Fuzzing dan Pengujian Invarian
Pelajari cara fuzzing berbasis properti dan pengujian invarian menemukan bug kasus tepi dalam kontrak pintar yang luput dari pengujian unit tetap, menggunakan Foundry sebagai kerangka contoh.
Fuzzing dan Pengujian Invarian adalah pelajaran Blockchain Smart Contracts with Solidity gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 4 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar Blockchain Smart Contracts with Solidity, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Blockchain Smart Contracts with Solidity mencakup 4 pelajaran total.
Bagian dari pelajaran ini belum diterjemahkan dan ditampilkan dalam bahasa Inggris.
Limits of Example Tests
You have written unit tests with specific inputs. But attackers find the one input you did not try. Fixed examples cannot cover the huge space of possible values. This is where fuzzing helps.
What Is Fuzzing?
Fuzz testing runs a test many times with randomly generated inputs. Instead of asserting on one value, you assert a property that should hold for all inputs.
A Fuzz Test in Foundry
In Foundry, any test function parameter is automatically fuzzed. The framework feeds in many random values.
function testFuzz_DepositIncreasesBalance(uint256 amount) public {
vm.assume(amount > 0 && amount < 1e30);
vault.deposit(amount);
assertEq(vault.balanceOf(address(this)), amount);
}Bounding Inputs
Random values can be absurd (like the max uint256). Use vm.assume to discard bad inputs or bound to map a value into a valid range so tests stay meaningful.
function testFuzz_Transfer(uint256 amount) public {
amount = bound(amount, 1, token.balanceOf(address(this)));
token.transfer(bob, amount);
assertEq(token.balanceOf(bob), amount);
}Thinking in Properties
The shift is from 'with input X expect Y' to 'no matter the input, this rule holds'. Common properties:
- Total supply never changes on a transfer
- A user can never withdraw more than they deposited
- Balances never underflow
What Are Invariants?
An invariant is a property that must hold after any sequence of operations, not just one call. Invariant testing fires many random function calls in random order, then checks the invariant after each step.
Declaring an Invariant
In Foundry, functions prefixed with invariant_ are checked after each randomized call sequence.
function invariant_TotalSupplyEqualsSumOfBalances() public {
assertEq(token.totalSupply(), handler.sumOfBalances());
}The Handler Pattern
Raw random calls often revert or wander into useless states. A handler contract wraps the target with guided, valid actions and tracks expected totals (ghost variables) for the invariant to check.
contract Handler {
Token token;
uint256 public sumOfBalances;
function transfer(uint256 toSeed, uint256 amount) external {
// bounded, valid transfer logic that updates ghost totals
}
}Shrinking Failures
When a fuzzer finds a failing input, it shrinks it to the simplest counterexample. This makes the bug far easier to understand and reproduce than a random gigantic number.
Tuning Test Runs
More runs find deeper bugs but take longer. Configure run counts in foundry.toml for CI versus quick local checks.
[fuzz]
runs = 1000
[invariant]
runs = 256
depth = 50When to Use Each
Use fuzzing to harden individual functions against unexpected single inputs. Use invariant testing to verify system-wide rules survive any sequence of actions. Together they catch classes of bugs fixed tests never reach.
Quick Check
Test your understanding of property-based testing.
Recap
You learned fuzzing and invariant testing:
- Fuzzing runs functions with many random inputs against properties
vm.assumeandboundkeep inputs valid- Invariants check system rules across random call sequences
- Handlers guide actions; shrinking simplifies failures
These techniques uncover edge cases that example-based tests miss.
Belajar Blockchain Smart Contracts with Solidity dengan tutor AI — gratis
Tulis dan jalankan kode asli di browser kamu, dapatkan bantuan instan dari tutor AI 24/7, dan lanjutkan di mana kamu tinggalkan di web atau aplikasi.
- Kursus
- 12
- Pelajaran
- 48
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “Fuzzing dan Pengujian Invarian” gratis?
Ya — teks lengkap “Fuzzing dan Pengujian Invarian” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Blockchain Smart Contracts with Solidity, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Blockchain Smart Contracts with Solidity mencakup 4 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “Fuzzing dan Pengujian Invarian”?
Pelajari cara fuzzing berbasis properti dan pengujian invarian menemukan bug kasus tepi dalam kontrak pintar yang luput dari pengujian unit tetap, menggunakan Foundry sebagai kerangka contoh. Kamu berlatih Blockchain Smart Contracts with Solidity dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.
Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai Blockchain Smart Contracts with Solidity?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Blockchain Smart Contracts with Solidity di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 4 dari 4.
Berapa lama pelajaran “Fuzzing dan Pengujian Invarian” memakan waktu?
Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.
Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran Blockchain Smart Contracts with Solidity ini?
Ya. Setiap pelajaran Blockchain Smart Contracts with Solidity menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Pengujian Lanjutan dengan Foundry/Hardhat
- Dasar-Dasar Verifikasi Formal
- Deployment & Pemantauan Mainnet
- Fuzzing dan Pengujian Invarian