Replaying and Isolating Failure-Inducing Program Interactions

A program fails. What now? A programmer must debug the program to fix the problem, by completing two fundamental debugging tasks: first, the programmer has to reproduce the failure; second, she has to find the failure cause. Both tasks can result in a tedious, long-lasting, and boring work on the one hand, and can be a factor that significantly drives up costs and risks on the other hand. The field of automated debugging aims to ease the search for failure causes. This work presents JINSI, taking a new twist on automated debugging that aims to combine ease of use with unprecedented effectiveness. Taking a single failing run, we automatically record and minimize the interactions between objects to the set of calls relevant for the failure. The result is a minimal unit test that faithfully reproduces the failure at will: "Out of these 14,628 calls, only 2 are required". In a study of 17 real-life bugs, JINSI reduced the search space to 13.7 % of the dynamic slice or 0.22 % of the source code, with only 1 to 12 calls left to examine—a precision not only significantly above the state of the art, but also at a level at which fault localization ceases to be a problem. Moreover, by combining delta debugging, event slicing, and dynamic slicing, we are able to automatically compute failure reproductions along cause-effect chains eventually leading to the defect—both efficiently and effectively. JINSI provides minimal unit tests with related calls which pinpoints the circumstances under which the failure occurs at different abstraction levels. In that way, the approach discussed in this thesis ensures a high diagnostic quality and enables the programmer to concentrate on automatically selected parts of the program relevant to the failure.Ein Programm liefert ein falsches Ergebnis. Was nun? Ein Entwickler muss das Programm, mit dem Ziel den eigentlichen Defekt im Programmcode zu beheben, debuggen. Hierzu sind zwei fundamentale Schritte erforderlich: der Entwickler muss den Fehler zunächst reproduzieren, und er muss schließlich die genaue Fehlerursache finden. Diese Aufgabenstellung kann einerseits in einer mühsamen, langwierigen und auch langweiligen Suche münden, anderseits kann sie einen Faktor darstellen, der die Kosten der Entwicklung erheblich in die Höhe treibt und die damit verbundenen Risiken schwer kalkulierbar macht. Ziel des Gebietes der Automatischen Fehlersuche ist es, jene Suche nach den genauen Ursachen von Programmfehlern zu vereinfachen. Die vorliegende Dissertation beschreibt JINSI, ein neuartiges Verfahren zur automatischen Fehlersuche, welches Anwenderfreundlichkeit mit beispielloser Leistungsfähigkeit vereint. Anhand eines einzelnen fehlschlagenden Programmlaufes zeichnen wir Objektinteraktionen auf und vereinfachen diese, bis lediglich jene Interaktionen verbleiben, die für den Fehler relevant sind. Das Ergebnis ist ein minimaler Unittest, der den Fehler originalgetreu und nach Belieben reproduzieren kann: "Von den 14.628 Methodenaufrufen werden nur 2 benötigt." In einer Untersuchung von 17 Fehlern aus der Praxis reduzierte JINSI den Suchraum auf 13,7% des dynamischen Slices bzw. auf 0,22% des Quelltextes. Dabei blieben 1 bis 12 Interaktionen übrig, die zum Auffinden der Fehlerursache untersucht werden müssen. Diese Präzision übertrifft nicht nur den bis dato letzten Stand der Forschung, sondern ist auch auf einem Niveau, auf dem das Problem der Fehlerursachenbestimmung aufhört zu bestehen. Durch die Verknüpfung von Delta Debugging, Event Slicing und Dynamischem Slicing sind wir in der Lage Fehlerreproduktionen vollautomatisch entlang von Ursache-Wirkungsketten zu bestimmen — vom Symptom bis zur Ursache des Fehlers. JINSI bestimmt Unittests mit zusammenhängenden Interaktionen die genau festlegen, unter welchen Umständen ein Fehler auf verschiedenen Abstraktionsebenen innerhalb des Programmes auftritt. Auf diese Weise erreicht das in dieser Arbeit diskutierte Verfahren eine hohe Diagnosequalität und hilft dem Programmierer sich auf die Teile des Programmes zu konzentrieren, die für das Fehlschlagen relevant sind