线性时间下的动态数据竞争预测
编程语言
2017-12-20 v3 软件工程
摘要
编写可靠的并发软件对当今程序员而言仍是巨大挑战。程序员很少通过显式考虑程序执行的不同可能交错来推理其代码。我们研究以可靠方式从单次执行中检测数据竞争的问题。解决该问题的经典方法是使用Lamport的happens-before (HB)关系。迄今为止，HB仍是唯一能以线性时间运行的方法。先前超越HB的尝试，如causally-precedes (CP)和极大因果模型，由于无法高效实现而存在不足，因此不得不将技术局限于执行的有界大小片段，从而削弱其竞争检测能力。我们提出一种新的关系weak-causally-precedes (WCP)，可证明在检测更多竞争方面优于CP，同时保持可靠性。此外，它允许一种线性时间算法，该算法作用于整个执行而无需将其分片。
引用
@article{arxiv.1704.02432,
title = {Dynamic Race Prediction in Linear Time},
author = {Dileep Kini and Umang Mathur and Mahesh Viswanathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.02432},
year = {2017}
}
备注
22 pages, 8 figures, 1 algorithm, 1 table