[PPT] - CoRD: Collabora,ve Data Race Detec,on Baris Kasikci, PowerPoint Presentation

SLIDE 1

Baris ¡Kasikci, ¡Cris,an ¡Zamfir, ¡and ¡George ¡Candea

School ¡of ¡Computer ¡& ¡Communica3on ¡Sciences

CoRD: ¡Collabora,ve ¡ Data ¡Race ¡Detec,on ¡

SLIDE 2

2

Data ¡Races

SLIDE 3

Accesses ¡to ¡shared ¡memory ¡loca,on

2

Data ¡Races

SLIDE 4

Accesses ¡to ¡shared ¡memory ¡loca,on
By ¡mul3ple ¡threads

2

Data ¡Races

SLIDE 5

Accesses ¡to ¡shared ¡memory ¡loca,on
By ¡mul3ple ¡threads
At ¡least ¡one ¡of ¡the ¡accesses ¡is ¡a ¡write

2

Data ¡Races

SLIDE 6

Accesses ¡to ¡shared ¡memory ¡loca,on
By ¡mul3ple ¡threads
At ¡least ¡one ¡of ¡the ¡accesses ¡is ¡a ¡write
The ¡accesses ¡can ¡happen ¡simultaneously

2

Data ¡Races

SLIDE 7

3

Data ¡Races

SLIDE 8

3

Data ¡Races

Races ¡are ¡numerous ¡in ¡modern ¡soDware

SLIDE 9

3

Data ¡Races

Races ¡are ¡numerous ¡in ¡modern ¡soDware 1000 ¡Races

SLIDE 10

Data ¡races

4

SLIDE 11

C/C++ POSIX

4

SLIDE 12

C/C++ POSIX

Compilers ¡can ¡arbitrarily ¡break ¡racy ¡programs

4

SLIDE 13

How ¡to ¡Ensure ¡SoDware ¡is ¡ Race-‑free?

5

SLIDE 14

How ¡to ¡Ensure ¡SoDware ¡is ¡ Race-‑free?

Sta,c ¡race ¡detectors ¡
Full ¡path ¡analysis ¡
Fast ¡
Few ¡false ¡nega3ves ¡
Many ¡false ¡posi3ves

5

✔ ✔

×

✔

SLIDE 15

Dynamic ¡race ¡detectors ¡ ¡
Per-‑run ¡analysis ¡
Slow ¡
Many ¡false ¡nega3ves ¡
Few ¡false ¡posi3ves

×

✔

× ×

How ¡to ¡Ensure ¡SoDware ¡is ¡ Race-‑free?

Sta,c ¡race ¡detectors ¡
Full ¡path ¡analysis ¡
Fast ¡
Few ¡false ¡nega3ves ¡
Many ¡false ¡posi3ves

5

✔ ✔

×

✔

SLIDE 16

Dynamic ¡race ¡detectors ¡ ¡
Per-‑run ¡analysis ¡
Slow ¡
Many ¡false ¡nega3ves ¡
Few ¡false ¡posi3ves

×

✔

× ×

How ¡to ¡Ensure ¡SoDware ¡is ¡ Race-‑free?

Sta,c ¡race ¡detectors ¡
Full ¡path ¡analysis ¡
Fast ¡
Few ¡false ¡nega3ves ¡
Many ¡false ¡posi3ves

5

Exis,ng ¡detectors ¡have ¡important ¡limita,ons ✔ ✔

×

✔

SLIDE 17

Dynamic ¡race ¡detectors ¡ ¡
Few ¡false ¡posi3ves ¡ ✔

How ¡to ¡Ensure ¡SoDware ¡is ¡ Race-‑free?

Sta,c ¡race ¡detectors ¡
Full ¡path ¡analysis ¡
Fast ¡
Few ¡false ¡nega3ves

6

✔ ✔ ✔

SLIDE 18

Collabora,ve ¡race ¡detec,on ¡
Full ¡path ¡analysis ¡
Fast ¡
Few ¡false ¡nega3ves ¡
Few ¡false ¡posi3ves

7

✔ ✔ ✔

CoRD

✔

SLIDE 19

Collabora,ve ¡race ¡detec,on ¡
Full ¡path ¡analysis ¡
Fast ¡
Few ¡false ¡nega3ves ¡
Few ¡false ¡posi3ves

7

✔ ✔ ✔

CoRD

✔

Sta,cally ¡detect ¡ poten,al ¡races ¡

SLIDE 20

Collabora,ve ¡race ¡detec,on ¡
Full ¡path ¡analysis ¡
Fast ¡
Few ¡false ¡nega3ves ¡
Few ¡false ¡posi3ves

7

✔ ✔ ✔

CoRD

✔

Sta,cally ¡detect ¡ poten,al ¡races ¡ Dynamically ¡validate ¡ detected ¡races

SLIDE 21

Collabora,ve ¡race ¡detec,on ¡
Full ¡path ¡analysis ¡
Fast ¡
Few ¡false ¡nega3ves ¡
Few ¡false ¡posi3ves

7

✔ ✔ ✔

CoRD

Effec,vely ¡detected ¡8 ¡real ¡races ¡in ¡two ¡ real ¡programs ¡with ¡1% ¡overhead ✔

Sta,cally ¡detect ¡ poten,al ¡races ¡ Dynamically ¡validate ¡ detected ¡races

SLIDE 22

CoRD ¡Architecture

P P P P virtual clearing house P P P P

Hive

8

CoRD ¡Architecture

SLIDE 23

CoRD ¡Architecture

P P P P virtual clearing house

instances ¡of ¡ program ¡P

P P P P

Hive

8

CoRD ¡Architecture

SLIDE 24

CoRD ¡Architecture

P P P P virtual clearing house

instances ¡of ¡ program ¡P

P P P P

Hive

Sta,cally ¡detect ¡ poten,al ¡races ¡in ¡P

8

CoRD ¡Architecture

SLIDE 25

CoRD ¡Architecture

P P P P virtual clearing house

instances ¡of ¡ program ¡P

P P P P

Hive

pods Sta,cally ¡detect ¡ poten,al ¡races ¡in ¡P

8

CoRD ¡Architecture

SLIDE 26

CoRD ¡Architecture

P P P P virtual clearing house

instances ¡of ¡ program ¡P

P P P P

Hive

pods Sta,cally ¡detect ¡ poten,al ¡races ¡in ¡P Dynamically ¡ validate ¡races

8

CoRD ¡Architecture

SLIDE 27

P P P P virtual clearing house

1 ¡Google ¡chrome ¡blog. ¡hFp://chrome.blogspot. ¡ch/2012_06_01_archive.html ¡ ¡ 2 ¡hFps://plus.google.com/114250946512808775436/posts/VaQu9sNxJuY, ¡2012 ¡ 3 ¡R. ¡Cozza ¡et ¡al, ¡Market ¡Share: ¡Mobile ¡Devices ¡by ¡Region ¡and ¡Country, ¡Gartner, ¡Feb ¡2012 ¡ 4 ¡hFp://arstechnica.com/informa3on-‑technology/2009/10/windows-‑7-‑had-‑8-‑million-‑testers-‑biggest-‑beta-‑ever/

9

SLIDE 28

P P P P virtual clearing house

computers ¡ running ¡Chrome ¡1

300 ¡Million

1 ¡Google ¡chrome ¡blog. ¡hFp://chrome.blogspot. ¡ch/2012_06_01_archive.html ¡ ¡ 2 ¡hFps://plus.google.com/114250946512808775436/posts/VaQu9sNxJuY, ¡2012 ¡ 3 ¡R. ¡Cozza ¡et ¡al, ¡Market ¡Share: ¡Mobile ¡Devices ¡by ¡Region ¡and ¡Country, ¡Gartner, ¡Feb ¡2012 ¡ 4 ¡hFp://arstechnica.com/informa3on-‑technology/2009/10/windows-‑7-‑had-‑8-‑million-‑testers-‑biggest-‑beta-‑ever/

9

SLIDE 29

P P P P virtual clearing house

computers ¡ running ¡Chrome ¡1

300 ¡Million

servers ¡owned ¡ by ¡Google ¡2

1.8 ¡Million

1 ¡Google ¡chrome ¡blog. ¡hFp://chrome.blogspot. ¡ch/2012_06_01_archive.html ¡ ¡ 2 ¡hFps://plus.google.com/114250946512808775436/posts/VaQu9sNxJuY, ¡2012 ¡ 3 ¡R. ¡Cozza ¡et ¡al, ¡Market ¡Share: ¡Mobile ¡Devices ¡by ¡Region ¡and ¡Country, ¡Gartner, ¡Feb ¡2012 ¡ 4 ¡hFp://arstechnica.com/informa3on-‑technology/2009/10/windows-‑7-‑had-‑8-‑million-‑testers-‑biggest-‑beta-‑ever/

9

SLIDE 30

P P P P virtual clearing house

computers ¡ running ¡Chrome ¡1

300 ¡Million

servers ¡owned ¡ by ¡Google ¡2

1.8 ¡Million

1 ¡Google ¡chrome ¡blog. ¡hFp://chrome.blogspot. ¡ch/2012_06_01_archive.html ¡ ¡ 2 ¡hFps://plus.google.com/114250946512808775436/posts/VaQu9sNxJuY, ¡2012 ¡ 3 ¡R. ¡Cozza ¡et ¡al, ¡Market ¡Share: ¡Mobile ¡Devices ¡by ¡Region ¡and ¡Country, ¡Gartner, ¡Feb ¡2012 ¡ 4 ¡hFp://arstechnica.com/informa3on-‑technology/2009/10/windows-‑7-‑had-‑8-‑million-‑testers-‑biggest-‑beta-‑ever/

mobile ¡devices  ¡bought ¡in ¡2011 ¡3

1.8 ¡Billion

9

SLIDE 31

P P P P virtual clearing house

computers ¡ running ¡Chrome ¡1

300 ¡Million

servers ¡owned ¡ by ¡Google ¡2

1.8 ¡Million

1 ¡Google ¡chrome ¡blog. ¡hFp://chrome.blogspot. ¡ch/2012_06_01_archive.html ¡ ¡ 2 ¡hFps://plus.google.com/114250946512808775436/posts/VaQu9sNxJuY, ¡2012 ¡ 3 ¡R. ¡Cozza ¡et ¡al, ¡Market ¡Share: ¡Mobile ¡Devices ¡by ¡Region ¡and ¡Country, ¡Gartner, ¡Feb ¡2012 ¡ 4 ¡hFp://arstechnica.com/informa3on-‑technology/2009/10/windows-‑7-‑had-‑8-‑million-‑testers-‑biggest-‑beta-‑ever/

mobile ¡devices  ¡bought ¡in ¡2011 ¡3

1.8 ¡Billion

9

Windows ¡7 ¡ ¡ beta ¡testers4

8 ¡Million

SLIDE 32

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

10

SLIDE 33

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

10

SLIDE 34

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

10

CFG ¡entry

SLIDE 35

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

10

CFG ¡entry

SLIDE 36

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

10

CFG ¡entry main() g() f()

SLIDE 37

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

10

CFG ¡entry main() g() f()

SLIDE 38

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

10

CFG ¡entry main() g() f()

SLIDE 39

11

SLIDE 40

11

SLIDE 41

12

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

SLIDE 42

12

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

x = 0

SLIDE 43

12

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

x = 1 lock(l) unlock(l) Path ¡1 x = 0

SLIDE 44

12

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

x = 1 lock(l) unlock(l) Path ¡1 x = 2 lock(k) unlock(k) Path ¡2 x = 0

SLIDE 45

12

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

x = 1 lock(l) unlock(l) Path ¡1 x = 2 lock(k) unlock(k) Path ¡2 LS1 = {l} LS1 = {k} x = 0

SLIDE 46

13

LS1 = {l} x = 2 x = 1 LS1 = {k}

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

SLIDE 47

13

LS1 = {l} x = 2 x = 1 LS1 = {k}

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

∩ = ¡{}

SLIDE 48

13

LS1 = {l} x = 2 x = 1 LS1 = {k}

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

∩ = ¡{}

=> x = 1 and x = 2 are ¡RACING!

SLIDE 49

13

LS1 = {l} x = 2 x = 1 LS1 = {k}

Sta,c ¡Race ¡Detec,on

Top-‑down, ¡flow ¡sensi,ve, ¡interprocedural, ¡lockset-‑based

∩ = ¡{}

=> x = 1 and x = 2 are ¡RACING!

SLIDE 50

Dynamic ¡Race ¡Valida,on

14

Hive

x = 2 x = 1 x = 2 x = 1

SLIDE 51

Dynamic ¡Race ¡Valida,on

14

Hive

P Pod ¡2 P Pod ¡1

x = 2 x = 1 x = 2 x = 1

SLIDE 52

Dynamic ¡Race ¡Valida,on

14

Hive

P Pod ¡2 P Pod ¡1

x = 2 x = 1 x = 2 x = 1 Time

SLIDE 53

Dynamic ¡Race ¡Valida,on

14

Hive

P Pod ¡2 P Pod ¡1

x = 2 x = 1 x = 2 x = 1 Time

e x e c u t e d executed

RACE

SLIDE 54

Dynamic ¡Race ¡Valida,on

14

Hive

P Pod ¡2 P Pod ¡1

x = 2 x = 1 x = 2 x = 1 Time

e x e c u t e d executed

RACE

d e a d l

c

k executed

RACE ¡CAUSES ¡ DEADLOCK

SLIDE 55

Dynamic ¡Race ¡Valida,on

14

Hive

P Pod ¡2 P Pod ¡1

x = 2 x = 1 x = 2 x = 1 Time

e x e c u t e d executed

RACE

e x e c u t e d crash

RACE ¡CAUSES ¡ CRASH

d e a d l

c

k executed

RACE ¡CAUSES ¡ DEADLOCK

SLIDE 56

Dynamic ¡Race ¡Valida,on

14

Hive

P Pod ¡2 P Pod ¡1

x = 2 x = 1 x = 2 x = 1 Time

e x e c u t e d executed

RACE

e x e c u t e d not ¡executed

LIKELY ¡FP

e x e c u t e d crash

RACE ¡CAUSES ¡ CRASH

d e a d l

c

k executed

RACE ¡CAUSES ¡ DEADLOCK

SLIDE 57

Dynamic ¡Race ¡Valida,on

14

Hive

P Pod ¡2 P Pod ¡1

x = 2 x = 1 x = 2 x = 1 Time

e x e c u t e d executed

RACE

e x e c u t e d not ¡executed

LIKELY ¡FP

n

t

¡ e x e c u t e d not ¡executed

NOT ¡ EXECUTED

e x e c u t e d crash

RACE ¡CAUSES ¡ CRASH

d e a d l

c

k executed

RACE ¡CAUSES ¡ DEADLOCK

SLIDE 58