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数据竞争及其静态检测

数据竞争及其静态检测

作者: 毒死预言家的女巫 | 来源:发表于2020-03-07 14:55 被阅读0次
    • 背景
    • 例子
    • Data Race 数据竞争
    • 静态检测
    • 局限性

    一、背景

    多线程的bug一直都是难以发现的,在之前的JMCR系列中,介绍了一种动态检测多线程程序错误的方法,然而这种动态方法在实际生产应用中存在一些局限性,需要软件动态运行,软件工程指导我们:一个错误发现的越晚,为改正它所付出的代价越大,而一个产品/模块得到可运行的时期时,已经是整个软件过程的晚期了。如果有一种方法可以在编码阶段就提示用户潜在的多线程bug及时修复,则可以将错误扼杀于摇篮之中。

    二、例子

    静态检测所检测到内容,就是程序中的所有数据竞争,在介绍检测的原理之前,我们来详细了解一下数据竞争。
    来观察一下下面的程序

    public class Add {
        public int x = 0;
      
        // 完成x自增操作    
        public void increment() { 
            // x++ 等价于 temp = x;  x = temp+1;          
            x++; 
        }
    }
    
    class Action extends Thread{
        public Add add;
        int total;
    
        public Action(Add add, int total) {
            this.add = add;
            this.total = total;
        }
    
        @Override
        public void run() {
            for(int i = 0; i < total; i ++){
                this.add.increment();
            }
        }
    }
    
    public class Test{
    
        static final int COUNT = 1000;
    
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            List<Integer> list = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                list.add(test());
            }
            System.out.println(list);
        }
    
        public static int test() throws InterruptedException {
            Add add = new Add();
            Action a1 = new Action(add, COUNT);
            Action a2 = new Action(add, COUNT);
    
            a1.start(); a2.start();
            a1.join();  a2.join();
    
            return add.getX();
        }
    }
    

    上述代码的意图是 a1 和 a2 两个线程对于同一个 Add 类对象 add,分别调用 1000 次 increment() 函数,将 add 中的成员变量 x 增加 2000,然而这段程序运行结果是:

    运行结果
    出现了非 2000 的结果,这是为什么呢?
        // 完成x自增操作    
        public void increment() { 
            // x++ 等价于 temp = x;  x = temp+1;          
            x++; 
        }
    

    我们来关注一下在Add类中的 increment() 函数,值得一提的是,x++ 这一操作,并非原子操作,实际上是先将 x 的值读取到临时变量 temp 中,再将 temp + 1 的值赋值给 x

    x 不能直接等于 x + 1 的原因是汇编语言(机器码)不允许赋值(mov)、计算(add/sub等)语句中同时操作两次内存。访问内存的时间远远大于访问寄存器的时间,会使得执行速度变慢。

    我们考虑一下下面这种线程交错情况:


    Bugly interleaving

    两个线程对同一个 Add 对象的 x 变量两次自增操作只让 x 从 0 变成了 1,我们找到了多线程中的错误源头,我们再来观察下正常情况:


    Expected Interleaving

    不难看出,两次调度的区别在于语句 x = temp + 1; 和 'temp = x;' 的顺序不同。这两个语句,就是一个 Data Race,数据竞争。

    三、Data Race 数据竞争

    数据竞争总是由一对操作构成,且是两个线程对于同一个线程内共享变量进行操作。数据竞争有两种,一种是读写冲突,一种是写写冲突:

    • 读写冲突
      考虑只有读写两句话的情况,可能的交错序列如下


      possible interleavings

      交错序列的不同导致了线程1读到了不同的 x。

    • 写写冲突
      考虑只有读写两句话的情况,可能的交错序列如下


      3.png

      交错序列的不同导致了接下来任何一个线程读 x 会不同。

    我们发现:Race condition 的两个操作如果颠倒顺序,会导致程序状态不同【1】。 程序运行中可能会出现多种状态,导致了多线程程序运行的不确定性,从而导致出错的可能。如果可以适当地加锁防止互为数据竞争的两个操作交换顺序执行,则可以预防多线程的错误。

    四、静态检测

    1. 指针图(Point To Graph,PTG)
      Java 程序中的每一个赋值语句 a = b;,表示了将 b 的指针赋给 a,此时 a 和 b 同时指向同一片内存,在指针图中表示为 b 指向 a。将上面的程序转化为如下的指针图:

      PTG
      可以看到 a 同时指向了 a1.add 和 a2.add,因此我们得知 main 函数中的 add 是共享变量,a1.add 和 a2.add 同时指向 main 函数的 add。即,在 PTG 中,从某一个节点出发,通过两条不同的路径可以分别到达的两个节点共享同一片内存。
    2. happens-before关系图(Happens Before Graph,HBG)
      将上面的实例程序抽象为执行顺序图如下,特别的,一个线程的开始和结束分别记录为 begin 和 end 事件:


      4.png

      一个程序中中的部分节点和节点之间存在happens-before关系。类型如下:

      • Must Happens Before
        begin 事件只能作为线程中的第一个事件发生,并且只能在该线程被另一个线程 fork 之后发生。 end 事件只能作为线程中的最后一个事件发生,而 join 事件只能在被 join 线程的 end 事件之后发生。

        main 线程的 a1.start() Happens Before 于 a1 线程 begin 事件
        a2 线程 end 事件 Happens Before 于 main 线程的 a2.join()

      • 线程内串行
        线程内的第n个事件 Happens Before 于第 n+1 个事件。

        a1 线程 begin 事件 Happens Before 于 a1 线程的 temp = x;
        a2 线程的 x = temp+1 Happens Before 于 a2 线程的 end 事件

      • 传递性
        事件a Happens Before 于事件 b,且事件 b Happens Before 于事件 c。则事件 a Happens Before 于事件 c。

    3. 检测
      对于一个程序,我们进行静态分析,可以得到其 PTG 和 HBG,PTG可以让我们知道Java中的两个变量是否引用了同一片内存,HBG可以判断两个操作有无happens-before关系。
      检测的思路为:如果两个对于同一个变量x,可以存在相邻的读读/读写操作,且两个操作没有明确的 happensbefore 关系,就可以认为这两个操作形成了数据竞争。

    这里的相邻指的是,两个操作之间没有对于 x 的其他读写操作。

    五、 局限性与优势

    局限性

    • 静态检测目前(state of the art)仅限于data race的检测。data race本身存在良性和恶性之分。
    • 静态检测基于的是代码静态扫描,对于if分支、for循环等逻辑性强的程序表现不佳,可能对于某种程序类型出现大量 false positive。

    优势

    • 静态检测可以进行增量检测,使得静态检测速度远快于动态,可以集成进入IDE做成实时监测插件(D4 's work)。
    • 静态检测处于软件编码阶段,可以尽早地发现错误,利于软件开发。

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