Vissa insekter, bland de miljoner som finns, liknar varandra. En felrättning taktik är att söka efter liknande fel som har rapporterats och lösts tidigare. En fix för ett liknande fel kan hjälpa en utvecklare att förstå ett fel, eller till och med direkt rätta det. Genom att studera fel med liknande symtom kan programmerare bestämma hur de ska upptäcka eller lösa dem. För att snabba på felsökningen förespråkar vi systematisk avskiljning och återanvändning av felsökningskunskaper, varav en stor del för närvarande slösas bort. Den centrala utmaningen här är hur man söker efter liknande buggar. För att ta itu med detta problem utnyttjar vi semantisk felinformation i form av körspår, som exakt fångar felsemantik. Denna uppsats introducerar nytt verktyg och språkstöd för semantiskt ifrågasätta och analysera buggar. Vi beskriver OSCILLOSCOPE, en Eclipse plugin, som använder ett felspår för att uttömmande söka i sin databas efter liknande fel och returnera sina felrapporter. OSCILLOSCOPE visar spåren av de fel den returnerar mot spåren av målet fel, så att en utvecklare kan visuellt undersöka kvaliteten på matcherna. OSCILLOSCOPE vilar på vårt felsökningsspråk (BQL), ett flexibelt frågespråk över spår. För att förverkliga OSCILLOSCOPE utvecklade vi en öppen infrastruktur som består av en spårningsmotor, BQL, en Hadoop-baserad frågemotor för BQL, en spårindexerad feldatabas, samt en webbaserad frontend. OSCILLOSCOPE registrerar och laddar upp felspår till sin infrastruktur; det gör det automatiskt när ett JUnit test misslyckas. Vi utvärderade OSCILLOSCOPE på fel som samlats in från populära open-source-projekt. Vi visar att OSCILLOSCOPE exakt och effektivt hittar liknande fel, varav några omedelbart kunde ha använts för att rätta öppna fel.
REF skapade ett system för att fråga ut liknande fel från en felrapporteringsdatabas.
Reusing debugging knowledge via trace-based bug search
{'venue': "OOPSLA '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}