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Open Access
Analyse expliziter Zustandsverwaltung als Mittel der Synchronisation
(2018) Wittiger, Martin; Plödereder, Erhard (Prof. Dr.)
Parallelität ist fester Bestandteil moderner Softwareentwicklung. Nebenläufige Zugriffe auf geteilte Ressourcen müssen synchronisiert werden, da sonst Softwarefehler wie Data-Races entstehen. Zur Synchronisation werden neben etablierten auch häufig »selbstgestrickte« zustandsbasierte Mechanismen eingesetzt. Diese implementieren oft endliche Automaten. Bestehenden leichtgewichtigen, auf Mustererkennung ausgerichteten Ansätzen zur Analyse von Synchronisationseigenschaften expliziter Zustandsverwaltung fehlt es an Mächtigkeit, um solche Muster befriedigend zu analysieren. Diese Abhandlung stellt einen neuen, deutlich schwergewichtigeren Ansatz zur Analyse expliziter Zustandsverwaltung als Mittel der Synchronisation vor. Dabei reduziert statische Analyse in der Sprache C geschriebene Systeme auf im formalen Prozesskalkül CSP verfasste Modelle. Refinement-Checker untersuchen, ob Paare von Zugriffen auf Variablen im Modell ein Data-Race bilden. Lässt sich das Data-Race im Modell ausschließen, ist es dank konservativer Approximierung auch im ursprünglichen System unerreichbar. Die Modellierung und Vorverarbeitung des Modells wird erläutert. Die Evaluation zeigt, dass der neue Ansatz oft eine bessere Einschätzung der Synchronisationseigenschaften expliziter Zustandsverwaltung liefert als bisherige Ansätze. Die Anwendung auf reale eingebettete Systeme aus Automobilen demonstriert, dass der Ansatz praktisch einsetzbar ist.
Open Access
Änderungstolerante Serialisierung großer Datensätze für mehrsprachige Programmanalysen
(2017) Felden, Timm; Plödereder, Erhard (Prof. Dr.)
Open Access
Atomic architectural component recovery for program understanding and evolution
(2000) Koschke, Rainer; Plödereder, Erhard (Prof. Dr.)
Die Fülle der publizierten Techniken zur Komponentenerkennung macht eine Klassifikation und Bewertung notwendig, um begründete Entscheidungen bei der Auswahl einer geeigneten Technik zu ermöglichen. In dieser Arbeit wird eine Klassifikation basierend auf einer Vereinheitlichung von 23 Techniken eingeführt. Eine engere Betrachtung von 16 strukturellen Techniken liefert eine Subkategorisierung in verbindungs-, metrik-, graph- und begriffsbasierte Techniken. Über den rein qualitativen Vergleich hinaus werden 12 strukturelle Techniken quantitativ beurteilt (alle bis auf begriffsbasierte Techniken). Zu diesem Zweck wird ein Auswerteschema für Komponentenerkennungstechniken vorgestellt, mit dessen Hilfe die Erkennungsqualität hinsichtlich einer manuell ermittelten Menge von Komponenten genau bestimmt werden kann. Unter den bewerteten Techniken befindet sich unsere neue metrikbasierte Technik Similarity Clustering. Bei der Auswertung anhand der von 5 Software-Ingenieuren erkannten Komponenten für vier C-Systeme mit zusammen 136 KLOC befindet sich Similarity Clustering bezüglich seiner Wiederfindungsrate stets unter den besten Techniken; allerdings ist auch eine höhere Anzahl unzuordenbarer Komponenten als bei anderen Techniken zu verzeichnen. Als Resultat ergibt sich insgesamt, dass keine der automatischen Techniken eine ausreichende Erkennungsqualität aufweisen kann. Um diesen Mangel auszugleichen, wird eine halbautomatische Methode eingeführt, die unterstützt wird durch eine Integration der vollautomatischen Techniken als sukzessiv angewandte Analysen mit anschließender Validierung durch den Benutzer. Hierzu werden die Techniken zu inkrementellen Techniken erweitert. Die Resultate der Techniken können mittels Operatoren kombiniert werden, denen die Mengenoperationen Schnitt, Vereinigung und Differenz zugrunde liegen. Eine alternative Art der Integration ist der sogenannte Abstimmungsansatz, bei dem die individuellen Zustimmungen der Techniken zusammengefasst werden.
Open Access
Kombinierte statische Ermittlung von Zeigerzielen, Kontroll- und Datenfluss
(2009) Staiger-Stöhr, Stefan; Plödereder, Erhard (Prof. Dr.)
Datenfluss-basierte statische Programmanalysen benötigen Informationen zu den an einer Programmstelle eintreffenden gültigen Definitionen. Dieses Wissen wiederum basiert auf dem Kontrollfluss. Zeiger-indirekte Operationen verschleiern jedoch beides, Kontroll- und Datenfluss: An solchen Operationen benötigt die Analyse Wissen über die potentiellen Zeigerziele, was aber seinerseits ein Datenfluss-Problem ist. Die vorliegende Dissertation bespricht ein neues Verfahren, um diese drei zentralen Probleme in Kombination zu lösen. Der wesentliche Unterschied zu bekannten Zeigeranalysen ist dabei, die Probleme zusammen zu betrachten und zugleich zu lösen. Das erlaubt es uns, die Aufgabe nicht als Datenfluss-Problem auf der Kontrollfluss-Darstellung zu betrachten, sondern stattdessen als Grapherreichbarkeits-Problem auf der Datenfluss-Darstellung. Der Ansatz hierzu ist sehr einfach: Die wechselseitige Bestimmung von Datenfluss-Beziehungen und das Propagieren von Zeigerzielen löst iterativ das Problem. Die Analyse ist dabei fluss-sensitiv und beherrscht starke Aktualisierungen; eine fluss-insensitive Betrachtung führt auf die bekannte Zeigeranalyse von Andersen. Wie diese Arbeit zeigt, erreichen wir die höhere Genauigkeit zu den gleichen asymptotischen Kosten. Die Dissertation beweist die Korrektheit des neuen Verfahrens und präsentiert eine ausführliche Evaluation, in der es sich dank Zyklenkontraktion als moderat quadratisch herausstellt. Schließlich präsentiert die Dissertation mit einer Erweiterung der neuen Analyse die erste fluss-sensitive Zeigeranalyse, welche starke Aktualisierungen unterstützt, die sogenannte meet-over-all-valid-paths-Lösung berechnet und dabei nur biquadratische Komplexität besitzt. Dies sind weitere klare Fortschritte zum aktuellen Stand der Forschung.