feat: v2.1.0 核心重构与功能增强

## 架构重构
- 全局变量消除,迁移至 Config/State 对象
- SMB 插件融合(smb/smb2/smbghost/smbinfo)
- 服务探测重构,实现 Nmap 风格 fallback 机制
- 输出系统重构,TXT 实时刷盘 + 双写机制
- i18n 框架升级至 go-i18n

## 性能优化
- 正则表达式预编译
- 内存优化 map[string]struct{}
- 并发指纹匹配
- SOCKS5 连接复用
- 滑动窗口调度 + 自适应线程池

## 新功能
- Web 管理界面
- 多格式 POC 适配(xray/afrog)
- 增强指纹库(3139条)
- Favicon hash 指纹识别
- 插件选择性编译(Build Tags)
- fscan-lab 靶场环境
- 默认端口扩展(62→133)

## 构建系统
- 添加 no_local tag 支持排除本地插件
- 多版本构建:fscan/fscan-nolocal/fscan-web
- CI 添加 snapshot 模式支持仅测试构建

## Bug 修复
- 修复 120+ 个问题,包括 RDP panic、批量扫描漏报、
  JSON 输出格式、Redis 检测、Context 超时等

## 测试增强
- 单元测试覆盖率 74-100%
- 并发安全测试
- 集成测试(Web/端口/服务/SSH/ICMP)
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ZacharyZcR
2026-01-11 20:16:23 +08:00
parent 6b13b2e84f
commit 71b92d4408
948 changed files with 92335 additions and 24630 deletions
+237
View File
@@ -0,0 +1,237 @@
package core
/*
adaptive_pool_test.go - AdaptivePool 高价值测试
测试重点:
1. 并发安全 - 多goroutine同时调整不崩溃
2. 降级逻辑 - 资源耗尽率高时正确减少线程
3. 恢复逻辑 - 资源耗尽率低时正确增加线程
4. 边界条件 - 不超过minSize/maxSize
不测试:
- 简单的getter方法(太简单,不值得)
- ants库本身的正确性(库作者负责)
*/
import (
"testing"
"time"
"github.com/shadow1ng/fscan/common"
)
// =============================================================================
// 场景1:降级逻辑测试(高价值)
// =============================================================================
// TestAdaptivePool_DowngradeOnHighExhaustion 验证资源耗尽率高时降低线程数
// 这是个核心业务逻辑:耗尽率 > 10% 时应该减少线程
func TestAdaptivePool_DowngradeOnHighExhaustion(t *testing.T) {
state := common.NewState()
pool, err := NewAdaptivePool(100, func(interface{}) {}, state)
if err != nil {
t.Fatalf("创建线程池失败: %v", err)
}
defer pool.Release()
initialCap := pool.Cap()
// 模拟高资源耗尽率:20% 的包都失败了
// 需要至少100个样本才会触发调整
for i := 0; i < 200; i++ {
state.IncrementPacketCount()
if i < 40 { // 前40个失败(20%)
state.IncrementResourceExhaustedCount()
}
}
// 触发调整:提交足够多的任务让maybeAdjust被调用
for i := 0; i < 20; i++ {
_ = pool.Invoke(nil)
time.Sleep(time.Millisecond * 10) // 等待异步调整
}
// 等待调整完成
time.Sleep(time.Millisecond * 50)
finalCap := pool.Cap()
// 验证:线程数应该减少
if finalCap >= initialCap {
t.Errorf("应该降级: 初始 %d, 最终 %d", initialCap, finalCap)
}
// 验证:不应该降到minSize以下
minSize := initialCap / 4
if minSize < 10 {
minSize = 10
}
if finalCap < minSize {
t.Errorf("降到minSize以下: %d < %d", finalCap, minSize)
}
t.Logf("降级成功: %d -> %d (min=%d)", initialCap, finalCap, minSize)
}
// =============================================================================
// 场景3:恢复逻辑测试(高价值)
// =============================================================================
// TestAdaptivePool_NoRecoveryOnLowExhaustion 验证低耗尽率时不升级
// 防止线程数盲目增长
func TestAdaptivePool_NoRecoveryOnLowExhaustion(t *testing.T) {
state := common.NewState()
pool, err := NewAdaptivePool(50, func(interface{}) {}, state)
if err != nil {
t.Fatalf("创建线程池失败: %v", err)
}
defer pool.Release()
// 先降到minSize
for i := 0; i < 500; i++ {
state.IncrementPacketCount()
state.IncrementResourceExhaustedCount() // 100% 耗尽
}
for i := 0; i < 20; i++ {
_ = pool.Invoke(nil)
}
time.Sleep(time.Millisecond * 50)
reducedCap := pool.Cap()
// 现在模拟低耗尽率:只有1%失败
for i := 0; i < 500; i++ {
state.IncrementPacketCount()
if i%100 == 0 { // 只有5个失败(1%)
state.IncrementResourceExhaustedCount()
}
}
for i := 0; i < 20; i++ {
_ = pool.Invoke(nil)
}
time.Sleep(time.Millisecond * 50)
finalCap := pool.Cap()
// 验证:即使耗尽率低,也不应该立即恢复(保守策略)
// 或者即使恢复,也很有限
if finalCap > reducedCap+5 {
t.Logf("恢复行为: %d -> %d", reducedCap, finalCap)
}
}
// =============================================================================
// 场景4:边界条件测试(中价值)
// =============================================================================
// TestAdaptivePool_MinSizeBoundary 验证不会降到minSize以下
func TestAdaptivePool_MinSizeBoundary(t *testing.T) {
state := common.NewState()
// 创建小线程池,minSize会是10
pool, err := NewAdaptivePool(40, func(interface{}) {}, state)
if err != nil {
t.Fatalf("创建线程池失败: %v", err)
}
defer pool.Release()
// 模拟极端的资源耗尽:100%失败
for i := 0; i < 1000; i++ {
state.IncrementPacketCount()
state.IncrementResourceExhaustedCount()
}
// 触发多次调整
for i := 0; i < 50; i++ {
_ = pool.Invoke(nil)
time.Sleep(time.Millisecond)
}
finalCap := pool.Cap()
// 验证:不应该低于10
if finalCap < 10 {
t.Errorf("线程数 < 10: %d", finalCap)
}
t.Logf("最小边界测试通过: cap=%d", finalCap)
}
// =============================================================================
// 场景5:样本不足测试(低价值但重要)
// =============================================================================
// TestAdaptivePool_NotEnoughSamples 验证样本不足时不调整
// 防止基于小样本做错误决策
func TestAdaptivePool_NotEnoughSamples(t *testing.T) {
state := common.NewState()
pool, err := NewAdaptivePool(100, func(interface{}) {}, state)
if err != nil {
t.Fatalf("创建线程池失败: %v", err)
}
defer pool.Release()
initialCap := pool.Cap()
// 只增加少量样本(<100),不足以触发调整
for i := 0; i < 50; i++ {
state.IncrementPacketCount()
state.IncrementResourceExhaustedCount() // 即使100%失败也不调整
}
// 提交任务
for i := 0; i < 10; i++ {
_ = pool.Invoke(nil)
}
time.Sleep(time.Millisecond * 50)
finalCap := pool.Cap()
// 验证:样本不足时不应该调整
if finalCap != initialCap {
t.Errorf("样本不足时不应该调整: %d -> %d", initialCap, finalCap)
}
}
// =============================================================================
// 辅助函数
// =============================================================================
// TestAdaptivePool_Wait 验证Wait方法正确等待所有任务完成
func TestAdaptivePool_Wait(t *testing.T) {
state := common.NewState()
pool, err := NewAdaptivePool(10, func(interface{}) {
time.Sleep(time.Millisecond * 50)
}, state)
if err != nil {
t.Fatalf("创建线程池失败: %v", err)
}
defer pool.Release()
// 提交任务
for i := 0; i < 20; i++ {
_ = pool.Invoke(nil)
}
// Wait应该在所有任务完成后返回
start := time.Now()
pool.Wait()
duration := time.Since(start)
// 20个任务,每个50ms,10个线程,应该约100ms完成
if duration < 80*time.Millisecond {
t.Logf("Wait提前返回?可能测试有问题: %v", duration)
}
if duration > 200*time.Millisecond {
t.Errorf("Wait耗时过长: %v", duration)
}
t.Logf("Wait测试通过: %v", duration)
}