public void run() - Humboldt

Qualitätssicherung von
Software (SWQS)
Prof. Dr. Holger Schlingloff
Humboldt-Universität zu Berlin
und
Fraunhofer FOKUS
4.6.2013: Software Model Checking
Fragen zur Wiederholung
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Was versteht man unter temporaler Logik?
Wozu wird sie verwendet?
Was bedeutet (p U q)
Wie formuliert man
“Auf jeden Regen folgt einmal Sonnenschein”?
Unterschied LTL-CTL?
Wie funktioniert Modellprüfung für temporale Logik?
H. Schlingloff, Software-Qualitätssicherung
Folie 2
Software Model Checking
• Modellprüfung verifiziert eine temporale Formel in einem
Modell
 woher kommt die Formel? woher das Modell?
• Technologische Fortschritte
 direkte Verifikation von Source Code möglich?
 nur Standardeigenschaften?
• Viele (Forschungs-)Tools verfügbar
 BANDERA, BLAST, CBMC, dSPIN, JPF, MAGIC, SLAM, SPIN 4, Verisoft
XT, CMC, ZING, etc.
• Beispiel Java Path Finder (Nasa)
 analysiert direkt den Java Byte Code
 spezialisiert auf Parallelitätsfehler (“race conditions”)
H. Schlingloff, Software-Qualitätssicherung
Folie 3
Beispiel JPF
public class MyRaceCondition {
private static class Target {
int i = 0;
public void incr() { i++; }
}
private static class RaceCar
extends Thread {
Target finish;
public void run() {
for (int k = 0; k<5; k++)
finish.incr(); }
}
public static void main(String[] args)
throws InterruptedException {
Target line = new Target();
RaceCar racer1 = new RaceCar();
racer1.finish = line;
RaceCar racer2 = new RaceCar();
racer2.finish = line;
racer1.start();
racer2.start();
//racer1.join();
//racer2.join();
System.out.println("i: " + line.i +
}
}
H. Schlingloff, Software-Qualitätssicherung
", div: " + 20/(line.i - 2));
Folie 4
Ergebnis
====================================================== error #1
gov.nasa.jpf.jvm.NoUncaughtExceptionsProperty
java.lang.ArithmeticException: division by zero
at MyRaceCondition.main(MyRaceCondition.java:22)
====================================================== snapshot #1
thread java.lang.Thread:{id:0,name:main,status:RUNNING,priority:5,lockCount:0,suspendCount:0}
call stack:
at MyRaceCondition.main(MyRaceCondition.java:22)
thread MyRaceCondition$RaceCar:{id:1,name:Thread-1,status:RUNNING,priority:5,lockCount:0,suspendCount:0}
call stack:
at MyRaceCondition$Target.incr(MyRaceCondition.java:6)
at MyRaceCondition$RaceCar.run(MyRaceCondition.java:13)
thread MyRaceCondition$RaceCar:{id:2,name:Thread-2,status:RUNNING,priority:5,lockCount:0,suspendCount:0}
call stack:
====================================================== results
error #1: gov.nasa.jpf.jvm.NoUncaughtExceptionsProperty "java.lang.ArithmeticException: division by zero a...“
====================================================== statistics
elapsed time:
00:00:02
states:
new=2419, visited=2029, backtracked=4439, end=383
search:
maxDepth=37, constraints hit=0
choice generators: thread=2418 (signal=0, lock=1, shared ref=2028), data=0
heap:
new=10554, released=13688, max live=380, gc-cycles=4446
instructions:
146638
max memory:
15MB
loaded code:
classes=87, methods=1318
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Folie 5
Wie funktioniert das?
• Anweisung i++ ist nicht elementar!
 d.h., i kann jeden Wert zwischen 2 und 10 haben
• JPF sucht alle Interleavings ab
• Explizite Repräsentation des Zustandsraumes
• Depth-first-search
• Eigenschaften: LTL, Assertions
• Auswertung der Formeln während des
Aufbaus des Zustandsgraphen
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Folie 6
JPF Architektur
Aus: W. Visser, P. Mehlitz, Model Checking Programs with Java PathFinder
https://wiki.engr.illinois.edu/download/attachments/.../jpf-tutorial.ppt
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Folie 7
Programmzustände
• Der Zustand des Programms besteht aus
 Information über jeden Thread im Java Programm
-
für jede aufgerufene Methode ein Keller
 den statischen Variablen in allen Klassen
-
Fields und Locks für jede Klasse
 den dynamischen Variablen aller Objekte
- Fields und Locks für jedes Objekt
• Gemeinsame Anteile des Zustandsraumes  Aufteilen auf eine Menge
separat gespeicherter Komponenten
 fields, locks, frames
• Statt einer Menge von Zustandskomponentenwerten wird nur der Index
eines Eintrags gespeichert  jeder Zustand ist ein Integer-Array
• effiziente Repräsentation von Mengen von Integer-Arrays
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Folie 8
Zustandsraumexplosion
• n boolesche Variablen  2n Zustände
• Maßnahmen:
 Symmetrie-Reduktionen
- Äquivalente Zustände werden nur einmal durchsucht
 Partial-order-Reduktionen
- verschiedene Interleavings, die zum selben Ergebnis
führen, werden nur einmal durchsucht
 Abstraktion
- gewisse Anteile des Zustands werden weggelassen
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Folie 9
Symmetrie-Reduktionen
• Idee: Äquivalente Zustände nur einmal durchsuchen
• “Äquivalent”: Im Sinne des erwarteten
Fehlverhaltens
 Speicherverwaltung, Reihenfolge der erzeugten Objekte,
usw.
• Die Reihenfolge, in der Klassen geladen werden,
spielt für JPF keine Rolle
 “Kanonische Ordnung” der Klassen im Speicher
• Verwaltung dynamisch erzeugter Objekte?
 Speichern der Art und Anzahl von “new” Aufrufen
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Folie 10
Partial-Order Reduktion
• Parallele Ausführung von Threads führt zu vielen
verschiedenen Interleavings
 oft beeinflusst die Reihenfolge das Gesamtergebnis nicht
 dann ist es ausreichend, nur eine statt aller Möglichkeiten zu
untersuchen
 Bsp.: {x=0, y=0} x++ || y++ {x=1, y=1}
x=0, y=0
x++
y++
x=1, y=0
x=0, y=1
y++
x++
x=1, y=1
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Folie 11
state space search generates 258 states
with symmetry reduction: 105 states
with partial order reduction: 68 states
with symmetry reduction + partial order reduction : 38 states
class S1 { int x;}
class FirstTask
extends Thread {
public void run() {
S1 s1; int x = 1;
s1 = new S1();
x = 3;
}}
class S2 { int y;}
class SecondTask
extends Thread {
public void run() {
S2 s2; int x = 1;
s2 = new S2();
x = 3;
}}
class Main {
public static void main(String[] args) {
FirstTask task1 = new FirstTask();
SecondTask task2 = new SecondTask();
task1.start(); task2.start();
}}
Bsp. aus:
W. Visser, K. Havelund, G. Brat, S. Park and F. Lerda. "Model Checking Programs."
Automated Software Engineering Journal Volume 10, Number 2, April 2003
www.cs.ucsb.edu/~bultan/courses/267/.../l12.ppt‎
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Folie 12
Abstraktion
• Techniken aus der abstrakten Interpretation von
Programmen (nächstes Kapitel):
 Slicing
 Partielle Evaluation
• Slicing versucht, “irrelevante” Programmteile
wegzulassen




“irrelevant” in Bezug auf ein bestimmtes Kriterium
Z.B. Erreichbarkeit einer bestimmten Anweisung
bestimmte Variablen könnten dazu nicht beitragen
Abhängigkeitsanalyse
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Folie 13
Weitere Abstraktionstechniken
• manuelle Einschränkungen des Zustandsraumes
 32-Bit-Integer zu 8-Bit
 Größe von Arrays einschränken
 dynamische Objekterzeugung vermeiden
• Zusätzliche Annahmen im Programmtext
 Verify.beginAtomic()... Verify.endAtomic()
 Verify.assertTrue(... );
• Ersetzung durch “abstrakte Bereiche”
 z.B. Int durch {<0, =0, >0}
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Folie 14