Dynamická detekce a léčení časově závislých chyb nad daty v prostředí Java

Abstract

Hledání chyb plynoucích ze souběžného zpracovávání výpočtů je obtížné. Proto se tato diplomová práce zabývá detekcí a léčením časově závislých chyb nad daty a chyb plynoucích z nesprávné atomicity operací v prostředí Java. Práce prezentuje dva různé algoritmy pro detekci. Jedním z nich je nový algoritmus nazvaný AtomRace, který detekuje časově závislé chyby nad daty jako speciální případ nesprávné atomicity operací. Následné léčení detekovaných chyb je založeno na potlačení opakování chyby, buď zavedením přídavné synchronizace, nebo legálním ovlivňováním plánovače Javy, za účelem vynucení správné atomicity operací. Navržená architektura, která pracuje souběžně se sledovaným programem, využívá ke sledování a ovlivňování výpočtu techniku instrumentace na úrovni Java bytecode. Architektura a algoritmy byly implementovány a otestovány v několika případových studiích.

Finding concurrency bugs in complex software is difficult. As a contribution to coping with this problem the thesis proposes an architecture for a fully automated dynamic detection and healing of data races and atomicity violations in Java. Two distinct algorithms for detecting of data races are presented. One of them is a novel algorithm called AtomRace which detects data races as a special case of atomicity violations. The healing is based on suppressing a recurrence of the detected problem and can be performed by introducing an additional synchronization or by legally influencing the Java scheduler. Basically forces certain parts of the code to be executed atomically. The proposed architecture uses bytecode instrumentation to be able to track and influence the execution. The architecture and algorithms were implemented and tested on multiple case studies.