Alexander Klaus

• As the usage of concurrency in software has gained importance in the last years, and is still rising, new types of defects increasingly appeared in software. One of the most prominent and critical types of such new defect types are data races. Although research resulted in an increased effectiveness of dynamic quality assurance regarding data races, the efficiency in the quality assurance process still is a factor preventing widespread practical application. First, dynamic quality assurance techniques used for the detection of data races are inefficient. Too much effort is needed for conducting dynamic quality assurance. Second, dynamic quality assurance techniques used for the analysis of reported data races are inefficient. Too much effort is needed for analyzing reported data races and identifying issues in the source code. The goal of this thesis is to enable efficiency improvements in the process of quality assurance for data races by: (1) analyzing the representation of the dynamic behavior of a system under test. The results are used to focus instrumentation of this system, resulting in a lower runtime overhead during test execution compared to a full instrumentation of this system. (2) Analyzing characteristics and preprocessing of reported data races. The results of the preprocessing are then provided to developers and quality assurance personnel, enabling an analysis and debugging process, which is more efficient than traditional analysis of data race reports. Besides dynamic data race detection, which is complemented by the solution, all steps in the process of dynamic quality assurance for data races are discussed in this thesis. The solution for analyzing UML Activities for nodes possibly executing in parallel to other nodes or themselves is based on a formal foundation using graph theory. A major problem that has been solved in this thesis was the handling of cycles within UML Activities. This thesis provides a dynamic limit for the number of cycle traversals, based on the elements of each UML Activity to be analyzed and their semantics. Formal proofs are provided with regard to the creation of directed acyclic graphs and with regard to their analysis concerning the identification of elements that may be executed in parallel to other elements. Based on an examination of the characteristics of data races and data race reports, the results of dynamic data race detection are preprocessed and the outcome of this preprocessing is presented to users for further analysis. This thesis further provides an exemplary application of the solution idea, of the results of analyzing UML Activities, and an exemplary examination of the efficiency improvement of the dynamic data race detection, which showed a reduction in the runtime overhead of 44% when using the focused instrumentation compared to full instrumentation. Finally, a controlled experiment has been set up and conducted to examine the effects of the preprocessing of reported data races on the efficiency of analyzing data race reports. The results show that the solution presented in this thesis enables efficiency improvements in the analysis of data race reports between 190% and 660% compared to using traditional approaches. Finally, opportunities for future work are shown, which may enable a broader usage of the results of this thesis and further improvements in the efficiency of quality assurance for data races.
• Da die Verwendung von Concurrency in Software in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen hat, und immer noch gewinnt, sind zunehmend neue Arten von Fehlern in Software aufgetaucht. Eine der prominentesten und kritischsten Arten solcher neuer Fehlertypen sind data races. Auch wenn die Forschung zu einer steigenden Effektivität von Verfahren der dynamischen Qualitätssicherung geführt hat, so ist die Effizienz im Prozess der Qualitätssicherung noch immer ein Faktor, der eine weitverbreitete praktische Anwendung verhindert. Zum einen wird zu viel Aufwand benötigt, um dynamische Qualitätssicherung durchzuführen. Zum anderen sind die Verfahren zur Analyse gemeldeter data races ineffizient; es wird zu viel Aufwand benötigt, um gemeldete data races zu analysieren und Probleme im Quellcode zu identifizieren. Das Ziel dieser Dissertation ist es, Effizienzsteigerungen im Qualitätssicherungsprozess für data races zu ermöglichen, durch: (1) Analyse der Repräsentation des dynamischen Verhaltens des zu testenden Systems. Mit den Ergebnissen wird die Instrumentierung dieses Systems fokussiert, so dass ein im Vergleich zur vollen Instrumentierung des Systems geringerer Mehraufwand an Laufzeit benötigt wird. (2) Analyse der Charakteristiken von und Vorverarbeitung der gemeldeten data races. Die Ergebnisse der Vorverarbeitung werden Mitarbeitenden in der Entwicklung und Qualitätssicherung präsentiert, so dass ein Analyse- und Fehlerbehebungsprozess ermöglicht wird, welcher effizienter als traditionelle Analysen gemeldeter data races ist. Mit Ausnahme der dynamischen data race Erkennung, welche durch die Lösung komplementiert wird, werden alle Schritte im Prozess der dynamischen Qualitätssicherung für data races in dieser Dissertation behandelt. Die Lösung zur Analyse von UML Aktivitäten auf Knoten, die möglicherweise parallel zu sich selbst oder anderen Knoten ausgeführt werden, basiert auf einer formalen Grundlage aus dem Bereich der Graphentheorie. Eines der Hauptprobleme, welches gelöst wurde, war die Verarbeitung von Zyklen innerhalb der UML Aktivitäten. Diese Dissertation führt ein dynamisches Limit für die Anzahl an Zyklusdurchläufen ein, welches die Elemente jeder zu analysierenden UML Aktivität sowie deren Semantiken berücksichtigt. Ebenso werden formale Beweise präsentiert in Bezug auf die Erstellung gerichteter azyklischer Graphen, sowie deren Analyse zur Identifizierung von Elementen, die parallel zu anderen Elementen ausgeführt werden können. Auf Basis einer Untersuchung von Charakteristiken von data races sowie Meldungen von data races werden die Ergebnisse der dynamischen Erkennung von data races vorverarbeitet, und das Ergebnis der Vorverarbeitung gemeldeter data races wird Benutzern zur weiteren Analyse präsentiert. Diese Dissertation umfasst weiterhin eine exemplarische Anwendung der Lösungsidee und der Analyse von UML Aktivitäten, sowie eine exemplarische Untersuchung der Effizienzsteigerung der dynamischen Erkennung von data races. Letztere zeigte eine Reduktion des Mehraufwands an Laufzeit von 44% bei fokussierter Instrumentierung im Vergleich zu voller Instrumentierung auf. Abschließend wurde ein kontrolliertes Experiment aufgesetzt und durchgeführt, um die Effekte der Vorverarbeitung gemeldeter data races auf die Effizienz der Analyse dieser gemeldeten data races zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass die in dieser Dissertation vorgestellte Lösung verglichen mit traditionellen Ansätzen Effizienzsteigerungen in der Analyse gemeldeter data races von 190% bis zu 660% ermöglicht. Abschließend werden Möglichkeiten für zukünftige Arbeiten vorgestellt, welche eine breitere Anwendung der Ergebnisse dieser Dissertation ebenso wie weitere Effizienzsteigerungen im Qualitätssicherungsprozess für data races ermöglichen können.