【课程笔记】南大软件分析课程3—数据流分析应用（课时3...

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【课程笔记】南大软件分析课程3—数据流分析应用（课时3...

目录：

1.数据流分析总览2.预备知识3.Reaching Definitions Analysis (may analysis)4.Live Variables Analysis (may analysis)5.Available Expressions Analysis (must analysis)

重点：

·理解3种数据流分析的含义，如何设计类似的算法，如何优化·理解种数据流分析的共性与区别·理解迭代算法并弄懂算法为什么能停止

1.数据流分析总览

[size=1em]may analysis：输出可能正确的信息（需做over-approximation优化，才能成为Safe-approximation安全的近似，可以有误报-completeness），注意大多数静态分析都是may analysis

must analysis：输出必须正确的信息（需做under-approximation优化，才能成为Safe-approximation安全的近似，可以有漏报-soundness）

Nodes (BBs/statements)、Edges (control flows)、CFG (a program)

例如：

[size=1em]application-specific Data <- abstraction (+/-/0)

Nodes <- Transfer function

Edges <- Control-flow handling

不同的数据流分析 有 不同的数据抽象表达 和 不同的安全近似策略，如 不同的 转换规则 和 控制流处理。

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2-1-数据流分析总览.png2.预备知识

输入/输出状态：程序执行前/执行后的状态（本质就是抽象表达的数据的状态，如变量的状态）。

数据流分析的结果：最终得到，每一个程序点对应一个数据流值(data-flow value)，表示该点所有可能程序状态的一个抽象。例如，我只关心x、y的值，我就用抽象来表示x、y所有可能的值的集合（输入/输出的值域/约束），就代表了该程序点的程序状态。

[size=1em]Forward Analysis前向分析：按程序执行顺序的分析。OUT=fs(IN)，s-statement

Backward Analysis反向分析：逆向分析。IN=fs(OUT)

控制流约束：约束求解做的事情，推断计算输入到输出，或反向分析。

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2-2-控制流约束.png3.Reaching Definitions Analysis (may analysis)

问题定义：给变量v一个定义d（赋值），存在一条路径使得程序点p能够到达q，且在这个过程中不能改变v的赋值。

应用举例：检测未定义的变量，若v可达p且v没有被定义，则为未定义的变量。

抽象表示：设程序有n条赋值语句，用n位向量来表示能reach与不能reach。

（1）公式分析

什么是definition？ D: v = x op y 类似于赋值。

Transfer Function：OUT[B] = genB U (IN[B] - killB) ——怎么理解，就是基于转换规则而得到。

解释：基本块B的输出 = 块B内的所有变量v的定义（赋值/修改）语句 U （块B的输入 - 程序中其它所有定义了变量v的语句）。本质就是本块与前驱修改变量的语句 作用之和（去掉前驱的重复修改语句）。

Control Flow：IN[B] = Up a_predecesso_of_B Out[P] ——怎么理解，就是基于控制流而得到。

解释：基本块B的输入 = 块B所有前驱块P的输出的并集。注意，所有前驱块意味着只要有一条路径能够到达块B，就是它的前驱，包括条件跳转与无条件跳转。

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2-3-1-Reaching_Definition.png（2）算法

目的：输入CFG，计算好每个基本块的killB（程序中其它块中定义了变量v的语句）和genB（块B内的所有变量v的定义语句），输出每个基本块的IN[B]和OUT[B]。

方法：首先所有基本块的OUT[B]初始化为空。遍历每一个基本块B，按以上两个公式计算块B的IN[B]和OUT[B]，只要这次遍历时有某个块的OUT[B]发生变化，则重新遍历一次（因为程序中有循环存在，只要某块的OUT[B]变了，就意味着后继块的IN[B]变了）。

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2-3-2-可达性分析算法.png（3）实例：

抽象表示：设程序有n条赋值语句，用n位向量来表示能reach与不能reach。

说明：红色-第1次遍历；蓝色-第2次遍历；绿色-第3次遍历。

结果：3次遍历之后，每个基本块的OUT[B]都不再变化。

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2-3-3遍历实例.png

现在，我们可以回想一下，数据流分析的目标是，最后得到了，每个程序点关联一个数据流值（该点所有可能的程序状态的一个抽象表示，也就是这个n位向量）。在这个过程中，我们对个基本块，不断利用基于转换规则的语义（也就是transfer functions，构成基本块的语句集）-OUT[B]、控制流的约束-IN[B]，最终得到一个稳定的安全的近似约束集。

（4）算法会停止吗？

OUT[B] = genB U (IN[B] - killB)

大致理解：genB和 killB是不变的，只有IN[B]在变化，所以说OUT[B]只会增加不会减少，n向量长度是有限的，所以最终肯定会停止。具体涉及到不动点证明，后续课程会讲解。

4.Live Variables Analysis (may analysis)

问题定义：某程序点p处的变量v，从p开始到exit块的CFG中是否有某条路径用到了v，如果用到了v，则v在p点为live，否则为dead。其中有一个隐含条件，在点p和引用点之间不能重定义v。

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2-4-1-live_variables定义.png

应用场景：可用于寄存器分配，如果寄存器满了，就需要替换掉不会被用到的变量。

抽象表示：程序中的n个变量用长度为n bit的向量来表示，对应bit为1，则该变量为live，反之为0则为dead。

（1）公式分析

Control Flow：OUT[B] = US a_successor_of_BIN[S]

理解：我们是前向分析，只要有一条子路是live，父节点就是live。

Transfer Function：IN[B] = useB U (OUT[B] - defB)

理解：IN[B] = 本块中use出现在define之前的变量 U （OUT[B]出口的live情况 - 本块中出现了define的变量）。define指的是定义/赋值。

特例分析：如以下图所示，第4种情况，v=v-1，实际上use出现在define之前，v是使用的。

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2-4-2-公式推导.png（2）算法

目的：输入CFG，计算好每个基本块中的defB（重定义）和useB（出现在重定义之前的使用）。输出每个基本块的IN[B]和OUT[B]。

方法：首先初始化每个基本块的IN[B]为空集。遍历每一个基本块B，按以上两个公式计算块B的OUT[B]和IN[B]，只要这次遍历时有某个块的IN[B]发生变化，则重新遍历一次（因为有循环，只要某块的IN[B]变了，就意味前驱块的OUT[B]变了）。

问题：遍历基本块的顺序有要求吗？没有要求，但是会影响遍历的次数。

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2-4-3-live_variables算法.png

初始化规律：一般情况下，may analysis 全部初始化为空，must analysis全部初始化为all。

（3）实例

抽象表示：程序中的n个变量用长度为n bit的向量来表示，对应bit为1，则该变量为live，反之为0则为dead。

说明：从下往上遍历基本块，黑色-初始化；红色-第1次；蓝色-第2次；绿色-第3次。

结果：3次遍历后，IN[B]不再变化，遍历结束。

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2-4-4-算法运行示例.png5.Available Expressions Analysis (must analysis)

问题定义：程序点p处的表达式x op y可用需满足2个条件，一是从entry到p点必须经过x op y，二是最后一次使用x op y之后，没有重定义操作数x、y。（如果重定义了x 或 y，如x = a op2 b，则原来的表达式x op y中的x或y就会被替代）。

应用场景：用于优化，检测全局公共子表达式。

抽象表示：程序中的n个表达式，用长度为n bit的向量来表示，1表示可用，0表示不可用。

说明：属于forward分析。

（1）公式分析

Transfer Function：OUT[B] = genB U (IN[B] - killB)

理解：genB—基本块B中所有新的表达式（并且在这个表达式之后，不能对表达式中出现的变量进行重定义）-->加入到OUT；killB—从IN中删除变量被重新定义的表达式。

Control Flow：IN[B] = $\cap$P a_predecessor_of_B OUT[P]

$$IN[B] = \cap_{P}\ _{a\ predecessor\ of\ B}OUT[P]$$

理解：从entry到p点的所有路径都必须经过该表达式。

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2-5-1-可用表达式定义.png

问题：该分析为什么属于must analysis呢？因为我们允许有漏报，不能有误报，比如以上示例中，改为x=3，去掉 b=e^16^*x，该公式会把该表达式识别为不可用。但事实是可用的，因为把x=3替换到表达式中并不影响该表达式的形式。这里虽然漏报了，但是不影响程序分析结果的正确性。

（2）算法

目的：输入CFG，提前计算好genB和killB。

方法：首先将OUT[entry]初始化为空，所有基本块的OUT[B]初始化为1...1。遍历每一个基本块B，按以上两个公式计算块B的IN[B]和OUT[B]，只要这次遍历时有某个块的OUT[B]发生变化，则重新遍历一次（因为有循环，只要某块的OUT[B]变了，就意味后继块的IN[B]变了）。

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2-5-2-可用表达式算法.png（3）实例

抽象表示：程序中的n个表达式，用长度为n bit的向量来表示，1表示可用，0表示不可用。

说明：黑色-初始化；红色-第1次；蓝色-第2次。

结果：2次遍历后，OUT[B]不再变化，遍历结束。

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2-5-3-算法运行示例.png6.三种分析技术对比Reaching DefinitionsLive VariablesAvailable Expressions
Domain赋值语句变量表达式
Directionforwardbackwardforward
May/MustMayMayMust
BoundaryOUT[Entry]=$\phi$IN[Exit]=$\phi$OUT[Entry]=$\phi$
InitializationOUT[B]=$\phi$IN[B]=$\phi$OUT[B]=$\cap$
Transfer functionIN[B]=gen U (IN - kill)samesame
MeetUU$\cap$

问题：怎样判断是May还是Must？

Reaching Definitions表示只要从赋值语句到点p存在1条路径，则为reaching，结果不一定正确；Live Variables表示只要从点p到Exit存在1条路径使用了变量v，则为live，结果不一定正确；Available Expressions表示从Entry到点p的每一条路径都经过了该表达式，则为available，结果肯定正确。

参考：

南大课件[1]

南大视频课程[2]

北大课件[3]

Typora 使用 Markdown 嵌入 LaTeX 数学公式符号语法[4]

typora-数学符号[5]

References

[1] 南大课件: https://pascal-group.bitbucket.io/teaching.html[2] 南大视频课程: https://zhuanlan.zhihu.com/p/110050716[3] 北大课件: https://xiongyingfei.github.io/SA/2019/main.htm[4] Typora 使用 Markdown 嵌入 LaTeX 数学公式符号语法: https://www.cnblogs.com/muyisir/p/11440164.html[5] typora-数学符号: https://blog.csdn.net/wait_for_eva/article/details/84307306

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