用于可靠预测性竞态检测的在线基于集合的动态分析
软件工程
2019-07-22 v1 编程语言
摘要
预测性数据竞态检测器可发现存在于非观测执行中的其他执行里的数据竞态。Smaragdakis 等人引入了因果前驱（causally-precedes, CP）关系以及一种用于可靠（无虚假竞态）预测性数据竞态检测的多项式时间分析。然而，他们的分析无法扩展到分析有界执行轨迹窗口之外。本工作引入了一种称为 Raptor 的新型动态分析，可可靠且完整地计算 CP。Raptor 本质上是一种在线分析，可分析完整执行轨迹并发现其所有 CP 竞态。对 Raptor 原型实现的评估表明，它能扩展到先前 CP 分析无法处理的程序执行，并发现先前 CP 分析无法找到的数据竞态。
引用
@article{arxiv.1907.08337,
title = {Online Set-Based Dynamic Analysis for Sound Predictive Race Detection},
author = {Jake Roemer and Michael D. Bond},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.08337},
year = {2019}
}