基于Lockset的数据竞争检测方法汇总（二）

最新推荐文章于 2022-06-22 08:00:51 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yangzhen92/article/details/45091913
本文探讨了Lockset方法在数据竞争检测中的一个改进，引入了Ownership Model，特别关注了状态ownership transition，以提高检测精度。文章通过对比Eraser的Lockset状态图，提出扩展的状态转换图，包括Virgin、Exclusive2和Conflict等状态，以更准确地跟踪对象生命周期。同时，介绍了如何通过threadId字段来支持状态变迁，并概述了访问协议，以减少误报。

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基于深度学习的数据竞争检测方法
qq_61890005的博客
07-21 112
摘 要 针对目前已有的基于深度学习的数据竞争检测方法提取特征单一和准确率低的问题，提出一种基于深度学习的数据竞争检测方法DeleRace，该方法首先利用程序静态分析工具WALA从多个实际应用程序中提取指令、方法和文件等多个级别的特征，对其向量化并构造训练样本数据；然后通过ConRacer工具对真实数据竞争进行判定进而标记样本数据，采用SMOTE增强算法使正负数据样本分布均衡化；
linux下的简单文件读写锁的操作
道亦无名
05-27 7384
设置文件锁/* lock_set.c */ int lock_set(int fd, int type) { struct flock old_lock, lock; lock.l_whence = SEEK_SET; lock.l_start = 0; lock.l_len = 0; lock.l_type = type; lock.l_pid = -1; /* 判断文件是否
基于Lockset的数据竞争检测方法汇总（三）
yiranyaoqiu的专栏
04-17 1087
上一篇文章中我们看到了有关共享对象状态变迁在Eraser基础上进行的改进，但是改进的不是特别明显，下面这篇论文不是单纯的用Lockset作为数据竞争检测方法，而是采用的Djit+以及改进的Lockset方法结合来进行动态数据竞争检测。         Djit+方法在这篇文章中已经说得比较明白了，想了解的同学可以看这里。         改进的Lockset方法用到了Djit+中的一些概念（后
动态数据竞争检测方法实验分析（一）
yiranyaoqiu的专栏
06-03 2631
之前的文章大致介绍了一下我们的动态数据竞争检测平台如何构建，这篇文章主要是在动态数据竞争检测平台上实现了之前介绍的数据竞争检测方法，我们扩展了其中的一些方法使得这些方法能够识别所有的Pthread库中的同步原语。
基于Lockset的数据竞争检测方法汇总（四）
yiranyaoqiu的专栏
04-18 866
今天讲的这篇文论中提到的Lockset方法同样也是和Happens-Before结合来进行动态数据竞争检测，这篇论文中使用的Happens-Before方法不是上一篇文章中提出的Djit+方法，而是使用Threadset方法，同时这篇论文提出的自适应检测方法能够在Threadset和Lockset自由切换，并且在检测共享对象的粒度上也是自适应的（这里的话不会提如何自适应的，将会在以后的文章中提到）
Go语言数据竞争检测与数据竞争模式
TonyBai
06-22 536
uber，就是那个早早退出中国打车市场的优步，是Go语言早期接纳者，也是Go技术栈的“重度用户”。uber内部的Go代码仓库有5000w+行Go代码[1]，有2100个Go实现的独立服务，这样的Go应用规模在世界范围内估计也是Top3了吧。uber不仅用Go，还经常输出它们使用Go的经验与教训，uber工程博客[2]就是这些高质量Go文章的载体，这些文章都值得想“深造”的...
基于Lockset的数据竞争检测方法汇总（一）
yiranyaoqiu的专栏
04-17 3155
对于搞数据竞争检测方向的人来说，Lockset方法大家肯定不陌生，作为一个刚入门数据竞争检测方向的我来说，就和大家总结一下我近期有关Lockset方法的一些研究和心得。       Lockset方法研究比较早可以追溯到1997年Eraser那篇论文，被引用无数次，非常经典的方法。       Reference       Savage S, Burrows M, Nelson G, et
基于Lockset和Happens-before的数据竞争方法汇总
yiranyaoqiu的专栏
06-02 2233
之前的文章介绍都是单独使用lockset或是单独使用happens-before关系进行动态数据竞争检测的方法。单纯使用lockset算法，由于不考虑其他的一些同步原语，会导致很多的误报，但是该方法对线程交错不太敏感。单纯使用happens-before关系，该方法对线程交错比较敏感，因此会导致出现很多漏报。因此结合lockset算法和happens-before关系的混合(hybrid)算法由此而生。
动态数据竞争验证和检测方法
yiranyaoqiu的专栏
06-25 923
之前提到的动态数据竞争验证方法尽管相比RaceFuzzer提高了验证的效率，但是仍然存在一个比较致命的问题就是执行程序一次只能够验证很少的一部分数据竞争。
并发程序中数据竞争检测方法研究综述
shanlijia的博客
11-30 813
数据竞争是多线程程序中最为常见也是最为复杂的一种错误。由于并发条件下，信息不同步，产生读写误差，就可能会出现数据竞争。 条件： 1.一个线程写入一个变量，另一个变量来读这个变量。 2.或者读之前，另一个线程写入时，这两个线程没有使用同步关系。 3.这两个线程访问同一片共享内存，并且没有明确的先后顺序关系，且至少有一个为写访问时，则会发生数据竞争。 Inlel使用原理 PIN是intel公司开发的动态二进制插桩框架，可用于创建动态程序检测工具。 pin通过它提供的一些API，可以在二级制代码中插入一些探测函数
基于Happens-before的数据竞争方法汇总 （三）
yiranyaoqiu的专栏
01-26 1229
在上一篇文章中提到了基于happens-before关系的FastTrack动态数据竞争检测方法，这篇文章中介绍的Loft方法是在FastTrack方法上进行了进一步地改进。
lock-set方法
shanlijia的博客
07-12 1048
lock-set方法最早由 Savage等人在 Eraser系统中提出。 这种方法的基本思想是提取并记录不同线程所申请的锁的集合，当每个线程访问共享资源时，取不同线程针对该共享资源锁的交集，如果两个线程对该共享资源没有使用同一个锁保护，那么两个线程就可能同时对该共享资源进行操作，认为存在竞态漏洞。 ...
Java 内存模型
weixin_34013044的博客
04-29 172
Java 内存模型规范了 JVM 如何提供按需禁用缓存和编译优化的方法。具体来说，这些方法包括 volatile、synchronized 和 final 三个关键字，以及六项 Happens-Before 规则。 Happens-Before的7个规则： (1).程序次序规则：在一个线程内，按照程序代码顺序，书写在前面的操作先行发生于书写在后面的操作。准确地说，应该是控制流顺序而不是程序代码顺序...
Race Condition(资源竞争) 解决方案总结
热门推荐
AlexZhang67的博客
02-21 1万+
在很多门课上都接触到race condition， 其中也举了很多方法解决这个问题。于是想来总结一下这些方法。 Race condition 它旨在描述一个系统或者进程的输出依赖于不受控制的事件出现顺序或者出现时机。此词源自于两个信号试着彼此竞争，来影响谁先输出。 举例来说，如果计算机中的两个进程同时试图修改一个共享内存的内容，在没有并发控制的情况下，最后的结果依赖于两个进程的执行顺序与
ThreadSanitizer检测工具-动态数据竞争检测技术
shanlijia的博客
07-29 2181
ThreadSanitizer是检测数据争用的工具。它由一个编译器检测模块和一个运行时库组成。 Data Race Data Race是指多个线程在没有正确加锁的情况下，同时访问同一块数据，并且至少有一个线程是写操作，对数据的读取和修改产生了竞争，从而导致各种不可预计的问题。 Data Race的问题非常难查，Data Race一旦发生，结果是不可预期的，也许直接就Crash了，也许导致执行流程错乱了，也许把内存破坏导致之后某个时刻突然Crash了。 例子一: #include <pthread.h&
Golang中data race数据竞争检测工具
weixin_42957200的博客
05-31 665
因为之前博主碰到过一个笔试题，里面就有提到data race数据竞争,之前没听过这个概念，所以就特地去了解了一下 1.首先在golang中使用data race竞争工具，需要去环境变量中设置CGO_ENABLED="1"才能使用 2.开启后便可以直接使用,先把加锁代码注释 var ( tempSlice []string // Server维护的数据结构 lock sync.Mutex //互斥锁 ) func main() { for i := 0; i < 10; i
并发系统测试算法汇总——论文《A Survey of Recent Trends in Testing Concurrent Software Systems》简单总结
wang545054788的专栏
10-23 400
A Survey of Recent Trends in Testing Concurrent Software Systems 本文提供了一个测试并发系统的通用框架，框架给出了测试并发系统的技术包括的关键特征。指出了一系列分类标准来回顾和比较这些技术，并在细节上讨论了它们的优缺点。 并发系统测试方法 基于并发特性的方法 利用指令交错的相关属性（如数据竞争、死锁、原子性等）来选择相关的交错子集。 ...
无线通信基于PSO的STAR-RIS辅助NOMA系统优化：联合功率分配与智能表面参数调优（含详细代码及解释）
最新发布
08-19
内容概要：该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面，能同时反射和传输信号，与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术，STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题，作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下，联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法，以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示，该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群：具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者；②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段；③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明：文中提供了详细的Python代码实现，涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节，便于读者理解和复现实验结果。此外，文章还对比了PSO与其他优化算法（如DDPG）的区别，强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
Valgrind 如何检测多线程程序中的数据竞争问题？
06-14
<think>我们正在讨论Valgrind如何检测多线程程序中的数据竞争问题。用户引用了站内资料，特别是关于Helgrind和DRD工具的部分。根据引用[2]和[3]，Helgrind使用Eraser算法并改进，通过监控内存访问、建立happens-before关系、构建锁顺序图等方法来检测数据竞争。同时，引用[5]提到DRD也是类似的工具，但可能更轻量级。用户想了解具体原理和方法。我们需要详细解释Helgrind和DRD检测数据竞争的原理和方法。注意，用户要求的是“具体方法和原理”，所以需要深入技术细节。根据引用[3]：-Helgrind监控所有内存访问（读和写）。-使用happens-before关系（由同步操作如互斥锁、条件变量等定义）来确定访问顺序。-构建锁顺序图来检测死锁和不一致的锁顺序，这些可能导致数据竞争。-提供客户端请求来减少误报（如自定义同步原语）。-避免报告只读访问的竞争（因为同时读是安全的）。同时，引用[5]提到DRD工具，它也是Valgrind中的线程错误检测工具，但更专注于锁和线程同步问题，并且可能比Helgrind运行得更快，但可能检测范围不同。因此，我们的回答结构可以如下：1.概述：Helgrind和DRD是Valgrind中用于多线程检测的工具，主要检测数据竞争、死锁等。2.数据竞争的定义：两个或以上线程并发访问同一内存位置，其中至少一个是写操作，且没有同步。3.Helgrind的原理和方法：-基于Eraser算法：对每个内存地址，记录最近访问它的线程和锁集合（即访问时持有的锁）。-当另一个线程访问同一地址时，检查当前锁集合与之前记录的锁集合是否有交集（即是否有共同持有的锁）。如果没有，则可能发生数据竞争。-改进：Helgrind使用happens-before关系（通过同步操作建立）来减少误报。-锁顺序图：用于检测锁的获取顺序是否可能造成死锁，从而间接影响数据竞争。-详细报告：包括访问地址、线程、调用栈等。-客户端请求：允许用户标注自定义同步操作，以减少误报。4.DRD的原理和方法：-与Helgrind类似，但设计更轻量，可能只监控同步操作（如锁、条件变量）而不监控所有内存访问，从而性能开销更小。-同样检测数据竞争和死锁，但可能更关注锁的使用错误（如锁的顺序、锁持有时间过长等）。5.使用示例：如何运行Helgrind或DRD。6.局限性：如引用[5]所述，只能检测基于pthread的程序，需要覆盖所有执行路径，不支持kill-9等。注意：引用[1]和[4]是关于内存泄漏检测（Memcheck）的，与当前问题关系不大，但引用[4]提到了运行命令，可以借鉴。我们将按照这个思路组织回答。</think>### Valgrind检测多线程数据竞争的原理与方法 Valgrind主要通过**Helgrind**和**DRD**两个工具检测多线程数据竞争问题，其核心原理基于**动态二进制插桩**和**并发访问分析**。以下是具体机制： #### 一、Helgrind 检测原理 1. **Eraser算法改进** 采用改进的"Eraser"竞争检测算法，核心思想：**监控每个内存地址的访问模式**。对每个共享内存地址记录： - 最近访问的线程ID - 访问时持有的锁集合（Lockset） - 当新线程访问该地址时，检查其锁集合与历史锁集合的交集 - **若交集为空且涉及写操作** → 报告数据竞争[^2][^3] 2. **Happens-Before关系建模** ```mermaid graph LR A[线程1释放锁] -->|建立happens-before| B[线程2获取同一锁] B --> C[线程2访问共享内存] ``` - 通过同步操作（互斥锁、条件变量等）建立线程间时序关系 - 若两个内存访问无法通过happens-before确定时序，则判定为竞争[^3] 3. **锁顺序图分析** 构建全局锁获取顺序图，检测： - 锁获取顺序不一致（潜在死锁风险） - 锁范围过大导致的伪共享 - 漏加锁的共享资源访问[^3] 4. **精确报告机制** 检测到竞争时输出： - 竞争内存地址 - 冲突线程ID及调用栈 - 访问时持有的锁状态 - 访问类型（读/写）[^3] #### 二、DRD 工具特性 1. **轻量级替代方案** - 与Helgrind类似但**更关注锁操作** - 仅监控同步原语（mutex/condvar），减少开销 - 更适合大型程序[^5] 2. **锁分析强化** 特别检测： - 锁持有时间过长（性能瓶颈） - 递归锁使用错误 - 锁初始化/销毁问题[^5] #### 三、使用示例 检测POSIX线程程序： ```bash # 使用Helgrind valgrind --tool=helgrind ./your_multithread_program # 使用DRD valgrind --tool=drd ./your_multithread_program ``` #### 四、关键技术优势 1. **减少误报** - 忽略纯读操作竞争（`$read_1 \parallel read_2$`安全） - 通过`VALGRIND_HG_CLEAN_MEMORY`标记回收内存[^3] 2. **扩展性支持** ```c ANNOTATE_HAPPENS_BEFORE(&sync_var); // 标注自定义同步 ``` 允许开发者标注非标准同步原语[^3] 3. **死锁联合检测** 结合锁顺序图可同时发现： - 循环等待死锁（`$T1 \rightarrow L1 \rightarrow T2 \rightarrow L2 \rightarrow T1$`） - 资源死锁[^4] #### 五、局限性 1. **覆盖范围限制** - 仅支持POSIX线程（pthread）[^5] - 需执行到竞争代码路径才能检测 - 不支持`kill -9`强杀进程的分析[^5] 2. **性能开销** 典型减慢20-50倍，可通过以下缓解： ```bash valgrind --tool=helgrind --history-level=none # 减少历史记录 ``` > **关键结论**：Helgrind/DRD通过**锁集合验证**和**happens-before建模**，在虚拟CPU层面动态跟踪线程交互。其算法设计确保在$O(n)$复杂度内完成竞争检测，同时通过客户端请求机制平衡精度与性能[^3][^5]。
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