我们正在编译一个嵌入式C++应用程序,它部署在电离辐射轰击的环境中的屏蔽设备中。我们正在为ARM使用GCC和交叉编译。在部署时,我们的应用程序会生成一些错误的数据,并且比我们希望的更频繁地崩溃。硬件是为这个环境而设计的,我们的应用程序已经在这个平台上运行了几年。

我们是否可以对代码进行更改,或对编译时进行改进,以识别/纠正由单个事件扰乱导致的软错误和内存损坏?是否有其他开发人员成功地减少了软错误对长时间运行的应用程序的有害影响?


当前回答

考虑到超级跑车的评论、现代编译器的趋势以及其他因素,我很想回到古代,用汇编和静态内存分配的方式到处编写整个代码。对于这种完全的可靠性,我认为组装不再会带来很大的成本差异。

其他回答

NASA有一篇关于防辐射软件的论文。它描述了三个主要任务:

定期监控内存中的错误,然后清除这些错误,稳健的错误恢复机制,以及如果某些东西不再工作,重新配置的能力。

请注意,内存扫描速率应该足够频繁,很少发生多位错误,因为大多数ECC内存可以从单位错误而不是多位错误中恢复。

稳健的错误恢复包括控制流传输(通常在错误发生之前的某个点重新启动流程)、资源释放和数据恢复。

他们对数据恢复的主要建议是,通过将中间数据视为临时数据,避免数据恢复的需要,以便在错误发生之前重新启动也能将数据回滚到可靠状态。这听起来类似于数据库中的“事务”概念。

他们讨论了特别适用于面向对象语言(如C++)的技术。例如

用于连续内存对象的基于软件的ECC契约编程:验证先决条件和后决条件,然后检查对象以验证其是否仍处于有效状态。

而且,正是如此,美国宇航局(NASA)已将C++用于火星探测器等重大项目。

C++类抽象和封装支持多个项目和开发人员之间的快速开发和测试。

他们避免了某些可能产生问题的C++特性:

例外情况模板Iostream(无控制台)多重继承运算符重载(new和delete除外)动态分配(使用专用内存池并放置新的以避免系统堆损坏的可能性)。

首先,围绕失败设计应用程序。确保作为正常流程操作的一部分,它需要重置(取决于您的应用程序和软或硬故障类型)。这很难做到完美:需要某种程度的事务性的关键操作可能需要在组装级别进行检查和调整,以便关键点的中断不会导致不一致的外部命令。一旦检测到任何不可恢复的内存损坏或控制流偏差,就立即失败。如果可能,记录故障。

第二,如果可能,纠正腐败并继续下去。这意味着经常检查和修复常量表(如果可以的话,还包括程序代码);可能在每个主要操作之前或在定时中断上,并将变量存储在自动校正的结构中(同样在每个主要运算之前或在计时中断上,从3中获得多数票,如果是单个偏差,则进行校正)。如果可能,记录更正。

第三,测试失败。设置一个可重复的测试环境,随机翻转内存中的位。这将允许您复制损坏情况,并帮助围绕它们设计应用程序。

这里有大量的回复,但我将尝试总结我对此的想法。

某些东西崩溃或不正常工作可能是您自己的错误造成的,那么当您找到问题时,应该很容易解决。但也有可能出现硬件故障,如果不是不可能,整体上很难解决。

我建议首先尝试通过日志记录(堆栈、寄存器、函数调用)来捕捉问题情况——要么将它们记录到文件中的某个位置,要么以某种方式直接发送(“哦,不,我崩溃了”)。

从这种错误情况中恢复可以是重新启动(如果软件仍然处于活动状态)或硬件重置(例如硬件看门狗)。从第一个开始更容易。

若问题是硬件相关的,那个么日志记录应该可以帮助您确定在哪个函数调用中发生了问题,这可以让您了解什么是不工作的以及在哪里。

此外,如果代码相对复杂-“分割并征服”它是有意义的-这意味着你在怀疑问题所在的地方删除/禁用一些函数调用-通常禁用一半代码并启用另一半代码-你可以得到“确实有效”/“不有效”的决定,然后你可以专注于另一半代码。(问题所在)

若问题在一段时间后发生,那个么可以怀疑堆栈溢出,那个么最好监视堆栈点寄存器,若它们不断增长。

如果你设法完全最小化代码,直到“hello world”类型的应用程序出现故障,那么硬件问题是意料之中的,需要进行“硬件升级”,这意味着发明这样的cpu/ram/-能够更好地耐受辐射的硬件组合。

最重要的事情可能是,如果机器完全停止/重新设置/不工作,您如何取回日志-这可能是bootstap应该做的第一件事-如果有问题的情况被解决,您应该回家。

如果在您的环境中也可以发送信号和接收响应,那么您可以尝试构建某种在线远程调试环境,但您必须至少有通信媒体工作,并且某些处理器/某些ram处于工作状态。通过远程调试,我的意思是GDB/GDB存根类型的方法,或者您自己实现从应用程序中获取所需的内容(例如,下载日志文件、下载调用堆栈、下载ram、重新启动)

您可能还对有关算法容错的丰富文献感兴趣。这包括旧的赋值:编写一个排序,当恒定数量的比较将失败时(或者,更糟糕的版本,当失败的比较的渐近数量为n次比较的log(n)时),正确地对其输入进行排序。

开始阅读黄和亚伯拉罕1984年的论文《矩阵运算的基于算法的容错》。他们的想法隐约类似于同态加密计算(但实际上并不相同,因为他们正在尝试在操作级别进行错误检测/纠正)。

该论文的一个较新的后代是Bosilca、Delmas、Dongarra和Langou的“基于算法的容错应用于高性能计算”。

你需要3台以上的从机,在辐射环境外有一台主机。所有I/O都通过包含表决和/或重试机制的主机。每个从设备必须有一个硬件监视器,并且撞击它们的调用应该被CRC等包围,以降低非自愿撞击的概率。转发应该由主机控制,因此与主机的连接丢失等于几秒钟内重新启动。

此解决方案的一个优点是,您可以对主机和从机使用相同的API,因此冗余成为一种透明的特性。

编辑:从评论中,我觉得有必要澄清“CRC的想法”。如果你用CRC来围绕碰撞,或者对来自主设备的随机数据进行摘要检查,那么从设备碰撞它自己的看门狗的可能性接近于零。只有当受监视的从设备与其他设备对齐时,才从主设备发送随机数据。随机数据和CRC/摘要在每次碰撞后立即清除。主从缓冲频率应超过看门狗超时的两倍。每次从主机发送的数据都是唯一生成的。