Οι περισσότερες δημοσιευμένες αναλύσεις για δείκτες είναι ίσως-αναλύσεις: δηλαδή
υπερεκτιμούν τη σχέση συνωνυμίας δεικτών ή τη σχέση “δείχνει-σε”. Οι αναλύσεις
σίγουρης-συνωνυμίας δεικτών έχουν μελετηθεί λιγότερο αλλά προσφέρουν ελκυστικά
πλεονεκτήματα, για τη βελτιστοποίηση και την κατανόηση των προγραμμάτων. Σε
αυτήν
την εργασία δίνουμε ένα δηλωτικό μοντέλο για μια πλούσια οικογένεια αναλύσεων
σίγουρης-συνωνυμίας δεικτών. Αν και υπάρχουν ήδη στη βιβλιογραφία φορμαλισμοί
ανλύσεων σίγουρης-συνωνυμίας, δίνουμε έμφαση στη μοντελοποίηση και την ανάδειξη
των κύριων σημείων όπου ένας αλγόριθμος μπορεί να προσαρμόσει την ισορροπία
μεταξύ της συλλογής πληροφορίας και της απόδοσης της ανάλυσης. Επιπλέον,
δείχνουμε
ότι το μοντέλο μας μπορεί εύκολα να επεκταθεί για να συμπεριλάβει μια ανάλυση
για
τη σχέση “σίγουρα-δείχνει-σε”. Το μοντέλο μας είναι εκτελέσιμο, στη γλώσσα
Datalog,
και αποτελεί τη βάση για μια ολοκληρωμένη ανάλυση σίγουρης-συνωνυμίας δεικτών
για
κώδικα σε μορφή Java bytecode. Εξετάζουμε σε βάθος πώς μπορεί να
παραμετροποιηθεί
η ανάλυση και ποσοτικοποιούμε την επίδραση των σχεδιαστικών αποφάσεών σε μεγάλα
δοκιμαστικά προγράμματα Java.Most published pointer analysis algorithms are may-analyses: they
over-approximate
aliasing or points-to relations. Must-alias analyses are more rarely studied
but offer at-
tractive benefits, for optimization and program understanding. In this thesis
we give a
declarative model of a rich family of must-alias analyses. Although other
specifications of
must-alias algorithms exist in the literature, our emphasis is on modeling and
exposing
the key points where the algorithm can adjust its inference power vs.
scalability trade-
off. Furthermore, we show that our model can be easily extended to also
incorporate a
must-point-to analysis. Our model is executable, in the Datalog language, and
forms the
basis for a full-fledged must-alias analysis of Java bytecode. We discuss
insights on con-
figuring a must-alias analysis and quantify the impact of design decisions on
large Java
benchmarks
