Abstrakt. Vi presenterar resultaten av en empirisk studie som utvärderar precisionen i delmängdsbaserade points-to-analys med flera variationer i kontextkänslighet på Java-riktmärken av signifikant storlek. Vi jämför användningen av samtal webbplats strängar som kontext abstraktion, objekt känslighet, och BDD-baserade sammanhangskänsliga algoritm som föreslagits av Zhu och Calman, och av Whaley och Lam. Vår studie innehåller analyser som sammanhangskänsligt specialiserar sig endast pekarvariabler, samt sådana som också specialiserar högen abstraktion. Vi mäter både egenskaperna hos de punkter-till sätter sig, samt effekter på precisionen av klientanalyser. För att vägleda utvecklingen av effektiva analysimplementeringar mäter vi antalet sammanhang, antalet olika sammanhang och antalet olika punkter-till-uppsättningar som uppstår med varje sammanhangs känslighetsvariation. För att utvärdera precisionen mäter vi storleken på anropsgrafen i termer av metoder och kanter, antalet devirtualizable anropsplatser och antalet kast statiskt bevisbara för att vara säkra. Resultaten av vår studie visar att objektkänsliga analysimplementationer sannolikt kommer att skalas bättre och mer förutsägbart än de andra tillvägagångssätten; att objektkänsliga analyser är mer exakta än jämförbara variationer av de andra tillvägagångssätten; att specialisering av högen abstraktion förbättrar precisionen mer än att förlänga längden på kontextsträngar; och att spridningen av cykler i Java call grafer kraftigt minskar precisionen av analyser som överger kontextkänslighet i cykliska regioner.
Lhoták och Hendren REF genomförde en liknande studie av effekterna av kontextkänslighet med hjälp av ett BDD-baserat genomförande.
Context-sensitive points-to analysis: is it worth it
{'venue': 'In CC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}