Key points are not available for this paper at this time.
نقدم طريقة جديدة لاكتشاف تنافس البيانات المحتملة ديناميكياً في البرامج متعددة الخيوط. تحسن طريقتنا من دقة الأداء، وسهولة الاستخدام، والعبء الملقى. نقوم بتحسين الدقة من خلال الجمع بين تقنيتين معروفتين سابقاً للكشف عن التنافس - الكشف القائم على مجموعة الأقفال والكشف القائم على الأحداث السابقة - للحصول على عدد أقل من الإيجابيات الزائفة مقارنة بالكشف القائم على مجموعة الأقفال وحده. نعزز سهولة الاستخدام من خلال تقديم المزيد من المعلومات حول التنافسات المكتشفة مقارنة بأي كاشف ديناميكي سابق. نحن نقلل من العبء مقارنة بالكواشف السابقة - خاصة للتطبيقات الكبيرة مثل خوادم تطبيقات الويب - من خلال عدم الاعتماد فقط على الكشف القائم على الأحداث السابقة، من خلال تقديم تحسين جديد لاستبعاد المعلومات الزائدة، ومن خلال استخدام نهج "المرحلتين" لتحديد النقاط المعرضة للأخطاء في البرنامج ثم التركيز على تلك النقاط في عملية القياس. نثبت صحة ادعاءاتنا من خلال تقديم نتائج تطبيق أداتنا على مجموعة من برامج جافا، بما في ذلك خوادم تطبيقات الويب المستخدمة على نطاق واسع Resin وApache Tomcat. كذلك، تقدم ورقتنا صياغة رسمية للنهجين القائمين على مجموعة الأقفال والأحداث السابقة ضمن إطار مشترك، مما يسمح لنا بإثبات "نظرية شعبية" تفيد بأن الكشف القائم على الأحداث السابقة يبلغ عن عدد أقل من الإيجابيات الزائفة مقارنة بالكشف القائم على مجموعة الأقفال (ولكن قد يبلغ عن المزيد من السلبيات الزائفة)، وإثبات صحة تحسينين رئيسيين.
درس O'Callahan وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.