在现代分布式系统的设计和实现过程中，正确性和一致性是极为关键的要素。尤其是对于像MongoDB这样的复杂系统而言，任何设计或实现上的瑕疵都有可能导致数据丢失、系统宕机甚至严重安全隐患。为了保障分布式算法的正确执行，MongoDB团队采用了TLA+（Temporal Logic of Actions）这一形式化规范语言对核心算法进行精确建模与验证。然而，仅仅依靠形式化规范本身还不足以确保代码实现的正确性和规范的一致性，这就催生了符合性检查（Conformance Checking）这一重要实践。符合性检查关注的问题是：我们的代码实现是否真正服从于形式化规范？它们之间是否始终保持同步？本文将深入解析MongoDB在符合性检查方面的探索与实践经验，剖析测试用例生成与轨迹检查两种技术路径的优缺点以及未来可能的应用前景。 MongoDB所采用的算法多为高度并发且复杂的分布式协议，其实现包含大量细节和同步异步机制。
面对这种复杂度，团队首先意识到用一个全局且庞大的TLA+规格进行建模几乎不可行，原因包括状态空间爆炸和难以理解。相反，团队采用了“敏捷建模”思想，即将复杂系统划分为多个关注特定方面的小规模规格，分别编写和验证，从而简化理解和管理。同时，这种方法提倡规格与实现并行开发，保持同步演进，并通过测试用例生成或轨迹检查实时验证二者是否符合。 测试用例生成和轨迹检查分别对应规范与实现之间行为集合的不同验证方向。具体而言，测试用例生成是从规格的行为空间（Bspec）出发，为规范中每个允许的行为生成对应的测试用例，强制实现（Bimpl）按照指定行为执行，以保证Bimpl涵盖Bspec，从而避免实现缺失规范中定义的合法行为。另一种轨迹检查则是从实现的执行轨迹出发，采集其行为序列并映射回规范的状态空间，核实这些轨迹是否全都在规范允许的行为集合中。
两者相辅相成，共同保障实现与规范行为集合间的双向包含关系。 MongoDB团队在2020年进行了相关实验。首先对于服务器端实现，采用轨迹检查方法验证基于Raft协议的复制集操作，尤其是提交点(commit point)这一重要状态变量的保持与更新逻辑。由于MongoDB的服务器端使用C++编写，内部存在大量并发、异步调用以及复杂锁机制，捕获一致性状态快照成为难点。团队不得不花费大量时间为每一次状态转变编写日志采集代码，试图将日志转换为TLA+中的状态序列(Trace.tla)，进而用模型检查器TLC检验轨迹合规性。遗憾的是，由于实际实现与抽象规范模型存在细微但关键的设计差异，加上难以实时抓取全局一致状态，实验未能达到预期结果。
这一失败经验总结出三大重要教训。首先，在多线程分布式系统中获取全局一致快照极具挑战，真实系统中操作发生速度和顺序的微小差异容易打破一致性假设。其次，规范与实现必须保持高度一致，不能简化规范而忽视实现逻辑细节。最后，轨迹检查工作量巨大且难以推广到多个规格，缺乏通用和可复用的方法支持。虽然未成功，但这些经验为后续研究指明了方向，也促使MongoDB继续资助相关学术研究。 与此形成对比的是移动端MongoDB Mobile SDK的测试用例生成实验。
这个产品采用了操作变换（Operational Transformation, OT）算法来合并客户端和服务器之间的冲突操作。团队手动将已有的C++实现翻译为TLA+规格，将主要精力聚焦于涉及数组操作的多个复杂冲突合并规则。通过模型检查，团队不仅验证了规格的健壮性，还意外发现了模型无限递归导致的潜在bug，从而协助团队修复了代码缺陷。 基于完全展开的规格状态机，团队生成了4913个涵盖所有可能操作组合的测试用例，并将其自动转化为C++单元测试。该方法实现了轰动的测试覆盖率提升，从手工测试的21%提升至100%，超过使用模糊测试工具AFL的92%。这一成功案例充分验证了测试用例生成结合TLA+的强大效用，既保障了代码正确性，也加快了开发迭代流程。
站在2025年的视角回望，MongoDB团队看到两种技术路径均有适用场景和局限性。尽管轨迹检查因实现与规格不同步，以及快照难题一度受挫，但新兴研究如“Validating Traces of Distributed Programs Against TLA+ Specifications”提供了只需部分变量日志即可进行容错式验证的方案，极大缓解了日志采集压力。同时基于高层语言生成器和辅助工具，轨迹检查正变得更可行。测试用例生成则进一步通过工具如“Mocket”和“SandTable”实现对实现代码的更深层次控制，强制程序行为匹配规格状态，且支持多语言。 MongoDB对于未来符合性检查工作的规划也十分明确：采用设计与实现同步进行的敏捷建模策略，确保规格在初期就具备可测性，将其设计成反映实现细节的“可执行规格”。结合对实现代码的适配与改造，使其行为可控、变量可观测，形成闭环的开发验证生态。
其次，推动工业界和学术界合作，完善工具链自动化程度，降低对人工干预的依赖，进一步缩短检测周期和成本。 符合性检查不仅优化了MongoDB的开发体验和系统可靠性，还为业界树立了形式化方法应用于大型实战系统的示范。它回答了“我们是否构建了正确的系统”的科学问题，为分布式系统设计提供了新的视角。随着科研的深入和工具成熟，符合性检查有望成为软件工程主流流程的重要组成部分，特别是在云服务、数据库和关键基础设施领域。 总的来说，MongoDB在符合性检查领域的经验展示了从概念验证到实用工具的转化之路，强调了规范与实现协同进化的重要性，推动了形式化验证技术在复杂软件系统中的应用落地。未来，更多企业如果结合自身场景，借鉴MongoDB的实践，必能实现系统质量和开发效率的跨越式提升。
形式化方法，正在成为软件质量保障不可或缺的利器。
