런타임 성능 데이터를 기반으로 한 자바 잠금 경합 항패턴 식별

잠금(lock)은 다중 스레드 애플리케이션에서 매우 중요한 역할을 하며, 공유 리소스를 동기화하는 효과적인 솔루션을 제공합니다. 그러나 잠금과 스레드를 잘못 다루면 경합이 발생할 수 있으며, 이는 성능 저하와 소프트웨어 애플리케이션의 확장성을 저해할 수 있습니다. 본 연구에서는 런타임 성능 데이터를 기반으로 잠금 경합 결함을 초래하는 자바 잠금 경합 항패턴을 감지하는 데 얼마나 잘 작동하는지를 평가하기 위해 여러 기계 학습 모델을 평가했습니다. 우리는 8개의 자바 잠금 경합 항패턴의 실행에서 생성된 성능 데이터를 사용하여 기계 학습 모델을 학습시키고, 30%의 학습 데이터와 잠금 경합을 나타내는 Dacappo 벤치마크의 6개 애플리케이션의 성능 데이터를 기반으로 모델의 예측을 테스트했습니다. 결과는 런타임 성능 데이터를 기반으로 잠금 경합 항패턴을 90%에 가까운 정확도로 정확히 식별할 수 있음을 보여줍니다.