如何在本地搭建和运行ClusterFuzz实例

如何在本地搭建和运行ClusterFuzz实例

clusterfuzz Scalable fuzzing infrastructure. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/clusterfuzz

前言

ClusterFuzz是一个由Google开发的开源模糊测试基础设施，它能够自动化执行模糊测试、崩溃检测、错误报告和回归测试等任务。本文将详细介绍如何在本地环境中搭建和运行ClusterFuzz实例，帮助开发者快速了解其核心功能和工作原理。

本地服务器搭建

准备工作

在开始之前，请确保你的系统满足以下要求：

• Python环境（推荐3.7+版本）
• 足够的磁盘空间（至少10GB）
• 基本的Linux命令行操作知识

启动本地服务器

ClusterFuzz提供了便捷的启动脚本，你可以通过以下命令启动本地服务器：

# 首次运行或需要重置所有数据时使用
python butler.py run_server --bootstrap

# 常规启动命令
python butler.py run_server

启动过程可能需要几秒钟时间。当你在终端看到类似[INFO] Listening at: http://0.0.0.0:9000的输出时，说明服务器已经成功启动。

重要提示：

1. 默认情况下，服务器会监听9000端口，但某些功能可能会使用其他端口（如9008）
2. 如果这些端口被占用或无法访问，可能会导致部分功能异常
3. 建议在本地环境中使用，避免通过远程主机访问时可能遇到的防火墙问题

本地Bot实例运行

创建Bot实例

ClusterFuzz采用主从架构，服务器负责管理，Bot实例负责执行具体的模糊测试任务。要创建本地Bot实例，执行以下命令：

python butler.py run_bot --name my-bot /path/to/my-bot

这个命令会在指定路径下创建Bot的工作目录，包含以下内容：

• clusterfuzz目录：Bot运行所需的代码和配置
• bot子目录：存放日志、模糊器和语料库等运行时数据

专业建议：

• 如果要测试GUI应用程序，建议在Xvfb虚拟帧缓冲中运行Bot，避免弹出对话框干扰测试
• Bot名称可以自定义，建议使用有意义的名称以便管理多个Bot实例

查看运行日志

Bot的运行日志存储在以下位置：

/path/to/my-bot/clusterfuzz/bot/logs/bot.log

你可以使用tail -f命令实时查看日志：

tail -f /path/to/my-bot/clusterfuzz/bot/logs/bot.log

常见问题：

• 如果没有设置模糊测试任务，日志中会出现Failed to get any fuzzing tasks错误，这属于正常现象
• 日志级别可以通过修改配置文件进行调整

本地存储模拟

ClusterFuzz使用本地文件系统模拟Google Cloud Storage功能，默认存储位置为：

local/storage/local_gcs

自定义存储路径

你可以通过以下方式修改默认存储位置：

1. 启动服务器时指定路径：

python butler.py run_server --storage-path /custom/storage/path

2. 启动Bot时指定相同路径：

python butler.py run_bot --name my-bot --server-storage-path /custom/storage/path /path/to/my-bot

存储结构说明

本地存储采用以下目录结构：

• 对象数据：<bucket>/objects/<object path>
• 元数据：<bucket>/metadata/<object path>

这种设计使得本地环境能够很好地模拟云端存储的行为，方便开发者进行功能测试。

功能限制说明

需要注意的是，本地实例与完整生产环境存在一些差异：

1. 崩溃统计功能不可用
2. 模糊器统计功能受限
3. 部分依赖Google云服务的功能无法使用

这些限制不会影响核心模糊测试功能的验证，但如果你需要完整功能，建议部署到云环境中。

结语

通过本文的介绍，你应该已经掌握了在本地环境中搭建和运行ClusterFuzz实例的基本方法。本地实例非常适合用于：

• 学习和了解ClusterFuzz的工作原理
• 开发和测试新的模糊器
• 验证自定义的测试用例

建议在实际使用前，先通过本地实例熟悉各项功能和配置，再考虑部署到生产环境。

clusterfuzz Scalable fuzzing infrastructure. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/clusterfuzz