體系結(jié)構(gòu)擴(kuò)展支持的軟件故障檢測和定位技術(shù)研究.pdf

1、軟件作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的神經(jīng)中樞已經(jīng)延伸到現(xiàn)代社會的各個角落，無所不在。一方面，軟件是設(shè)計(jì)師塑造的、功能強(qiáng)大的工具；但另一方面，寄生著各種“bug”的軟件，頃刻間又可以演變?yōu)槠茐牧?qiáng)大的敵人，這就是軟件的“雙重效應(yīng)”。Mark Paulk博士指出現(xiàn)階段軟件系統(tǒng)中出現(xiàn)錯誤在所難免。建立高可靠的軟件生產(chǎn)線能夠最大程度地保證軟件質(zhì)量，特別對于航天飛行器、汽車電子、測控系統(tǒng)等高可靠性應(yīng)用場合具有重要意義，可縮短軟件開發(fā)時間、降低開發(fā)成本，提高服務(wù)質(zhì)

2、量。
　　 本文研究了軟件行為建模方法，多層次多角度地對軟件系統(tǒng)的可靠性進(jìn)行驗(yàn)證，檢測和定位系統(tǒng)中存在的軟件錯誤，提高軟件的可用性，降低軟件錯誤引起系統(tǒng)故障的風(fēng)險。本文研究實(shí)現(xiàn)了體系結(jié)構(gòu)擴(kuò)展支持的軟件調(diào)試技術(shù)，從系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)層面提供軟件故障診斷與分析的自動化與智能化技術(shù)支持，從而減少程序員診斷軟件故障時所付出的辛苦，提高軟件調(diào)試效率，達(dá)到縮短系統(tǒng)軟件開發(fā)周期，降低開發(fā)成本，提高可靠性的目的。
　　 本文首先全面介紹了目前

3、軟件故障檢測和定位方面的一系列相關(guān)研究和實(shí)現(xiàn)技術(shù)，并分析了這些領(lǐng)域主要的研究內(nèi)容、研究方法和部分商用系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，同時指出了已有研究的缺點(diǎn)與不足，從而引出了本文的研究。
　　 首先，構(gòu)建了C語言的bug分類體系，在此基礎(chǔ)上，分析了開源大型系統(tǒng)軟件的bug列表，總結(jié)了bug發(fā)展趨勢以及對調(diào)試技術(shù)的要求；結(jié)合軟件動態(tài)運(yùn)行狀態(tài)變化的特點(diǎn)，從指令流、數(shù)據(jù)流以及兩者的關(guān)聯(lián)約束出發(fā)，分析研究軟件行為的自相似性規(guī)律，在此基礎(chǔ)上，提出了軟件行

4、為模型，并闡述了目前軟件bug分布規(guī)律的原因。同時，在結(jié)合軟件行為模型，提出了基于體系結(jié)構(gòu)擴(kuò)展支持的故障檢測框架，并且討論了體系結(jié)構(gòu)擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)時語義重載和任務(wù)語義感知等關(guān)鍵技術(shù)。
　　 本文從研究軟件運(yùn)行過程中指令與指令間的統(tǒng)計(jì)自相似性規(guī)律，提出了采用數(shù)據(jù)挖掘的方法挖掘軟件系統(tǒng)中的隱性編程規(guī)則，從而檢測軟件系統(tǒng)中存在的bug。通過分析Bide挖掘算法，對BEE操作進(jìn)行優(yōu)化提出了Bide+挖掘算法。同時，采用體系結(jié)構(gòu)擴(kuò)展支持的方法實(shí)

5、現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集以及在線故障檢測。同時對規(guī)則生成和檢測過程中的一些優(yōu)化問題進(jìn)行了討論。
　　 針對控制流錯誤成為bug主流的問題，研究軟件狀態(tài)跳轉(zhuǎn)行為的統(tǒng)計(jì)性規(guī)律，在分析現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)調(diào)試模型不足的基礎(chǔ)上，提出了在線統(tǒng)計(jì)調(diào)試模型。在此基礎(chǔ)上，討論了基于體系結(jié)構(gòu)擴(kuò)展支持的在線統(tǒng)計(jì)調(diào)試實(shí)現(xiàn)方法，同時探討研究了數(shù)據(jù)采集和檢測階段的一些優(yōu)化技術(shù)。
　　 結(jié)合軟件行為模型，定義了數(shù)據(jù)競爭問題，并討論了數(shù)據(jù)競爭問題難以調(diào)試的原因。提出了更強(qiáng)必