如果你的硬件出现故障，你可以使用机械存储来恢复它。如果你的代码库很小，并且有一些物理空间，那么你可以使用一个机械数据存储。

材料表面不会受到辐射的影响。将有多个档位。机械读卡器将在所有齿轮上运行，并且可以灵活地上下移动。向下表示为0，向上表示为1。从0和1可以生成代码库。

这个答案假设你关心的是一个工作正常的系统，而不是一个成本最低或速度快的系统；大多数玩放射性物品的人都看重正确性/安全性而不是速度/成本

有几个人建议您可以进行硬件更改（很好，答案中已经有很多好东西，我不打算重复所有内容），还有一些人建议冗余（原则上很好），但我认为没有人建议冗余在实践中如何工作。你怎么会失败？你怎么知道什么时候出了问题？许多技术都是在一切都会成功的基础上工作的，因此失败是一件棘手的事情。然而，一些为规模而设计的分布式计算技术预计会出现故障（毕竟，规模足够大，多个节点中的一个节点的故障是不可避免的，单个节点的平均无故障时间为MTBF）；你可以利用它来保护你的环境。

以下是一些想法：

确保整个硬件复制n次（其中n大于2，最好是奇数），并且每个硬件元素可以与其他硬件元素通信。以太网是实现这一点的一种明显方式，但还有许多其他更简单的路由可以提供更好的保护（例如CAN）。尽量减少常见组件（甚至电源）。例如，这可能意味着在多个地方对ADC输入进行采样。确保应用程序状态在一个地方，例如在有限状态机中。这可以完全基于RAM，但并不排除稳定的存储。因此，它将存储在几个地方。对状态变化采用仲裁协议。例如，请参见RAFT。当您在C++中工作时，有一些众所周知的库可以实现这一点。只有当大多数节点同意时，才能对FSM进行更改。为协议堆栈和仲裁协议使用一个已知的好库，而不是自己滚动一个，否则当仲裁协议挂断时，您在冗余方面的所有好工作都将被浪费。确保您对FSM进行校验和（例如，CRC/SHA），并将CRC/CHA存储在FSM本身中（以及在消息中传输，并对消息本身进行校验和）。让节点定期对照这些校验和、传入消息的校验和检查其FSM，并检查其校验和是否与仲裁的校验和匹配。在系统中构建尽可能多的其他内部检查，使检测到自身故障的节点重新启动（这比在有足够节点的情况下继续半工作要好）。尝试让他们在重新启动过程中彻底退出仲裁，以防他们再次出现。在重新启动时，让他们检查软件映像（以及他们加载的任何其他内容），并在重新引入仲裁之前进行完整的RAM测试。使用硬件支持您，但要小心操作。例如，您可以获取ECC RAM，并定期对其进行读/写，以纠正ECC错误（如果错误无法纠正，则会死机）。然而（从内存来看）静态RAM比DRAM更能耐受电离辐射，因此最好使用静态DRAM。请参见“我不会做的事情”下的第一点。

假设您在一天内任何给定节点都有1%的失败机会，假设您可以使失败完全独立。如果有5个节点，一天内需要3个节点失败，这是0.00001%的概率。有了更多，你就明白了。

我不会做的事情：

低估了一开始没有问题的价值。除非重量是一个问题，否则你的设备周围的一大块金属将是一个比程序员团队所能想到的更便宜、更可靠的解决方案。同样，EMI输入的光学耦合也是一个问题，等等。无论怎样，在采购部件时，都要尽量选择那些抗电离辐射性能最好的部件。使用自己的算法。人们以前也做过这种事。利用他们的工作。容错和分布式算法很难。尽可能利用他人的工作。使用复杂的编译器设置，天真地希望您检测到更多失败。如果你运气好，你可能会发现更多的失败。更有可能的是，您将在编译器中使用一个测试较少的代码路径，特别是如果您自己滚动的话。使用在您的环境中未经测试的技术。大多数编写高可用性软件的人必须模拟故障模式，以检查其HA是否正常工作，并因此错过了许多故障模式。你处于“幸运”的境地，经常按需出现故障。因此，测试每种技术，并确保其应用程序实际提高MTBF的数量超过引入它的复杂性（复杂性带来了bug）。特别是将此应用于我的建议重新仲裁算法等。

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”。

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）

这是一个非常广泛的主题。基本上，您无法真正从内存损坏中恢复，但至少可以尝试立即失败。以下是您可以使用的一些技巧：

校验和常量数据。如果有任何配置数据长期保持不变（包括已配置的硬件寄存器），请在初始化时计算其校验和并定期验证。当您看到不匹配时，应该重新初始化或重置。冗余存储变量。如果你有一个重要的变量x，把它的值写在x1、x2和x3中，然后读为（x1==x2）？x2:x3。实施程序流程监控。将全局标志与从主循环调用的重要函数/分支中的唯一值进行异或。在接近100%测试覆盖率的无辐射环境中运行程序，应为您提供循环结束时标志的可接受值列表。如果看到偏差，则重置。监视堆栈指针。在主循环的开头，将堆栈指针与其预期值进行比较。偏差复位。

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）。