“Moore’s Law” is a well-known observable phenomenon in computer science that describes a
visible yearly pattern in processor’s die increase. Even though it has held true for the last 57
years, thermal limitations on how much a processor’s core frequencies can be increased, have
led to physical limitations to their performance scaling. The industry has since then shifted
towards multicore architectures, which offer much better and scalable performance, while in
turn forcing programmers to adopt the concurrent programming paradigm when designing new
software, if they wish to make use of this added performance. The use of this paradigm comes
with the unfortunate downside of the sudden appearance of a plethora of additional errors in
their programs, stemming directly from their (poor) use of concurrency techniques.
Furthermore, these concurrent programs themselves are notoriously hard to design and to
verify their correctness, with researchers continuously developing new, more effective and effi-
cient methods of doing so. Noise injection, the theme of this dissertation, is one such method. It
relies on the “probe effect” — the observable shift in the behaviour of concurrent programs upon
the introduction of noise into their routines. The abandonment of ConTest, a popular proprietary
and closed-source noise injection framework, for testing concurrent software written using the
Java programming language, has left a void in the availability of noise injection frameworks for
this programming language.
To mitigate this void, this dissertation proposes OSCAR — a novel open-source noise injection
framework for the Java programming language, relying on static bytecode instrumentation for
injecting noise. OSCAR will provide a free and well-documented noise injection tool for research,
pedagogical and industry usage. Additionally, we propose a novel taxonomy for categorizing new
and existing noise injection heuristics, together with a new method for generating and analysing
concurrent software traces, based on string comparison metrics.
After noising programs from the IBM Concurrent Benchmark with different heuristics, we
observed that OSCAR is highly effective in increasing the coverage of the interleaving space, and
that the different heuristics provide diverse trade-offs on the cost and benefit (time/coverage) of
the noise injection process.Resumo
A “Lei de Moore” é um fenómeno, bem conhecido na área das ciências da computação, que
descreve um padrão evidente no aumento anual da densidade de transístores num processador.
Mesmo mantendo-se válido nos últimos 57 anos, o aumento do desempenho dos processadores
continua garrotado pelas limitações térmicas inerentes `a subida da sua frequência de funciona-
mento. Desde então, a industria transitou para arquiteturas multi núcleo, com significativamente
melhor e mais escalável desempenho, mas obrigando os programadores a adotar o paradigma
de programação concorrente ao desenhar os seus novos programas, para poderem aproveitar o
desempenho adicional que advém do seu uso. O uso deste paradigma, no entanto, traz consigo,
por consequência, a introdução de uma panóplia de novos erros nos programas, decorrentes
diretamente da utilização (inadequada) de técnicas de programação concorrente.
Adicionalmente, estes programas concorrentes são conhecidos por serem consideravelmente
mais difíceis de desenhar e de validar, quanto ao seu correto funcionamento, incentivando investi-
gadores ao desenvolvimento de novos métodos mais eficientes e eficazes de o fazerem. A injeção
de ruído, o tema principal desta dissertação, é um destes métodos. Esta baseia-se no “efeito sonda”
(do inglês “probe effect”) — caracterizado por uma mudança de comportamento observável em
programas concorrentes, ao terem ruído introduzido nas suas rotinas. Com o abandono do Con-
Test, uma framework popular, proprietária e de código fechado, de análise dinâmica de programas
concorrentes através de injecção de ruído, escritos com recurso `a linguagem de programação Java,
viu-se surgir um vazio na oferta de framework de injeção de ruído, para esta mesma linguagem.
Para mitigar este vazio, esta dissertação propõe o OSCAR — uma nova framework de injeção de
ruído, de código-aberto, para a linguagem de programação Java, que utiliza manipulação estática
de bytecode para realizar a introdução de ruído. O OSCAR pretende oferecer uma ferramenta
livre e bem documentada de injeção de ruído para fins de investigação, pedagógicos ou até para
a indústria. Adicionalmente, a dissertação propõe uma nova taxonomia para categorizar os dife-
rentes tipos de heurísticas de injecção de ruídos novos e existentes, juntamente com um método
para gerar e analisar traces de programas concorrentes, com base em métricas de comparação de
strings.
Após inserir ruído em programas do IBM Concurrent Benchmark, com diversas heurísticas, ob-
servámos que o OSCAR consegue aumentar significativamente a dimensão da cobertura do espaço de estados de programas concorrentes. Adicionalmente, verificou-se que diferentes heurísticas
produzem um leque variado de prós e contras, especialmente em termos de eficácia versus
eficiência
