【课程笔记】南大软件分析课程8——指针分析-上下文敏感（课时11

2020-05-13 本文已影响0人 bsauce

重点：

上下文敏感指针分析的完整算法（一般其他教程中很少涉及到）。
上下文敏感概念，堆对象的上下文敏感表示，上下文敏感指针分析的规则。
上下文的三种选择，以及效率、准确度的对比。

1.上下文不敏感的问题

说明：上下文敏感分析是对指针分析的准确性提升最有效的技术。

（1）问题

8-1-1-上下文不敏感.png

问题：上下文不敏感时，分析常量传播这个问题，由于没有明确调用id()的上下文，会把不同的调用混合在一起，对id函数内的变量n只有一种表示（没有对局部变量进行区分），导致n指向的对象集合增大，将i识别为非常量NAC。实际上，x.get()的值只来自于One()对象，i应该是常量1。

解决：根据调用的上下文（主要有3种：如根据调用点所在的行数——call-site sensitivity）来区分局部变量。

（2）上下文敏感分析

概念：

call-site sensitivity (call-string)：根据调用点位置的不同来区分上下文，3：id(n1) / 4：id(n2)。
Cloning-Based Context Sensitivity：每种上下文对应一个节点，标记调用者行数。克隆多少数据，后面会讨论。

8-1-2-上下文敏感.png
Context-Sensitive Heap：面向对象程序（如Java）会频繁修改堆对象，称为heap-insensitive。所以不仅要给变量加上下文，也要给堆抽象加上下文，称为heap context（本课程是基于allocate-site来进行堆抽象的）。

堆抽象上下文示例：

8-1-3-堆抽象上下文敏感.png

堆抽象上下文不敏感：如果不区分8 X x = new X();调用的堆抽象的上下文，导致只有1个o₈.f，把两个上下文调用产生的o₈.f指向集合都合并了，得出了o₈.f的错误指向的结果。

堆抽象上下文敏感：用不同的调用者来区分堆抽象，如3:o8、4:o8是不同的堆抽象。所以说，既要根据上下文的不同来区分局部变量，也要区分堆抽象，例如：3:p是给变量加上下文，3:o8是给堆抽象加上下文。

2.Context Sensitive Pointer Analysis：Rules

标记：根据调用者的行数来区分不同上下文，只要区分了函数、变量、堆对象，就能够区分实例域、上下文敏感的指针（变量+对象域）。C—上下文（暂时用调用点的行数表示），O—对象，F—对象中的域。

8-2-1-标记.png

规则：跟之前区别不大，只是增加了个上下文标记，注意load表示和之前有区别。

8-2-2-规则.png

call指令规则：

上下文对于Dispatch(o_i, k)（找目标函数）没有影响，根据o_i指向和函数签名k找到目标函数。select(c, l, c':o_i, m)根据调用时的信息来给调用目标函数选择上下文（c是调用者的上下文，l是调用者的行号，c':o_i是x对象的指向集合，m是目标函数），c^t表示目标函数的上下文（后面会将如何Select如何选择上下文）。c是可以累积的，一连串的调用，上下文将用一连串的行数来表示。
传递this变量：c^t:m_this是目标函数c^t:m的this变量
传递参数：c^t:m_pj是目标函数c^t:m的第j个形参。
传递返回值：c^t:m_ret是目标函数c^t:m的返回值
8-2-3-call规则.png

3.Context Sensitive Pointer Analysis：Algorithms

区别：和过程间指针分析相比，仍然分为两个过程，分别是构造PFG和根据PFG传递指向信息。主要区别是添加了上下文。

PFG构造：边添加规则和之前一样，Assign、Store、Load、Call，Call需要加参数传递、返回值传递的边。

8-3-1-上下文敏感PTA算法.png

符号：

S：可达语句的集合（就是RM中的语句）
S_m：函数m中的语句
RM：可达函数的集合
CG：调用图的边

算法：被调用函数的上下文暂时用c^t表示，之后会解释Select()函数。

先处理New、Assign指令。AddReachable(c:m)只多了上下文。
遍历WL，Propagate()和原来相同。
处理Store、Load指令，AddEdge()只多了上下文。
处理Call指令，ProcessCall()，多了一行c^t=Select(c,l,c':o_i,m)，在找到调用目标函数之后，需选择被调用的函数的上下文。

4.Context Sensitivity Variants—上下文的选取

上下文的选取主要采用3类：

Call-Site Sensitivity
Object Sensitivity
Type Sensitivity
...

说明：Select(c,l,c':o_i,m)，c—调用者上下文，l—调用者，c':o_i—接收对象（含堆的上下文信息）。

（1）Call-Site Sensitivity

原理：又称为k-call-site sensitivity / k-CFA，不断添加调用行号。1991年Olin Shivers提出。

Select(c,l,c':o_i,m) = (l',...,l'', l)

问题：如果函数调用自身，导致无限递归，如何限制上下文长度？

解决：k-limiting Context Abstraction。只取最后k个上下文，通常取k<=3。例如，函数的上下文通常取2，堆上下文通常取1。

示例：采用1-Call-Site。

interface Number { int get(); }
class One implements Number { public int get() { return 1; }}
class Two implements Number { public int get() { return 2; }}
1   class C {
2       static void main() {
3           C c = new C();
4           c.m();
5       }
6
7       Number id(Number n) {
8           return n;
9       }
10      void m() {
11          Number n1,n2,x,y;
12          n1 = new One();
13          n2 = new Two();
14          x = this.id(n1);
15          y = this.id(n2);
16          x.get();
17      }
18  }

	WL	正处理	PFG	指针集	RM	CG	处理语句	算法语句
1					{[]:C.main()}		3	AddReachable(m^entry)—加入RM
2	[<[]:c, {o₃}>]						3	AddReachable(m^entry)—处理New
3	[]	<[]:c, {o₃}>		pt([]:c) ={o₃}；				While开头，Propagate()—遍历WL更新指针
4	[⟨[4]:C.m_this, {o₃}⟩]						4	ProcessCall()—this指针加入WL
5	[⟨[4]:C.m_this, {o₃}⟩]					{[ ]:4 → [4]:C.m()}；		ProcessCall()——函数加入CG
6	[⟨[4]:C.m_this, {o₃}⟩，⟨[4]:n₁, {o₁₂⟩，⟨[4]:n₂, {o₁₃⟩]		没有参数/返回值		{[]:C.main(), [4]:C.m()}		12,13	ProcessCall():AddReachable(m)处理m函数中的New
7	[⟨[4]:n₁, {o₁₂⟩，⟨[4]:n₂, {o₁₃⟩]	⟨[4]:C.m_this, {o₃}⟩		pt([]:c) ={o₃}；pt([4]:C.m_this)={o₃}；				While开头，Propagate()—遍历WL更新指针
8	[⟨[4]:n₁, {o₁₂⟩，⟨[4]:n₂, {o₁₃⟩]							ProcessCall():处理m中的this调用
9	[⟨[4]:n₁, {o₁₂⟩，⟨[4]:n₂, {o₁₃⟩]						14	ProcessCall():Select(c,l,c':oⁱ)选择上下文c^t=[14]
10	[⟨[4]:n₁, {o₁₂⟩，⟨[4]:n₂, {o₁₃⟩]				{[]:C.main()， [4]:C.m()，[14]:C.id(Number)}	{[ ]:4 → [4]:C.m()；[4]:14 → [14]:C.id(Number)}；		ProcessCall():AddReachable([14]:C.id(Number))
11	[⟨[4]:n₁, {o₁₂⟩，⟨[4]:n₂, {o₁₃⟩]		[4]:n1→[14]:n→[4]:x；					ProcessCall():AddEdge()参数边/返回值边
12	[⟨[4]:n₁, {o₁₂⟩，⟨[4]:n₂, {o₁₃⟩]		[4]:n1→[14]:n→[4]:x；[4]:n2→[15]:n→[4]:y；		{[]:C.main()， [4]:C.m()，[14]:C.id(Number)，[15]:C.id(Number)}	{[ ]:4 → [4]:C.m()；[4]:14 → [14]:C.id(Number)，[4]:15 → [15]:C.id(Number)}；	15	ProcessCall()同理
13	[]	[⟨[4]:n₁, {o₁₂⟩，⟨[4]:n₂, {o₁₃⟩]	8-4-1-PFG.png					While开头—遍历WL更新指针
14	[]				8-4-2-RM.png	8-4-3-CG.png	16	While开头，ProcessCall()—处理`x.get()`

上下文不敏感vs上下文敏感（1-Call-Site）：

8-4-4-不敏感vs敏感.png

（2）Object Sensitivity

原理：针对面向对象语言，用receiver object来表示上下文。对比1层的调用点敏感和对象敏感，时间和准确性上对象敏感显然更优，这是由面向对象语言的特点所确定的。

Select(c,l,c':o_i,m) = [o_j, ... , o_k, o_i] （c' = [o_j, ... , o_k]）

示例：选取1-object，最终pt(x)=o₃。

8-4-5-对象上下文示例.png

对比：对比1-Call-Site和1-object上下文，在这个示例中1-object明显更准确。原因是面向对象语言的特性，多态性产生很多继承链，一层一层调用子对象，其中最关键的是receiver object，receiver object决定了调用者的根源。本例有多层调用，若采用2-Call-Site就不会出错。

8-4-6-callsite_vs_object.png

8-4-6-callsite_vs_object2.png

示例2：在本示例中，1-Call-Site明显更准确。因为同一个receiver object用不同参数多次调用了子函数，导致局部变量无法区分。

8-4-6-callsite_vs_object3.png

结论：所以理论上，对象敏感与callsite敏感的准确度无法比较。但是对于面向对象语言，对象敏感的准确度要优于callsite敏感。

（3）Type Sensitivity

原理：牺牲精度，提高速度。基于创建点所在的类型，是基于对象敏感粗粒度的抽象，精度较低。

Select(c,l,c':o_i,m) = [𝑡′,...,𝑡′′,InType(𝑜_𝑖)] 其中𝑐′ = [𝑡′, ... , 𝑡′′]

8-4-7-Type_vs_Object.png

（4）总体对比

精度：object > type > call-site

效率：type > object > call-site

本课老师提出选择上下文的方法，对代码的特点有针对性的选择上下文方法，见A Principled Approach to Selective Context Sensitivity for Pointer Analysis。厉害了！

课后问题

问题1：流敏感和上下文敏感对变量/堆抽象的表示有什么区别？

上下文敏感：某个变量在不同上下文的指向，以调用点位置作为区分度。
流敏感：比如说程序运行到第4行，在这个位置变量的指向是什么，第20行又指向哪些，以控制流的位置来作为区分度。

对于面向对象语言，Steensgaard算法不实用。

问题2：如果循环中同一行多次调用同一函数，会区分每次调用吗？循环展开还是不展开？

本课程分析的是流不敏感，所以不会展开循环。Java分析不需要流敏感，开销太大了，效果不明显。