Инкрементальный анализ исходного кода на языках C/C++

Инкрементальный анализ исходного кода на языках C/C++

В.О. Савицкий ssavitsky@ispras.ru, Д.В. Сидоров sidorov@ispras.ru1 Аннотация. В статье описан метод построения статического анализатора кода, позволяющий существенно сократить время повторного поиска дефектов для языков С\С++. Для этого используется свойство малого отношения количества лексем из исходного файла к количеству лексем из заголовочных файлов. Метод реализован в программном продукте для среды разработки MS Visual Studio.

Ключевые слова: статический анализа кода, повторный поиск дефектов, С\С++

1. Введение.

Одной из наиболее распространенных проблем, возникающих в процессе разработки программного обеспечения, является проблема недостаточной надежности. Поэтому неудивительно, что существует большое количество современных средств, позволяющих проводить анализ программ с целью выявления тех или иных дефектов. Анализ, выполняемый по исходному коду до выполнения программы, называется статическим. Такой анализ подходит для обнаружения ошибок реализации программы. Если программист заметит предупреждение о реальной ошибке при компиляции программы, то исправить ее не составит труда. Сложнее предоставить решение, если ошибку обнаружил пользователь, который приобретает готовый продукт. Еще труднее диагностировать и исправить ошибку, если программа установлена во встраиваемой системе. Исследования на конкретных продуктах показывают, что рост времени, затраченного на устранение дефекта, экспоненциален. То есть чем раньше обнаружен дефект, тем проще его исправить.

Статический анализ довольно сложен и обычно выполняется на мощной серверной машине для всего проекта раз в сутки. Программист просматривает результаты через какой-либо интерфейс, затем вносит исправления и на следующий день снова проверяет результаты. В таком режиме дефекты могут

1 Работа проводится в рамках реализации ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2013 годы», ГК № 07.514.11.4040 от 29.09.2011. Работа проводится при поддержке программы «Университетский кластер», http://www.unicluster.ru.

попасть, например, в ночную сборку, которая будет использоваться тестировщикам. Кроме того, на следующий день программист может уже переключиться на другую задачу, и ему придется потратить время на то, чтобы переключаться между вчерашней и сегодняшней задачами. Очевидно, большой интерес представляет возможность сокращения времени этого цикла. Так, если дефекты будут отображаться по мере ввода и редактирования текста программы, то время, затраченное на исправление, будет минимально. Рассмотрим метод инкрементального анализа исходного файла, который позволяет существенно сократить это время.

2. Обзор существующих решений

Рассмотрим общую схему работы статического анализатора. На начальной стадии она совпадает со схемой обычного компилятора.

исходный код

______к________

препроцессор

модифицированный исходный код

_____________А____________

лексический анализатор

список лексем

_____________і_____________

синтаксический анализатор

дерево разбора

I

семантический анализатор

дерево разбора с атрибутами

Рис. 1.

Для языков С\С++ вначале исходный текст обрабатывается препроцессором, который заменяет макросы и раскрывает директивы подключения заголовочных файлов. Затем на стадии лексического анализа полученный текст разбивается на распознаваемые единицы текста - лексемы, которые передаются синтаксическому анализу (парсеру). Синтаксический анализ определяет, может ли такая последовательность лексем соответствовать грамматике анализируемого языка, и строит дерево разбора, отражающее синтаксическую структуру исходной программы. После синтаксического анализа или одновременно с ним выполняется семантический анализ. Семантический анализ осуществляет проверку типов, вычисляет значения выражений времени компиляции, разрешает вызовы функций и снабжает узлы дерева разбора атрибутами - семантическими элементами. Простой поиск дефектов может осуществляться уже на этой стадии путем обхода дерева разбора и анализом атрибутов. К примеру, можно обнаружить сравнение переменной целочисленного беззнакового типа с нулем. Для этого в узле дерева, соответствующего бинарному выражению с оператором сравнения, необходимо проверить типы и значения операндов, void foo(unsigned int n boxes) {

if (n boxes < 0) { // always false

}

}

бинарное выражение тип: boolean

выражение оператор константа

тип: unsigned int код: < значение: 0

Рис. 2.

Например, в продукте Klocwork для описания таких дефектов используется язык KAST [2]. Этот язык позволяет описывать чекеры - шаблоны поиска поддеревьев с условиями. Если при выполнении обхода дерева его часть соответствует указанному шаблону и выполнены заданные условия, то поддерево помечается как содержащее дефект. Например, для приведенного дефекта шаблон может выглядеть так:

// BinaryExpr

[ OpCode = OP_LESS | OpCode = OP_GREATER_OR_EQUAL ]

[ Left.isUnsigned() ]

[ Right.getValue() = 0]

Поиск более сложных дефектов, таких как разыменование нулевого указателя или переполнение буфера, требует более сложного анализа.

void foo(user type ^element) {

^element = getNext(element); // not checked for NULL

}

int main() {

element = NULL; foo(element);

}

Для того, чтобы определить, не является ли аргумент при вызове функции foo нулевым указателем, необходим анализ значений объектов в каждой точке программы. Такой анализ называется анализом потоков данных. Для этого дерево разбора преобразуется в промежуточное представление [1], содержащее информацию о базовых блоках (последовательность инструкций без ветвления) и вызовах функций, которые изменяют значения переменных. Анализ потоков данных существенно сложнее поиска дефектов по дереву разбора и, как правило, занимает больше времени.

Когда программист изменяет исходный код, необходимо заново построить синтаксическое дерево, выполнить на нем анализ и сравнить новый список дефектов со старым. Для того, чтобы быстро построить новое дерево разбора, можно строить его инкрементально. История исследования возможности обновления только изменившихся частей дерева ведется еще с 70х годов. В работах [7-11] рассматриваются вопросы построения парсеров LALR(l) и GLR грамматик для работы в инкрементальном режиме. От такого парсера требуется сохранение множества состояний в каяедой точке входной последовательности и поиск цепочки узлов дерева для замены при построении узлов для новых лексем. Так как возможных состояний парсера очень много, то рассматриваются оптимизации хранения этих данных в памяти. Не менее сложной является задача поиска минимального множества зависимых узлов для замены, поэтому рассматриваются возможности сокращения времени этого поиска. Любой метод построения анализатора, позволяющего инкрементальное построение дерева разбора, предполагает внесение серьезных изменений в существующие генераторы парсеров или же реализацию новых сложных систем. Покажем, что небольшой доработкой существующего анализатора для языков С и C++ можно значительно ускорить построение дерева разбора, если изменения не касаются подключаемых заголовочных файлов.

122

Разработчики компиляторов всегда искали пути оптимизации времени обработки кода. Для проектов, написанных на языках С и C++, важную роль сыграло следующее наблюдение. Обычно структура каяедого файла такова: в начале записаны директивы препроцессора для подключения заголовочных файлов, затем следуют определения, относящиеся непосредственно к этому файлу.

#include <windows.h>

#include <iostream>

#include <user types.h>

typedef unsigned int boxes;

В подключаемые файлы обычно выносятся декларации и определения, которые могут использоваться во многих файлах. Каждый файл может использовать лишь небольшое количество определений из заголовочного файла, но вынужден подключать его целиком. Кроме того, одни и те же заголовки анализируются много раз. В результате время компиляции файла и всего проекта неоправданно увеличивается. Естественное решение в таком случае обрабатывать общие заголовочные файлы лишь однаяеды. Такая технология получила название "предварительно откомпилированные заголовки". Например, в варианте, реализованном в компиляторе MS Visual Studio [3], для всего проекта или его части создается один общий заголовочный файл, в который подключаются все заголовочные файлы, которые могут использоваться в разных исходных файлах проекта. Затем директивы подключения заголовков в каждом файле заменяются одной директивой подключения этого общего заголовочного файла.

без предварительно откомпилированного заголовка

с предварительно откомпилированным заголовком

Рис. 3.

Компилятору сначала передается команда создания предварительно откомпилированного заголовка. В результате компилятор создает файл, в который записывает таблицу макросов препроцессора, таблицу найденных идентификаторов, и другие данные, необходимые для последующего разбора файлов. При дальнейшей сборке проекта, компилятор тратит время только на загрузку сохраненной информации. Эго существенно сокращает время анализа каждого отдельного файла. Несколько иной подход используется в компиляторе gcc [4]. gcc позволяет скомпилировать заголовочный файл как обычный файл проекта, при этом будет создан файл с расширением .gch в директории, в которой находится заголовок. Затем во время обработки директив подключения заголовков компилятор сначала ищет соответствующий .gch файл и использует его, если это возможно. Возможен и другой способ - часто используемые заголовки собираются в один. Этот заголовок компилируется и подключается к файлам проекта при помощи опции -include. Если в заголовочных файлах присутствует защита подключения (include guard), то заголовки из общего файла не будут обрабатываться повторно. Метод компилятора gcc предпочтительнее метода, используемого компилятором MS Visual Studio, поскольку не требует вносить изменения в исходный код проекта.

3. Анализ «на лету».

Существенное отличие выполнения статического анализа в среде разработки от анализа полной сборки проекта состоит в том, что пользователь одновременно работает лишь с небольшим количеством исходных файлов. Однако по мере ввода и редактирования файла, один и тот же исходный код с 124

небольшими изменениями должен анализироваться вновь и вновь. Поэтому исключительное значение приобретает скорость выполнения анализа. Будем пользоваться следующим наблюдением. Анализ нескольких проектов с открытым кодом показывает, что более 90% символов, обрабатываемых компилятором, приходят из заголовочных файлов. В таблице приведены результаты сборки проектов firefox-9.0 и boost 1.47 на платформе Linux с раздельным подсчетом лексем из заголовочных и исходного файлов.

проект Firefox-9.0 Httpd-2.2.22 Boost 1.47

количество файлов в проекте 3,523 391 569

А) количество лексем из всех исходных файлов 13,932,951 1,037,941 214,114

Б) количество лексем из всех заголовочных файлов 477,861,983 9,294,281 195,378,599

Отношение количества А к Б 0.029 0.112 0.001

Максимальное количество лексем в одном исходном файле 414,422 37,690 6,201

Максимальное количество лек- 832,767 44,920 977,346

сем в заголовочных файлах, подключенных в один исходный

Как показывает практика, на платформе \Vindows объем системных заголовочных файлов еще больше. Приведем статистику сборки тех же проектов на этой платформе:

проект Firefox-9.0 Httpd-2.2.22 Boost 1.47

количество файлов в проекте 3,753 425 304

А) количество лексем из всех исходных файлов 14,037,713 2,601,184 107,671

Б) количество лексем из всех заголовочных файлов 667,775,667 30,542,791 103,001,359

Отношение количества А к Б 0.021 0.085 0.001

Максимальное количество лексем в одном исходном файле 406,213 143,556 5,984

Максимальное количество лек- 877,804 180,374 1,406,616

сем в заголовочных файлах, подключенных в один исходный

Программист в процессе работы обычно дополняет или изменяет уже имеющийся код, редко изменяя подключенные заголовочные файлы. Поэтому если сохранить результаты анализа заголовочных файлов, то можно существенно сократить время, затрачиваемое на повторный запуск анализа. Рассмотрим алгоритм подробнее

4. Описание алгоритма.

Для каждого открываемого в среде разработки файла анализатор будет создавать кэш следующего вида. Анализатор обрабатывает входную последовательность символов, отслеживая момент появления первой лексемы непосредственно из текста файла. На рисунке это место отмечено пунктирной линией.

#л_пс1ис1е <stdio.h>

#л_пс11^е <stdlib.h>

typedef char number;

#include <inlined.h>

Заметим, что в данном примере последний заголовок не попадет в кэш, так как директива его подключения находится после первой лексемы из исходного файла, но это редко встречающаяся ситуация. В момент обнаружения такой лексемы в памяти сохраняется "снимок" информации, обработанной к этому моменту. В него включены таблица символов препроцессора, таблица символов парсера, необходимые семантические элементы, а также состояние области видимости идентификаторов. Также сохраняется состояние работы чекеров, которым для обнаружения дефекта нужна информация о файле целиком. Затем анализируется оставшаяся часть файла. После того как пользователь изменяет исходный файл, с некоторой задержкой запускается поиск дефектов.

Вначале необходимо перевести анализатор в состояние, которое он имел на момент создания снимка. Например, для семантического анализатора это означает удаление из областей видимости заголовков, тех элементов, которые были внесены при анализе самого исходного файла. Также необходимо освободить память, выделенную динамически для структур из основной части текста исходного файла. Для того, чтобы упростить переход к состоянию до анализа исходного файла, можно создать пулы памяти - один для всех заголовочных файлов, и один для основной части файла. Тогда память будет освобождаться в одно действие, при условии, что из пула, соответствующего заголовочным файлам, будут удалены все ссылки на элементы во втором пуле. Затем синтаксический анализатор начинает анализ с первой лексемы после заголовочных файлов. Построенное по файлу дерево синтаксиса инкрементально дополняет сохраненное дерево для заголовков. В результате

полное дерево синтаксиса не будет отличаться от построенного при полной сборке.

Поиск дефектов по дереву синтаксиса происходит довольно быстро, поэтому не имеет смысла ограничивать область поиска только областью файла, в которой произошли изменения - например, классом или функцией. Но эта оптимизация имеет большое значение для ускорения построения промежуточного представления и анализа потоков данных. Для этого при обходе дерева для каждой функции сохраняется контрольная сумма, посчитанная по лексемам. При последующих итерациях анализ ограничивается функциями с изменившимися контрольными суммами, и зависящими от них объектами.

После обнаружения дефектов они отображаются в окне с исходным кодом в виде колонки с маркерами либо подчеркиваются прямо в коде. На рисунке показано, как отображаются дефекты в плагине Klocwork для Visual Studio.

TortoiseUtils.cpp TortoiseRegistry.cpp TortoiseException.cpp SyncUtils.cpp Stringlltils.cpp ShellUtils2,cpp PathlltiIs,cpp OsVersion.cpp

// Get environment variable El std::string GetEnvVar[const std::strings name)

{

DWORD dwSiae = ; char *buf = 0;

dwSize = GetEnvironmentVariableA(name.c_str(), buf, dwSize); if [draSize != 0]

{

buf = new char[draSise];

GetEnvironmentVariableA(name.с str(], buf, dwSise); std::string s [buf) ;

[delete buf;

FMM.MUST

Freeing mismatched memory from 'buf. Memory referenced by 'buf allocated through function 'new[]' at line 49 is illegally freed by passing argument lto Function 'delete' at line 52

Имеет смысл запускать анализ с небольшой задержкой (например, полсекунды) после того, как пользователь прекратит набор текста. Зачастую, исходный код программы в этот момент синтаксически некорректен. Поэтому большое значение приобретает обработка ошибок. Синтаксический анализатор должен правильно восстановиться после обнаруженной ошибки, а также запретить дальнейший поиск дефектов, иначе велика вероятность ложных срабатываний и пропуска настоящих дефектов. Необходимо также проверять, не изменился ли контекст с момента сохранения "снимка" для заголовочных файлов. В данном случае под контекстом понимается набор опций компилятора, содержание заголовочных файлов и набор дефектов для поиска. Если один из этих компонентов меняется, следует запустить анализ для заголовочных файлов заново.

Постоянное хранение кэша в памяти требует аккуратного управления ресурсами. Когда пользователь открывает все новые и новые файлы в среде разработки, необходимо поддерживать объем доступной памяти не ниже

определенного порога. Он может определяться, например, так: все

запущенные процессы анализа должны занимать не более 75% свободной памяти. Конечно, выгружать лишние процессы необходимо так, чтобы пользователь имел возможность быстро получать результаты анализа для активно редактируемых файлов. Если файлы проекта при сборке явно используют один и тот же предварительно откомпилированный заголовок, то все эти файлы можно обрабатывать одним процессом с общим кэшем, что облегчает задачу освобождения памяти. Так часто обстоит дело с проектами Microsoft Visual Studio. Подобная техника оптимизации времени построения синтаксического дерева может применяться не только для статического анализа, но и для задач автоматического рефакторинга кода [5]. Большинство правил рефакторинга - изменения структуры кода, не затрагивающего поведения программы - можно реализовать, используя синтаксическое дерево с атрибутами. Если пользователь будет проводить много операций по изменению кода на одном файле, то быстрое обновление синтаксического дерева будет очень полезно.

5. Результаты.

Результаты работы описанного метода оценивались следующим образом. Была написана программа, которая запускает статический анализ на файле один раз и измеряет время первого запуска. Затем следуют еще 9 итераций, на которых в файл вносятся произвольные изменения и измеряется время повторного анализа.

проект firefox-9.0 httpd-2.2.22 boost 1.47

среднее время первого анализа, с 1.6 0.8 3

среднее время последующих стадий анализа, с 0.16 0.01 0.1

среднее количество обнаруженных дефектов 77 31 37

Как видно из таблицы, поставленная цель достигнута: за счет

инкрементального анализа файла время повторных стадий анализа более чем в 10 раз меньше времени первого анализа, что позволяет перезапускать анализ практически на каждое нажатие клавиши.

6. Заключение.

Описанная техника существенно сокращает время поиска дефектов на исходном файле. Эго позволяет программисту своевременно исправлять

возможные дефекты. Технология была реализована нами в коммерческом продукте для статического анализа Klocwork 9.5. Дальнейшим развитием оптимизации времени анализа может стать дополнение инкрементального анализа «ленивым». При таком подходе анализ областей видимости блоков кода откладывается до момента непосредственного обращения к элементам из этой области.

Литература.

[1] Aho, Sethi, Ullman, Compilers: Principles, Techniques, and Tools, Addison-Wesley, 1986.

[2] C.B. Сыромятников. Декларативный интерфейс поиска дефектов по синтаксическим деревьям: язык KAST.

[3] MS Visual Studio precompiled headers http://msdn.microsoft.com/en-us/library/szfdksca(v=vs.71).aspx.

[4] GCC Using precompiled headers http://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Precompiled-Headers.html.

[5] Martin Fowler. Refactoring: Improving the Design of Existing Code.

[6] Andrew Hunt and David Thomas The Pragmatic Programmer: From Journeyman to Master Addison-Wesley, Oct 1999.

[7] J.-M. Larcheveque Optimal Incremental Parsing ACM Transactions on Programming Languages and Systems, Vol. 17, No 1, January 1995.

[8] Tim A. Wagner and Susan L. Graham Incremental Analysis of Real Programming Languages 1997 ACM.

[9] Dashing Yeh, Uwe Kastens Automatic Construction of Incremental LR(1) Parsers

[10] Carlo Ghezzi, Dino Mandrioli Incremental Parsing ACM Transactions on Programming Languages and Systems, Vol. 1, No. 1, July 1979.

[11] Mats Wirdn Minimal Change and Bounded Incremental Parsing .