在步骤705中，判断：测试指令集是否执行正常。

在步骤706中，如“是”，则子过程结束。

在步骤707中，如“否”，则等级i加1(退避)，跳转到步骤703。

实施例6：

如图12所示，是本发明实施例的面向QUIC协议的测试拓扑构建装置的架构示意图。本实施例的面向QUIC协议的测试拓扑构建装置包括一个或多个处理器21以及存储器22。其中，图12中以一个处理器21为例。

处理器21和存储器22可以通过总线或者其他方式连接，图12中以通过总线连接为例。

存储器22作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序和非易失性计算机可执行程序，如实施例1中的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法。处理器21通过运行存储在存储器22中的非易失性软件程序和指令，从而执行面向QUIC协议的测试拓扑构建方法。

存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器22可选包括相对于处理器21远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器21。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述程序指令/模块存储在所述存储器22中，当被所述一个或者多个处理器21执行时，执行上述实施例1中的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法，例如，执行以上描述的图4，图7-图11所示的各个步骤。

值得说明的是，上述装置和系统内的模块、单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明的处理方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种面向QUIC协议的测试拓扑构建方法，其特征在于，方法包括：

基于服务器或服务器集群和QUIC协议仿真软件构建基于QUIC的虚拟机群QUIC VMs，用随机算法将QUIC VMs中的各虚拟机初始化为包括客户端、服务器以及服务器&客户端三种角色中的一种；随机产生各角色的端口配置；根据测试中角色之间关系，随机产生各端口的连接关系，从而形成初始拓扑网络；所述初始拓扑网络构成染色体样本h；

通过重复执行生成染色体样本h的方式得到n个染色体样本h1、h2、...、hn，从而得到初始样本集hs；其中，初始样本集hs为种群，每一个样本hi为一条染色体，每个样本hi的分染色体I为相应端口，每个样本包含多个分染色体，每个分染色体I包含多个基因L，所述基因L为相应端口的连接关系；从而得到由种群、染色体、分染色体-、基因四级构成的基因算法要素；

将所述种群、染色体、分染色体和基因作为操作作用对象组合，得到用于表征操作作用对象组合的各个操作代码；

在执行基因算法中的交叉操作和变异操作时，通过随机算法生成一操作代码，并将对应的操作作用对象组合作为所述交叉操作和变异操作的输入参数；

通过基因算法结合上述操作的多次迭代最终计算得到最大适应度样本，作为面向QUIC协议的测试拓扑网络。

2.根据权利要求1所述的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法，其特征在于，利用建立的测试拓扑网络进行测试时，方法包括：

根据被测设备D或被测试设备组Dg的角色，从测试拓扑网络中寻找与被测设备D或被测试设备组Dg的角色相同、连接关系等价的QUIC的虚拟机或QUIC的虚拟机组，将所述被测设备D或被测试设备组Dg以替换找到的QUIC的虚拟机或QUIC的虚拟机组方式，代入到所述面向QUIC协议的测试拓扑网络中得到仿真测试网络拓扑T，从而完成后续测试内容。

3.根据权利要求2所述的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法，其特征在于，方法包括：

将测试拓扑网络定义为有向图G，G的边为QUIC连接，并且由客户端C指向服务器S；

获取有向图G中所有VMs的集合得到Vs；

选择Vs中最接近G中心的VMj；其中，j为自然数；

判断将被测设备D代入到VMj的可行性，如可行，借助于物理连接或虚拟连接配置，将被测设备D逻辑上放入VMj的位置，同时，通过配置逻辑上暂时将VMj与仿真测试网络拓扑中的其它虚拟机隔开；如不可行，则将VMj从Vs中移出，跳转到选择Vs中并遍历最接近G中心的其它VM，直到判断可行。

4.根据权利要求2所述的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法，其特征在于，在完成后续测试内容之前，所述方法还包括测试指令集生成，具体的：

针对仿真测试网络拓扑T中的每个QUIC的VM，生成测试指令集I；其中，测试指令集I主要分为两大类Is和Ic；所述Is面向QUIC服务器端，所述Ic面向QUIC客户端。

5.根据权利要求4所述的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法，其特征在于，方法包括：

所述Is或Ic均是设置好的自动执行的脚本，其中，Is或Ic是由至少一条QUIC测试指令组成；

其中，测试指令匹配于QUIC模拟组件的解释器模块，采用类自然语言、JSON、JavaScript、XML或自定义语言表示。

6.根据权利要求4所述的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法，其特征在于，包括：

将Is或Ic中的独立指令间的等待时间t分为n级得到Is(0)～Is(n)或Ic(0)～Ic(n)；其中Is(k+1)或Ic(k+1)中的独立指令等待时间为Is(k)或Ic(k)的2倍；其中k为自然数。

7.根据权利要求4所述的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法，其特征在于，测试指令集生成的子过程生成过程，包括：

对于QUIC中的第一VM，根据角色先确定是使用Is或Ic；

从Is(k)或Ic(k)开始获取测试指令集；其中，初始状态k＝0；

如果测试指令集运行正常，则选择完成；否则执行k自加1，得到新的Is(k)或Ic(k)测试指令，直到试指令集运行正常或者遍历完参数k后结束。

8.根据权利要求1-7任一所述的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法，其特征在于，适合度计算包括四个维度，具体的：

QUIC连接数适合度F1＝QUIC的端口的连接数/理论上最大的QUIC的端口的连接数*100％；

角色适合度F2＝服务器S的数量/QUIC的角色总数*200％；

QUIC的连接跨跳数适合度F3＝所有QUIC的连接的跳数/理论上最大的跳数*100；

QUIC连接可用带宽适合度F4＝所有QUIC连接的最大带宽/理论上最大带宽*100；

所述基因算法的适合度F则由以下第一式来计算：

F＝w1*F1+w2*F2+w3*F3+w4*F4；

其中，w1、w2、w3和w4均为非负数，且w1+w2+w3+w4＝1。

9.根据权利要求1-7任一所述的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法，其特征在于，所述操作作用对象组合包括：

仅操作染色体、仅操作分染色体、操作染色体和分染色体、仅操作基因、操作染色体和基因、操作分染色体和基因、仅操作染色体、操作分染色体和基因中的一种或者多种。

10.一种面向QUIC协议的测试拓扑构建装置，其特征在于，所述装置包括：

至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，用于执行权利要求1-9任一所述的面向QUIC协议的测试拓扑构建方法。

Images