既然您专门要求软件解决方案，而且您使用的是C++，为什么不使用运算符重载来创建自己的安全数据类型呢？例如：

不要使用uint32_t（以及double、int64_t等），而是制作自己的SAFE_uint32-t，其中包含uint32/t的倍数（最小值为3）。重载您想要执行的所有操作（*+-/<<>>==！=等），并使重载的操作对每个内部值独立执行，即不要执行一次并复制结果。在之前和之后，检查所有内部值是否匹配。如果值不匹配，可以将错误的值更新为最常见的值。如果没有最常见的值，您可以安全地通知存在错误。

这样，即使ALU、寄存器、RAM或总线上发生损坏也无所谓，您仍然可以多次尝试并很好地捕获错误。然而，请注意，这只适用于您可以替换的变量-例如，堆栈指针仍然是易受影响的。

附带故事：我遇到了一个类似的问题，也是在一个旧的ARM芯片上。结果发现，这是一个使用旧版本GCC的工具链，与我们使用的特定芯片一起，在某些边缘情况下触发了一个错误，这会（有时）破坏传递到函数中的值。在将设备归咎于无线电活动之前，确保设备没有任何问题，是的，有时是编译器错误=）

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。

既然您专门要求软件解决方案，而且您使用的是C++，为什么不使用运算符重载来创建自己的安全数据类型呢？例如：

不要使用uint32_t（以及double、int64_t等），而是制作自己的SAFE_uint32-t，其中包含uint32/t的倍数（最小值为3）。重载您想要执行的所有操作（*+-/<<>>==！=等），并使重载的操作对每个内部值独立执行，即不要执行一次并复制结果。在之前和之后，检查所有内部值是否匹配。如果值不匹配，可以将错误的值更新为最常见的值。如果没有最常见的值，您可以安全地通知存在错误。

这样，即使ALU、寄存器、RAM或总线上发生损坏也无所谓，您仍然可以多次尝试并很好地捕获错误。然而，请注意，这只适用于您可以替换的变量-例如，堆栈指针仍然是易受影响的。

附带故事：我遇到了一个类似的问题，也是在一个旧的ARM芯片上。结果发现，这是一个使用旧版本GCC的工具链，与我们使用的特定芯片一起，在某些边缘情况下触发了一个错误，这会（有时）破坏传递到函数中的值。在将设备归咎于无线电活动之前，确保设备没有任何问题，是的，有时是编译器错误=）

免责声明：我不是放射性专业人员，也不是这类应用的工作人员。但我致力于关键数据的长期归档的软错误和冗余，这有点联系（相同的问题，不同的目标）。

在我看来，放射性的主要问题是放射性可以切换位，因此放射性可以/将篡改任何数字存储器。这些错误通常被称为软错误、比特腐烂等。

问题是：当你的内存不可靠时，如何可靠地计算？

要显著降低软错误率（以计算开销为代价，因为大多数情况下都是基于软件的解决方案），您可以：

依靠好的旧冗余方案，更具体地说，是更有效的纠错码（目的相同，但算法更聪明，这样可以用更少的冗余恢复更多的比特）。这有时（错误地）也称为校验和。使用这种解决方案，您必须随时将程序的完整状态存储在主变量/类（或结构？）中，计算ECC，并在执行任何操作之前检查ECC是否正确，如果不正确，则修复字段。然而，此解决方案不能保证您的软件能够正常工作（简单地说，它可以正常工作，否则停止工作，因为ECC可以告诉您是否有问题，在这种情况下，您可以停止软件，这样您就不会得到假结果）。或者，您可以使用弹性算法数据结构，这在一定程度上保证您的程序即使在存在软错误的情况下仍能给出正确的结果。这些算法可以看作是普通算法结构与ECC方案的混合，但这比这更具弹性，因为弹性方案与结构紧密结合，因此不需要编码额外的过程来检查ECC，而且通常速度更快。这些结构提供了一种方法，可以确保您的程序在任何条件下都能工作，直到软错误的理论范围。您还可以将这些弹性结构与冗余/ECC方案混合使用，以提高安全性（或将最重要的数据结构编码为弹性数据结构，其余的是可从主数据结构重新计算的消耗性数据，作为具有ECC或奇偶校验的正常数据结构，计算速度非常快）。

如果您对弹性数据结构感兴趣（这是一个最近但令人兴奋的算法和冗余工程领域），我建议您阅读以下文档：

罗马大学Giuseppe F.Italiano“Tor Vergata”介绍的弹性算法数据结构Christiano，P.、Demaine，E.D.和Kishore，S.（2011）。具有附加开销的无损容错数据结构。《算法和数据结构》（第243-254页）。施普林格柏林海德堡。Ferraro Petrillo，U.、Grandoni，F.和Italiano，G.F.（2013）。数据结构对记忆故障的恢复能力：词典的实验研究。实验算法杂志（JEA），18，1-6。意大利，G.F.（2010）。弹性算法和数据结构。《算法与复杂性》（第13-24页）。施普林格柏林海德堡。

如果您有兴趣了解弹性数据结构领域的更多信息，您可以查看Giuseppe F.Italiano的作品（并通过参考文献）和Fault RAM模型（在Finocchi等人2005；Finocchi和Italiano 2008中介绍）。

/编辑：我说明了主要针对RAM内存和数据存储的软错误的预防/恢复，但我没有谈到计算（CPU）错误。其他答案已经指出了在数据库中使用原子事务，所以我将提出另一个更简单的方案：冗余和多数投票。

其思想是，您只需对需要进行的每一次计算进行x次相同的计算，并将结果存储在x个不同的变量中（x>=3）。然后可以比较x变量：

如果他们都同意，那么根本就没有计算错误。如果他们不同意，那么您可以使用多数票来获得正确的值，因为这意味着计算部分损坏，您还可以触发系统/程序状态扫描以检查其余部分是否正常。如果多数投票无法确定获胜者（所有x值都不同），那么这是触发故障保护程序（重新启动、向用户发出警报等）的完美信号。

与ECC相比，这种冗余方案非常快（实际上是O（1）），当您需要故障保护时，它为您提供了清晰的信号。多数表决也（几乎）保证不会产生损坏的输出，并从较小的计算错误中恢复，因为x计算给出相同输出的概率是无穷小的（因为有大量可能的输出，所以几乎不可能随机获得3倍相同的结果，如果x>3，则可能性更小）。

因此，通过多数表决，您可以避免损坏的输出，并且通过冗余x==3，您可以恢复1个错误（如果x==4，则可以恢复2个错误，等等——确切的公式是nb_error_recoverable==（x-2），其中x是计算重复次数，因为您需要至少2个一致的计算才能使用多数表决进行恢复）。

缺点是你需要计算x次而不是一次，所以你有额外的计算成本，但是它的线性复杂性是渐进的，所以你不会因为你获得的好处而损失太多。进行多数表决的快速方法是计算阵列上的模式，但也可以使用中值滤波器。

此外，如果您想确保计算正确进行，如果您可以制作自己的硬件，您可以用x个CPU构建设备，并将系统连接起来，以便在x个CPU之间自动复制计算，并在最后以机械方式进行多数表决（例如，使用“与/或”门）。这通常在飞机和任务关键设备中实现（参见三模块冗余）。这样，你就不会有任何计算开销（因为额外的计算将并行进行），并且你有另一层防止软错误的保护（因为计算重复和多数表决将由硬件直接管理，而不是由软件管理——因为程序只是存储在内存中的位……）。

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）。

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”。