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静态检测中断驱动程序的数据竞争
  • ISSN号:1000-1239
  • 期刊名称:《计算机研究与发展》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室筹,北京100190
  • 相关基金:国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2008AA01Z115); “核高基”国家重大科技专项基金项目(2009ZX01036-001-002); 国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2011CB302504); 国家自然科学基金项目(60921002)
中文摘要:

直接运行于微控制器上的中断驱动程序中可能存在一种重要的程序错误:数据竞争.然而当前主流的数据竞争静态检测技术因其服务于多线程模型程序而不适用.设计简明、易用的中断特征描述语言可以使得竞争检测具有平台无关性;同时,提出了一个流敏感的、上下文敏感的、考虑中断驱动程序原子性、易变性和部分随机性的数据竞争检测算法.该算法具有高效、精确的特点.实验表明,其检测时间与代码规模基本呈线性关系,分析17850行代码仅用时3.6s;同时,相比于基于锁集技术的典型数据竞争检测方法,其准确率平均是后者的2.13倍.

英文摘要:

Interrupt-driven programs that run directly on the microcontrollers are ubiquitous in safety-critical areas. In these programs, data races, a class of critical errors, may occur. Using static race detection tools is an important way to find such bugs. Unfortunately, the state-of-art static race detection tools which only focus on multithread codes may be not helpful. In this paper, a new static race detection tool is designed for such programs. The tool is named Draco and implemented on top of Open64 compiler. It provides a simple and easy-to-use language that is used to annotate the programs with the interrupt-related features, so it can detect programs independent of running platforms. Moreover, it embodies a flow-sensitive and context-sensitive race detection algorithm that takes into account the atomicity, the flexibility and the partial randomicity of interrupt-driven programs. Because of adopting the program analysis techniques, Draco succeeds to detect the data races of interrupt-driven programs. It is efficient and precise. Experimental results show that the detecting time of Draco increases asymptotically linearly with the growth of code size, and it only takes 3.6s to detect 17850 lines of code. Moreover, the race detection accuracy rate on the average is 2.13 times as much as that of lockset based race detection algorithm.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编:徐志伟
  • 地址:北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:crad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1239
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊,2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40349