一种面向向量化的动态指针别名分析框架

指针别名分析是数据流分析中的关键性技术,其分析结果是编译优化和程序变换的基础.在向量化方法和动态指针别名分析相关研究的基础上,设计了一种面向向量化的动态指针别名分析框架.该框架通过动态插桩和试运行提取指针别名信息,并反馈到向量化阶段指导向量化代码生成.从提取候选别名分析集、插桩及试运行和反馈优化3个方面对整体框架进行分析和研究.该框架基于Open64实现,并以通用测试集GCC-VECT和典型应用进行了实验评估,结果表明,该框架相比静态指针别名分析具有更精确的别名分析结果,该结果能够有效改进向量化程序的加速比.     

基于进程切换的任务性能测试内核插桩研究

嵌入式软件测试中,代码覆盖率测试和内存检测通过给程序源代码插桩,在程序动态运行的过程中搜集测试数据;但是这种插桩无法获取进程每次运行的时间。基于进程切换的内核taskhook插桩,是通过对Linux2．6操作系统内核进行分析,建立了进程监控的插桩点选取,获取进程生命周期中的时间相关的指标,最终实现程序的任务性能测试。     

用 Z—80单板机扩展622数据采集及处理系统功能

622数据采集及处理系统是以622电子计算机为中心组成的稳态数据采集与处理系统。现已应用到发动机试验研究中做稳态数据采集和处理,该系统采集数据精度高,但速度慢,不能满足发动机动态数据采集与处理的要求。为此,我们采用Z—80单板机,插上ADA/—328模/数一数/模转换板,组成高速数据采样装置,其采样速度为10,000点/秒,有32路模拟量     

基于动态污点分析的栈溢出Crash判定技术

Fuzzing技术和动态符号执行技术以发现程序异常为测试终止条件,却无法进一步评估程序异常的威胁严重等级。为此,阐述用于Crash可利用性分析的3种主要方法。在二进制插桩平台Pin上,提出一种基于动态污点分析技术的Crash可利用性自动化分析框架。实验结果表明,该框架能够准确有效地判断Crash的可利用性程度。     

基本路径覆盖测试探针插桩技术研究

为实现C语言开发的嵌入式软件自动路径覆盖测试,提出了基本路径覆盖(Z路径优化)测试探针插桩技术.初始化时确定探针算法、分配内存空间,插桩策略解决了插桩位置及方法,采用消息队列机制完成测试数据采集,使用模式匹配删除探针恢复现场.通过模拟测试XSBase 255嵌入式系统上的C语言计算器模块(callbacks.c),从覆盖率看出取得了一定的效果,为测试和维护工作提供了底层数据支持.     

一种数据采集与分析平台的研究与设计

随着互联网大数据技术的不断发展,网络数据采集技术成为热门的研究领域之一。基于Python语言下的数据采集功能库如Urllib、Requests、Selenium等模块效率低、易阻塞,并且目前的数据采集和分析平台都是独立的功能模块,没有形成闭环,用户体验差。为了解决上述问题,提出一种数据采集和分析平台,首先使用Scrapy框架完成数据采集,其次将采集到的数据通过Kettle工具进行数据清洗,再次,将处理好的结果存入MySQL 数据库,最后利用Flask框架,结合Echarts 技术搭建Web 系统,对数据分析结果进行可视化。以北京公交网站数据作为爬虫测试平台,通过对公交线路类型、公交路线等信息进行采集分析及结果展示,分析结果对城市公交的规划具有一定的指导意义,同时,平台具有稳定可靠、操作简单、实时性强等特点。     

基于CAN的多通道数据采集系统的设计

提出了一种基于CAN总线,应用于航空发动机动态测试的多通道数据采集系统的设计方案。完成了对各传感器输出信号及电源信号的调理、采集、分析处理及上传,并对系统进行了非线性误差标定。给出了数据采集系统各模块的设计思想及系统软件设计流程。试验结果表明,该多通道数据采集系统具有抗干扰性强、采集精度高、接口灵活等优点,满足该型航空发动机测试系统的需求。     

基于运行时代码修改的动态性能监控关键技术研究

代码插桩是程序性能监控的重要环节。动态插桩通过对可执行程序代码的运行时修改支持动态性能监控,有助于降低性能分析工具的构建代价,提高工具易用性。本文首先阐述了Dyninst动态插桩系统的概念抽象与执行机理,然后结合大规模并行程序动态插桩的需要,对DPCL并行程序动态插桩基础设施以及基于MRNet的可扩展通信结构进行了深入分析。     

动态信号分析系统自动化校准方法研究

实现动态信号分析系统的自动化校准,需要分析处理的数据量极大,消耗计算机系统资源大且处理时间长。采用Lab View设计了一套自动化校准软件,可以有效缩短数据处理长度,提高处理速度。该软件分为数据采集模块和数据分析模块,被检动态信号分析系统连续采集标准信号源所发的信号,将采集数据保存为文本文件或电子表格文件,通过LAN将其载入数据分析模块。数据分析模块查找各校准点的初始有效索引,提取有效的校准数据段,然后采用逐段分析方法处理数据。将实验测试结果与采用常规方法的测试结果对比,该方法可以正确计算其频谱幅值线性误差、频谱幅值示值误差和幅频特性等参数,且需要的时间缩短为常规方法的40%,实现了动态信号分析系统的自动化校准。     

一个基于Eclipse的通用Java程序插桩工具

插桩技术作为一种有效理解程序动态行为的手段,已经被广泛应用于程序分析、测试和验证中。然而,由于缺少通用的插桩工具,各种具体的应用往往需要从头开发特定的插桩程序,存在着大量的重复性工作。此外,由于在原始程序中插入了大量额外代码,致使调试过程变得更加复杂和困难。针对这些问题,提出了一个基于Eclipse的通用Java代码插桩工具,即通过规则定义匹配程序的执行点,从而定制针对各种分析、测试和验证插桩需求的支持。通过对插桩代码片段的显式/隐式切换实现其可见性管理,从而确保程序的理解和调试过程不受插桩代码影响。通过使用该工具,可以更好地将插桩技术应用于Java程序开发中。     

Java自动化基本路径测试研究

针对Java单元测试自动化程度和测试效率较低的问题,对基于Java程序的基本路径测试方法进行研究,提出了基于Java代码的基本路径生成方法和程序插桩方法,给出了插桩节点和控制流图节点的定义。首先,通过对Java源代码进行分析,构建程序的控制流图,进而对控制流图进行遍历生成基本路径集合;然后,对被测程序进行插桩,以获取程序的执行路径,插桩过程中保持节点和基本路径中的节点一致,使得插桩后的被测程序执行时得到的路径能够和基本路径集合进行自动化比对;最后,通过以测试数据为输入执行被测程序,对执行路径和基本路径进行比较,判断测试数据集对基本路径的覆盖度。通过实验,验证了所提出方法的有效性。     

Analysis of network processing workloads

Network processing is becoming an increasingly important paradigm as the Internet moves towards an architecture with more complex functionality in the data path. Modern routers not only forward packets, but also process headers and payloads to implement a variety of functions related to security, performance, and customization. It is important to get a detailed understanding of the workloads associated with this processing in order to be able to develop efficient network processing engines. We present a tool called PacketBench, which provides a framework for implementing network processing applications and obtaining an extensive set of workload characteristics. For statistics collection, PacketBench provides the ability to derive a number of microarchitectural and networking related metrics. We show a range of workload results that focus on individual packets and the variation between them. The understanding of workload details of network processing has many practical applications. We discuss how PacketBench results can be used to estimate network processing delay that are very close to those obtained from measurement.     

一种结构测试数据自动生成的框架

针对结构测试中控制流和数据流覆盖测试数据的生成都可以归结为面向路径的测试数据生成的问题，提出了一个通用的基于控制流和数据流的结构测试数据自动生成的框架。该框架根据控制流和数据流测试中所采用的覆盖标准优化选取测试路径，并以改进后的迭代松弛法为核心，对所选取的路径生成测试数据。以基于路径覆盖、分支覆盖和数据流覆盖测试数据自动生成这3种算法为核心，开发了一个测试数据自动生成的框架原型。实验结果表明该框架是可行的。     

基于蚁群算法的软件测试数据自动生成

提出了一种基于蚁群算法的测试数据自动生成方法。该方法采用位串形式编码,实现了被测程序输入空间到蚂蚁路径网络的映射模型。根据程序插装函数定义的路径信息素轨迹强度,蚂蚁进行群体协作搜索最佳路径,生成测试数据。在基本蚁群算法基础上,通过引入变异算子和自适应挥发系数,提高了蚂蚁路径的多样性,克服了早熟停滞的缺陷。和模拟退火遗传算法进行了对比实验研究,结果表明了该方法的可行性,生成测试数据的效率优于模拟退火遗传算法。     

基于Storm的大数据指标实时计算方法

大数据时代,面对爆发式增长的海量异构大数据,企业指标数据的实时供给能力亟待全面提升.基于流处理技术的大数据指标实时计算方法,主要由日志采集、消息管理、协调管理、实时处理等部分构成,使用Hadoop、Zookeeper、Storm、Kafka、Redis等开源软件,综合应用了数据库日志分析,流处理、内存计算等技术.本文详细论述了采用Storm技术的大数据指标实时计算方法的技术架构,实现方法及路径,同时给出了算法验证的过程和结果分析.     

Dynamic Rematerialization: Processing Distributed Queries Using Redundant Data

In this paper an approach to processing distributed queries that makes explicit use of redundant data is proposed. The basic idea is to focus on the dynamics of materialization, defined as the collection of data and partial results available for processing at any given time, as query processing proceeds. In this framework the role of data redudancy in maximizing parallelism and minimizing data movement is clarified. What results is not only the discovery of new algorithms but an improved framework for their evaluation.     

交通流数据处理系统的设计与开发

交通流数据处理为路网服务水平的评价、最佳路径计算等提供可靠的数据。本文分析了交通流数据处理的需求,设计了集成数据采集、不精确数据校正、错误数据限定、丢失数据恢复、多传感器数据融合和数据分类功能的交通流数据处理系统,并介绍了系统开发结果。交通流数据处理系统为城市交通管理平台的建立奠定了基础。     

以目标节点为导向的XML路径查询处理

XML查询语言将复杂路径表达式作为核心内容.为了加速路径表达式处理,基于路径分解和结构连接操作的处理策略需要更深入的研究.以目标节点为导向的XML路径查询处理框架被提了出来.该方法利用了扩展基本操作来减少连接操作的数目.在路径分解和查询计划选择的过程中,利用查询树中的目标节点来避免中间结果的传递.除了分解规则和策略以外,提出了一组扩展的基本操作和实现算法.初步的实验结果显示,该方法具有良好的性能.它为路径查询处理提供了更多的选择.     

基于路径覆盖插桩的可执行代码测试工具实现

为解决传统程序插桩技术存在代码膨胀和运行时间较长的问题,提出对可执行代码进行控制流路径覆盖消除冗余的插桩策略。依据该策略设计一种针对Java可执行代码的单元测试工具,完成程序执行路径跟踪和覆盖率分析。对测试工具进行功能验证和性能分析,结果表明,该策略能够有效减少插桩点数量,降低插桩对被测程序时间特性的影响。     

Leveraging disposable instrumentation to reduce coverage collection overhead

Testers use coverage data for test suite quality assessment, stopping criteria definition, and effort allocation. However, as the complexity of products and testing processes increases, the cost of coverage data collection may grow significantly, jeopardizing its potential application. To mitigate this problem this paper presents the concept of ‘disposable coverage instrumentation’—coverage instrumentation that is removed after its execution—through two techniques: local disposal, and collective disposal. A Java virtual machine was extended to support these techniques, and their potential is shown through two studies utilizing the Specjvm98 and Specjbb2000 benchmarks. The results indicate that the techniques can reduce coverage collection overhead by an order of magnitude over state‐of‐the‐art techniques. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.