11、在线子路径分析与精确异常语义在动态编译中的应用

在线子路径分析与精确异常语义在动态编译中的应用

在线子路径分析

在线子路径分析（Online Subpath Profiling）是一种基于自适应采样技术的高效分析方法。通过对Java程序的测试，其原型实现展示了一定的有效性。

分析结果与问题

在实际分析中，结果存在较多噪声，最热门的子路径采样次数不超过3次。尽管如此，这些结果仍可接受，最热门的子路径与路径长度限制为2n时得到的结果相对应。不过，由于采样次数较低，结果大概率不够准确。因此，运行任意路径长度的OSP算法需要更大的采样概率和更多的内存开销，以确保路径采样频率足够高，使分析结果有意义。

相关工作

• Ball - Larus路径分析算法 ：最初记录过程内无环路径的执行频率，程序在执行时为每个路径生成唯一标识符。
• Ammons、Ball和Larus的扩展 ：将硬件指标与路径关联，并引入运行时数据结构来近似过程间路径，但实践中这些关联不够精确，且无法跨循环迭代连接路径。
• Melski和Reps的方法 ：该技术中的路径不跨越循环，过程间路径静态分配唯一标识符。
• Larus的全程序路径方法 ：捕获程序动态行为的完整画面，全程序路径跨越循环和过程边界，为过程间路径分析提供了实用基础。但由于其数据量可能很大，需要进行压缩，通过将其表示为语法实现。该方法需要数据收集和分析两个阶段，因此不能被JIT编译器在程序执行期间用于定位热门子路径。