För att upptäcka data races som skadar produktionssystem, programanalys måste rikta produktionen körs. Ljud och exakt data race upptäckt ger dock för mycket run-time overhead för användning i produktionssystem. Även befintliga metoder som ger sundhet eller precision medför betydande begränsningar. Detta arbete tar upp behovet av sundhet (inga missade raser) och precision (inga falska raser) genom att införa nya, effektiva produktionstidsanalyser som tar itu med varje behov separat. (1) Exakt data ras upptäckt är användbart för utvecklare, som vill fixa fel men avskyr falska positiva. Vi introducerar en exakt analys som kallas RaceChaser som ger låg, begränsad körtid overhead. (2) Ljudkapplöpningsdetektering gynnar analyser och verktyg vars korrekthet bygger på kunskap om alla potentiella dataraser. Vi presenterar en sund, effektiv strategi som kallas Caper som kombinerar statisk och dynamisk analys för att fånga alla data races i observerade körningar. RaceChaser och Caper är användbara inte bara på egen hand; vi introducerar ett ramverk som kombinerar dessa analyser, med Caper som ett ljudfilter för exakt data ras upptäckt av RaceChaser. Vår utvärdering visar att RaceChaser och Caper är effektiva och effektiva, och jämför gynnsamt med befintliga state-of-the-art metoder. Dessa resultat tyder på att RaceChaser och Caper möjliggör praktisk data race upptäckt som är exakt respektive ljud, i slutändan leder till mer tillförlitliga mjukvarusystem.
Senaste arbetet introducerade en lätt data race detection Caper för produktionskörningar REF.
Lightweight data race detection for production runs
{'venue': 'CC 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}