4、软件开发中的防御性编程与测试

软件开发中的防御性编程与测试

1. 失败案例警示

1.1 伦敦救护车调度系统

1992 年 10 月 26 日,伦敦救护服务局部署了一套全新的计算机化系统,用于为伦敦 600 平方英里区域内的 700 万人调度 300 多辆急救救护车。然而,系统启动数小时后就无法跟踪救护车的位置。由于救护车未能及时到达、根本未到达,甚至有时多辆救护车同时到达,导致多达 46 人死亡。

该系统失败的主要原因有两个:
- 不完整的数据 :当系统接收到不完整的救护车位置数据时,无法正常运行。由于不知道救护车的位置,系统会尝试重新调度正在使用的车辆。
- 内存泄漏 :即使事件信息不再需要,系统仍会保留这些信息。随着时间的推移,加上早期故障导致的大量呼叫,内存被填满,最终系统崩溃。

1.2 防御性编程的重要性

如果从一开始就采用防御性编程,这些问题或许可以避免。通过假设最坏的情况并编写代码来处理这些情况,可以在问题出现之前就加以解决。

2. 防御性编程的实践

2.1 保护代码的关键要点

为了保护代码,需要注意以下几个方面:
- 不信任用户输入 :始终假设用户可能会带来风险。使用白名单来允许特定字符或有效的文件扩展名类型。避免让用户通过文本输入框直接访问数据库,使用预编译语句并在用户输入接触数据库之前进行清理。
- 不假定服务始终可用 :使用 API 等外部服务时,可能会遇到各种问题,如服务不可用、域名问

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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