Abstrakt. De flesta point-to analys forskning har gjorts på olika system av olika grupper, vilket gör det svårt att jämföra resultat, och att förstå interaktioner mellan enskilda faktorer varje grupp studerat. Dessutom har poäng-till-analys för Java studerats mycket mindre ingående än för C, och kompromisserna verkar mycket annorlunda. Vi introducerar SPARK, ett flexibelt ramverk för att experimentera med poäng-till-analyser för Java. SPARK stöder jämställdhets- och undergruppsbaserade analyser, variationer i fältkänslighet, respekt för deklarerade typer, variationer i anropsgrafkonstruktion, off-line förenkling och flera lösa algoritmer. SPARK består av byggstenar som nya analyser kan baseras på. Vi demonstrerar SPARK i en omfattande studie av faktorer som påverkar precision och effektivitet hos delmängdsbaserade points-to-analyser, inklusive interaktioner mellan dessa faktorer. Våra resultat visar att SPARK inte bara är flexibel och modulär, utan också erbjuder överlägsen tid/rymd prestanda jämfört med andra poäng-till-analys implementationer.
Lhoták och Hendren introducerade Spark REF, ett flexibelt ramverk för att experimentera med poäng-till-analyser för Java-program.
Scaling Java points-to analysis using Spark
{'venue': 'Compiler Construction, 12th International Conference, volume 2622 of LNCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}