論文の概要: Error Propagation Analysis for Multithreaded Programs: An Empirical Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16791v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 02:36:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 17:44:25.843438
• Title: Error Propagation Analysis for Multithreaded Programs: An Empirical Approach
• Title（参考訳）: マルチスレッドプログラムのエラー伝搬解析 : 経験的アプローチ
• Authors: Stefan Winter, Abraham Chan, Habib Saissi, Karthik Pattabiraman, Neeraj Suri
• Abstract要約: フォールトインジェクションは、エラーに対するプログラムの堅牢性を測定するテクニックである。 EPAは通常、フォールトフリー(ゴールド)実行のトレースとプログラムの障害実行のトレースを比較します。 EPAのアプローチは、非決定論的ゴールデンランを持つマルチスレッドプログラムには当てはまらない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.1372356952003795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fault injection is a technique to measure the robustness of a program to errors by introducing faults into the program under test. Following a fault injection experiment, Error Propagation Analysis (EPA) is deployed to understand how errors affect a program's execution. EPA typically compares the traces of a fault-free (golden) run with those from a faulty run of the program. While this suffices for deterministic programs, EPA approaches are unsound for multithreaded programs with non-deterministic golden runs. In this paper, we propose Invariant Propagation Analysis (IPA) as the use of automatically inferred likely invariants ("invariants" in the following) in lieu of golden traces for conducting EPA in multithreaded programs. We evaluate the stability and fault coverage of invariants derived by IPA through fault injection experiments across six different fault types and six representative programs that can be executed with varying numbers of threads. We find that stable invariants can be inferred in all cases, but their fault coverage depends on the application and the fault type. We also find that fault coverage for multithreaded executions with IPA can be even higher than for traditional singlethreaded EPA, which emphasizes that IPA results cannot be trivially extrapolated from traditional EPA results.
• Abstract（参考訳）: フォールトインジェクションは、テスト対象のプログラムに障害を導入することで、エラーに対するプログラムの堅牢性を測定するテクニックである。 障害注入実験の後、エラー伝搬分析(EPA)がデプロイされ、エラーがプログラムの実行に与える影響を理解する。 EPAは通常、フォールトフリー(ゴールド)実行のトレースとプログラムの障害実行のトレースを比較します。 これは決定論的プログラムには十分であるが、EPAアプローチは非決定論的ゴールデンランを持つマルチスレッドプログラムには不適切である。 本稿では,マルチスレッドプログラムでEPAを実行するためのゴールデントレースの代わりに,自動推論可能な不変量(以下に示す不変量)を代替として,IPA(Invariant Propagation Analysis)を提案する。 我々は, ipaから派生した不変量の安定性とフォールトカバレッジを, 異なる6種類の障害タイプと, 異なるスレッド数で実行可能な6つの代表的なプログラム間のフォールトインジェクション実験を通じて評価する。 安定な不変量はすべてのケースで推測できるが、その欠陥カバレッジはアプリケーションと障害タイプに依存している。 また、IPAによるマルチスレッド実行の障害カバレッジは、従来の単一スレッドEPAよりもさらに高く、従来のEPA結果からIPA結果が容易に外挿できないことを強調している。

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