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约束求解应用到程序分析的多个领域,在并发程序分析方面也得到了深入的应用.并发程序随着多核处理器的快速发展而得到广泛使用,然而并发缺陷对并发程序的安全性和可靠性造成了严重的影响,因此,针对并发缺陷的检测尤为重要.并发程序线程运行的不确定性导致的线程交织爆炸问题,给并发缺陷的检测带来了一定挑战.已有并发缺陷检测算法通过约减无效线程交织,以降低在并发程序状态空间内的探索开销.比如,最大因果模型算法把并发程序状态空间的探索问题转换成约束求解问题.然而,其在约束构建过程中会产生大量冗余和冲突的约束,大幅度增加了约束求解的时间以及约束求解器的调用次数,降低了并发程序状态空间的探索效率.针对上述问题,提出了一种有向图约束指导的并发缺陷检测方法 GC-MCR (directed graph constraint-guided maximal causalityreduction).该方法旨在通过使用有向图对约束进行过滤和约减,从而提高约束求解速度,并进一步提高并发程序状态空间的探索效率.实验结果表明:GC-MCR方法构建的有向图可以有效优化约束的表达式,从而提高约束求解器的求解速度并减少求解器的调用次... 相似文献
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