A Study of Concurrency Bugs and Advanced Development Support for Actor-based Programs

The actor model is an attractive foundation for developing concurrent applications because actors are isolated concurrent entities that communicate through asynchronous messages and do not share state. Thereby, they avoid concurrency bugs such as data races, but are not immune to concurrency bugs in general. This study taxonomizes concurrency bugs in actor-based programs reported in literature. Furthermore, it analyzes the bugs to identify the patterns causing them as well as their observable behavior. Based on this taxonomy, we further analyze the literature and find that current approaches to static analysis and testing focus on communication deadlocks and message protocol violations. However, they do not provide solutions to identify livelocks and behavioral deadlocks. The insights obtained in this study can be used to improve debugging support for actor-based programs with new debugging techniques to identify the root cause of complex concurrency bugs.Comment: - Submitted for review - Removed section 6 "Research Roadmap for Debuggers", its content was summarized in the Future Work section - Added references for section 1, section 3, section 4.3 and section 5.1 - Updated citation

Typing actors using behavioural types

The actor model of computation assists and disciplines the development of concurrent programs by forcing the software engineer to reason about high-level concurrency abstractions. While this leads to a better handling of concurrency-related issues, the model itself does not exclude erratic program behaviours. In this paper we consider the actor model and investigate a type-based static analysis to identify actor systems which may behave erraticly during runtime. We consider the notion of behavioural types and consider issues related to the nature of the actor model including non-determinism, multi-party communication, dynamic actor spawning, non-finite computation and a possibly changing communication topology, which we contrast with existing works.peer-reviewe

Prototyping a scalable Aggregate Computing cluster with open-source solutions

L'Internet of Things è un concetto che è stato ora adottato in modo pervasivo per descrivere un vasto insieme di dispositivi connessi attraverso Internet. Comunemente, i sistemi IoT vengono creati con un approccio bottom-up e si concentrano principalmente sul singolo dispositivo, il quale è visto come la basilare unità programmabile. Da questo metodo può emergere un comportamento comune trovato in molti sistemi esistenti che deriva dall'interazione di singoli dispositivi. Tuttavia, questo crea un'applicazione distribuita spesso dove i componenti sono strettamente legati tra di loro. Quando tali applicazioni crescono in complessità, tendono a soffrire di problemi di progettazione, mancanza di modularità e riusabilità, difficoltà di implementazione e problemi di test e manutenzione. L'Aggregate Programming fornisce un approccio top-down a questi sistemi, in cui l'unità di calcolo di base è un'aggregazione anziché un singolo dispositivo. Questa tesi consiste nella progettazione e nella distribuzione di una piattaforma, basata su tecnologie open-source, per supportare l'Aggregate Computing nel cloud, in cui i dispositivi saranno in grado di scegliere dinamicamente se il calcolo si trova su se stessi o nel cloud. Anche se Aggregate Computing è intrinsecamente progettato per un calcolo distribuito, il Cloud Computing introduce un'alternativa scalabile, affidabile e altamente disponibile come strategia di esecuzione. Quest'opera descrive come sfruttare una Reactive Platform per creare un'applicazione scalabile nel cloud. Dopo che la struttura, l'interazione e il comportamento dell'applicazione sono stati progettati, viene descritto come la distribuzione dei suoi componenti viene effettuata attraverso un approccio di containerizzazione con Kubernetes come orchestratore per gestire lo stato desiderato del sistema con una strategia di Continuous Delivery

Using an Actor Framework for Scientific Computing: Opportunities and Challenges

We examine the challenges and advantages of using an actor framework for programming and execution of scientific workflows. The following specific topics are studied: implementing workflow semantics and typical workflow patterns in the actor model, parallel and distributed execution of workflow activities using actors, leveraging event sourcing as a novel approach for workflow state persistence and recovery, and applying supervision as a fault tolerance model for workflows. In order to practically validate our research, we have created Scaflow, an Akka-based programming library and workflow execution engine. We study an example workflow implemented in Scaflow, and present experimental measurements of workflow persistence overhead

A Semantic Consistency Model to Reduce Coordination in Replicated Systems

Large-scale distributed applications need to be available and responsive to satisfy millions of users, which can be achieved by having data geo-replicated in multiple replicas. However, a partitioned system cannot sustain availability and consistency at fully. The usage of weak consistency models might lead to data integrity violations, triggered by problematic concurrent updates, such as selling twice the last ticket on a flight company service. To overcome possible conflicts, programmers might opt to apply strong consistency, which guarantees a total order between operations, while preserving data integrity. Nevertheless, the illusion of being a non-replicated system affects its availability. In contrast, weaker notions might be used, such as eventual consistency, that boosts responsiveness, as operations are executed directly at the source replica and their effects are propagated to remote replicas in the background. However, this approach might put data integrity at risk. Current protocols that preserve invariants rely on, at least, causal consistency, a consistency model that maintains causal dependencies between operations. In this dissertation, we propose a protocol that includes a semantic consistency model. This consistency model stands between eventual consistency and causal consistency. We guarantee better performance comparing with causal consistency, and ensure data integrity. Through semantic analysis, relying on the static analysis tool CISE3, we manage to limit the maximum number of dependencies that each operation will have. To support the protocol, we developed a communication algorithm in a cluster. Additionally, we present an architecture that uses Akka, an actor-based middleware in which actors communicate by exchanging messages. This architecture adopts the publish/subscribe pattern and includes data persistence. We also consider the stability of operations, as well as a dynamic cluster environment, ensuring the convergence of the replicated state. Finally, we perform an experimental evaluation regarding the performance of the algorithm using standard case studies. The evaluation confirms that by relying on semantic analysis, the system requires less coordination between the replicas than causal consistency, ensuring data integrity.Aplicações distribuídas em larga escala necessitam de estar disponíveis e de serem responsivas para satisfazer milhões de utilizadores, o que pode ser alcançado através da geo-replicação dos dados em múltiplas réplicas. No entanto, um sistema particionado não consegue garantir disponibilidade e consistência na sua totalidade. O uso de modelos de consistência fraca pode levar a violações da integridade dos dados, originadas por escritas concorrentes problemáticas. Para superar possíveis conflitos, os programadores podem optar por aplicar modelos de consistência forte, originando uma ordem total das operações, assegurando a integridade dos dados. Em contrapartida, podem ser utilizadas noções mais fracas, como a consistência eventual, que aumenta a capacidade de resposta, uma vez que as operações são executadas diretamente na réplica de origem e os seus efeitos são propagados para réplicas remotas. No entanto, esta abordagem pode colocar em risco a integridade dos dados. Os protocolos existentes que preservam as invariantes dependem, pelo menos, da consistência causal, um modelo de consistência que mantém as dependências causais entre operações. Nesta dissertação propomos um protocolo que inclui um modelo de consistência semântica. Este modelo situa-se entre a consistência eventual e a consistência causal. Garantimos um melhor desempenho em comparação com a consistência causal, e asseguramos a integridade dos dados. Através de uma análise semântica, obtida através da ferramenta de análise estática CISE3, conseguimos limitar o número de dependências de cada operação. Para suportar o protocolo, desenvolvemos um algoritmo de comunicação entre um aglomerado de réplicas. Adicionalmente, apresentamos uma arquitetura que utiliza Akka, um middleware baseado em atores que trocam mensagens entre si. Esta arquitetura utiliza o padrão publish/subscribe e inclui a persistência dos dados. Consideramos também a estabilidade das operações, bem como um ambiente dinâmico de réplicas, assegurando a convergência do estado. Por último, apresentamos a avaliação do desempenho do algoritmo desenvolvido, que confirma que a análise semântica das operações requer menos coordenação entre as réplicas que a consistência causal