CN109800171A - 基于混合分析的最坏时间分析系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于混合分析的最坏时间分析方法和系统，切割被测程序的源码，得到代码段集合；根据被测程序的源码特征，设定限制条件，根据限制条件，构造代码段的执行控制流集合；设置循环执行次数，执行被测程序，采集代码段的执行时间；根据执行时间、循环执行次数、代码段的执行控制流集合，计算最大执行时间路径，计算与最大执行时间路径相对应的执行时间，作为最坏时间。本发明使用了静态源码分析，构建出可能的执行控制流，确保计算结果没有被低估；且针对动态分析，构造最坏用例复杂的弊端，只需要保证各个可达代码段被执行到即可，复杂段大大降低。

Description

基于混合分析的最坏时间分析系统及方法

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体地，涉及一种基于混合分析的最坏时间分析系统及方法，尤其是设计一种基于源码静态与执行时间动态的最坏时间分析系统及方法。

背景技术

在高安全、高可靠性领域，很多系统使用了硬实时系统，很多任务都要求在规定的时间内执行完成，一旦在规定的时间内没有执行完成，很可能会产生非常严重的后果，比如人员伤亡、核泄漏、交通伤亡。WCET是此类系统保障安全的一个重要指标。

目前WCET计算大概有三大方式：静态分析、动态分析、混合分析。静态分析方式的主要原理是，通过对二进制代码进行分析，分析程序执行流、分析程序循环最大执行次数、分析代码执行时间，最终计算出WCET时间。但此类方法最大的弊端在于对源码分析执行时间很不精确，尤其在现代复杂CPU这一情况下，因为这些CPU具有很多的优化策略。静态分析方法的另一个弊端，在于人工难以进行优化干预，因为内部的分析算法太过复杂。动态分析方法是另一种与静态分析完全不同的方式，通过构建出最坏执行用例，测量出该用例的真实最大执行时间，就是最终的WCET时间。但此方法最大的弊端在于，在构建最坏用例时存在非常多困难，难以确保采集的时间没有被低估。混合分析方法是本发明所采用的方法，通过静态源码分析与动态数据采集两者结合的方式来计算最坏执行时间。一方面可以避免代码段执行时间估算的不准确弊端，另一方面可以避免动态分析方法中结果可能被低估的弊端。

专利文献CN104572103A公开了一种基于分布函数的最坏执行时间WCET快速估计方法，通过对DSP工程目标代码(out文件)进行反汇编获得反汇编文件F；分析反汇编文件F，获取划分的各个基本块，得到程序的基本块集合B；辨识基本块集合B中各基本块之间的关系，构建程序流图C；计算每个基本块的执行时间T；将基本块执行时间T和基本块执行次数Ts作为权值得到加权的程序流图Cw；分析加权的程序流图Cw，获得总权值最大的路径，将最大的总权值作为程序最坏执行时间WCET。解决了现有技术中需运行程序得到测试样本的弊端和人工干预过多的问题以及传统PERT技术中贝塔分布参数估计方法的不合理性问题。但是上述专利文献采用从二进制代码进行代码段构建，构建方法难以被用户理解，通过构建得出的最坏执行时间的准确度仍有待考察。

与专利文献CN104572103A最大的区别点在于，本发明从用户源码角度来构建代码段，与该专利从二进制代码构建代码段相比，最大的优势在于用户的可理解性，对于最终计算的最大执行时间，本方法将更容易被用户理解，明白最大执行时间为什么会如此大；另一个与该发明相比的重大区别在于，两者在统计代码段执行时间的方法上不同，本文为了解决时间采集不准的问题，使用了在实际环境中进行实际数据采集的方法，想必各种模型构建方法来说，这种时间采集方法更加真实，可靠。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于混合分析的最坏时间分析系统及方法。

根据本发明提供的一种基于混合分析的最坏时间分析方法，包括以下步骤：

源码分析步骤：切割被测程序的源码，得到代码段集合；

构造执行控制流步骤：根据被测程序的源码特征，设定限制条件，根据限制条件和代码段集合，构造代码段的执行控制流集合；

执行被测程序步骤：设置循环执行次数，执行被测程序，采集代码段的执行时间；

计算最坏时间步骤：根据执行时间、循环执行次数、代码段的执行控制流集合，计算最大执行时间路径，计算与最大执行时间路径相对应的执行时间，作为最坏时间。

优选地，源码分析步骤包括：

识别跳转步骤：识别被测程序的源码中的代码跳转，对每个代码跳转进行标注；

切割源码步骤：根据标注对源码进行切割，得到不存在代码跳转的代码段，将每个代码段组成代码段集合进行保存。

优选地，构造执行控制流步骤包括：

设定限制步骤：设定代码段集合中的代码段执行的限制条件，所述限制条件包括循环次数限制、代码段之间的同步执行限制、代码段之间的互斥执行限制、代码段之间的等待执行限制中的任一种或任多种；

执行路径规划步骤：根据限制条件对代码段集合中的代码段进行执行组合，得到执行控制流集合，所述执行控制流集合中包括一条或多条代码执行路径。

优选地，所述限制条件主要包括分支执行频率优化设置、分支同步优化设置、分支互斥优化设置、循环次数优化设置中的任一种或任多种；

分支执行频率优化设置是通过设置参数的方式对循环内分支执行次数进行调整设置；

分支同步优化设置是通过设置同组的方式对相关联的分支执行进行同步设置；

分支互斥优化设置是通过互斥设置对相互斥的分支执行进行互斥设置；

循环次数优化设置是通过设置参数的方式对循环的最大执行次数进行调整设置。

根据本发明提供的一种基于混合分析的最坏时间分析系统，包括以下模块：

源码分析模块：切割被测程序的源码，得到代码段集合；

构造执行控制流模块：根据被测程序的源码特征，设定限制条件，根据限制条件和代码段集合，构造代码段的执行控制流集合；

执行被测程序模块：设置循环执行次数，执行被测程序，采集代码段的执行时间；

计算最坏时间模块：根据执行时间、循环执行次数、代码段的执行控制流集合，计算最大执行时间路径，计算与最大执行时间路径相对应的执行时间，作为最坏时间。

优选地，源码分析模块包括：

识别跳转模块：识别被测程序的源码中的代码跳转，对每个代码跳转进行标注；

切割源码模块：根据标注对源码进行切割，得到不存在代码跳转的代码段，将每个代码段组成代码段集合进行保存。

优选地，构造执行控制流模块包括：

设定限制模块：设定代码段集合中的代码段执行的限制条件，所述限制条件包括循环次数限制、代码段之间的同步执行限制、代码段之间的互斥执行限制、代码段之间的等待执行限制中的任一种或任多种；

执行路径规划模块：根据限制条件对代码段集合中的代码段进行执行组合，得到执行控制流集合，所述执行控制流集合中包括一条或多条代码执行路径。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

1、采用程序动态执行采集时间，相比静态分析方法中对二进制代码执行时间估算来说，采集时间更加准确、简单；

2、使用静态源码分析，构建可能的执行控制流，确保计算结果没有被低估；

3、保证各个可达代码段被执行，降低最坏用例构造的复杂度；

4、使用带有优化参数的控制流构建，使得用户更容易参与最坏时间计算过程的优化，且可以瞬间重新计算所有相关最坏执行时间，避免最坏执行时间被高估。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明的系统执行流程图。

例的代码段示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。

根据本发明提供的一种基于混合分析的最坏时间分析方法，包括以下步骤：

源码分析步骤：切割被测程序的源码，得到代码段集合；

构造执行控制流步骤：根据被测程序的源码特征，设定限制条件，根据限制条件和代码段集合，构造代码段的执行控制流集合；

执行被测程序步骤：设置循环执行次数，执行被测程序，采集代码段的执行时间；

计算最坏时间步骤：根据执行时间、循环执行次数、代码段的执行控制流集合，计算最大执行时间路径，计算与最大执行时间路径相对应的执行时间，作为最坏时间。

具体地，源码分析步骤包括：

识别跳转步骤：识别被测程序的源码中的代码跳转，对每个代码跳转进行标注；

切割源码步骤：根据标注对源码进行切割，得到不存在代码跳转的代码段，将每个代码段组成代码段集合进行保存。

具体地，构造执行控制流步骤包括：

设定限制步骤：设定代码段集合中的代码段执行的限制条件，所述限制条件包括循环次数限制、代码段之间的同步执行限制、代码段之间的互斥执行限制、代码段之间的等待执行限制中的任一种或任多种；

执行路径规划步骤：根据限制条件对代码段集合中的代码段进行执行组合，得到执行控制流集合，所述执行控制流集合中包括一条或多条代码执行路径。

具体地，所述限制条件主要包括分支执行频率优化设置、分支同步优化设置、分支互斥优化设置、循环次数优化设置中的任一种或任多种；限制条件针对分割的代码段,主要有循环次数设置、代码段的互斥与同步设置。

分支执行频率优化设置是通过设置参数的方式对循环内分支执行次数进行调整设置；

分支同步优化设置是通过设置同组的方式对相关联的分支执行进行同步设置；

分支互斥优化设置是通过互斥设置对相互斥的分支执行进行互斥设置；

循环次数优化设置是通过设置参数的方式对循环的最大执行次数进行调整设置。

其中，所述分支执行频率是针对在一个循环结构中的分支而言，例如包含在For循环语句内的分支语句结构，分支执行频率记录在N次循环执行中，各分支的执行次数。优选地，分支频率优化设置主要是指对循环内分支执行次数的调整设置，在本发明系统中，提供了专门的视图界面通过可视化的方式进行该参数的设置；分支同步优化设置针对一个函数内多个分支结构而言，在一个函数内，如果多个分支结构的条件判别同时为真或者条件存在互斥情况，那么分支执行就有一定的相关性，例如函数有两个IF语句，如果IF语句A与IF语句B条件同时为真，或者同时为假，那么IF语句A与IF语句B就需要执行同样的分支，反之亦然。所以，分支同步优化设置就是为不同分支设置这种执行相关性，设置方法是，通过在一个可视化的视图界面中为这几个绑定的分支设置同一个组名称，即可完成设定；分支互斥优化设置同分支同步优化设置类似，也是针对一个函数内多个分支结构而言。例如，当函数内包含两个IF语句，分别为IF语句A，IF语句B，如果IF语句A的条件与IF语句B的条件判别互斥，那么当执行了IF语句A真分支时，那么在IF语句B中只能执行假分支。分支互斥优化具体设置过程就是在可视化视图界面中选择两个互斥的分支，将其设置为互斥即可；循环次数优化设置是针对循环结构来说，在测试中，本发明系统采集该循环的最大执行次数作为该循环的理论最大执行次数，这种方法一般都是比较准确的，但也有一些情况不是理论上的最大执行次数，所以，通过参数设置理论最大执行次数的方法进行调优，具体的设置过程是在可视化的设置界面中，选择需要调优的循环结构，然后设置该循环的最大循环次数即可。

根据本发明提供的一种基于混合分析的最坏时间分析系统，包括以下模块：

源码分析模块：切割被测程序的源码，得到代码段集合；

构造执行控制流模块：根据被测程序的源码特征，设定限制条件，根据限制条件和代码段集合，构造代码段的执行控制流集合；

执行被测程序模块：设置循环执行次数，执行被测程序，采集代码段的执行时间；

计算最坏时间模块：根据执行时间、循环执行次数、代码段的执行控制流集合，计算最大执行时间路径，计算与最大执行时间路径相对应的执行时间，作为最坏时间。

具体地，源码分析模块包括：

识别跳转模块：识别被测程序的源码中的代码跳转，对每个代码跳转进行标注；

切割源码模块：根据标注对源码进行切割，得到不存在代码跳转的代码段，将每个代码段组成代码段集合进行保存。

优选地，源码切割的过程，是将源码切割为顺序执行的代码段，在此代码段内不存在跳转，只要进入此代码段，则能顺序执行完此代码段，源码切割的依据是是否存在跳转语句，将存在跳转的部分切割为多个没有跳转的部分。

具体地，构造执行控制流模块包括：

设定限制模块：设定代码段集合中的代码段执行的限制条件，所述限制条件包括循环次数限制、代码段之间的同步执行限制、代码段之间的互斥执行限制、代码段之间的等待执行限制中的任一种或任多种；

执行路径规划模块：根据限制条件对代码段集合中的代码段进行执行组合，得到执行控制流集合，所述执行控制流集合中包括一条或多条代码执行路径。

在构造代码段的执行控制流时，按照程序代码段的执行顺序，将所有可能的执行路径都构造为控制流。例如，一个函数有三个代码段，代码段A，代码段B，代码段C，而代码段B与代码段C是互斥执行，那么可执行控制流就有A-〉B，A-〉C两个。一条执行流包含了多个代码段，而每个代码段有着三个影响因素：一，自身代码最大执行时间，二，子调用最大执行时间，三，执行次数。对于因素二，子调用最大执行时间，则采用类似方法对子调用过程进行处理分析，在这三个因素影响情况下，该控制流的最大执行时间就是最大自身执行时间+子调用最大执行时间的和，然后再与执行次数相乘的积，在确定了所有控制流的最大执行时间后，其中的最大值就是程序的最大执行时间，该控制流代表了程序的最大执行时间执行路径。

在具体的实施例中，如图1所示，首先，分析源码，将源码切割为代码段集合，由用户根据程序特征进行限制条件设定，根据设定的限制条件，构造代码段的执行控制流集合；然后，通过执行被测程序，采集代码段的真实执行时间，循环执行次数；根据真实执行时间、循环执行次数、代码段的执行控制流集合，计算出最大执行时间路径，以及对应的执行时间，也就是最终的WCET结果。其中，具体又包括了分支执行频率优化设置、分支同步优化设置、分支互斥优化设置、循环次数优化设置。针对动态分析方法中，计算结果可能被低估的弊端，本发明使用了静态源码分析的方法，构建出可能的执行控制流，确保计算结果没有被低估；针对动态分析方法中，构造最坏用例复杂的弊端，本发明实用的方法只需要保证各个可达代码段被执行到即可，复杂段大大降低；针对一般最坏时间计算中结果可能被高估的问题，本发明使用了一种带有优化参数的控制流构建方法，基于此方法用户更加容易参与最坏时间计算过程的优化，并且可以瞬间重新计算所有相关最坏执行时间。本发明采用带有优化参数的控制流构建，将分支执行频率优化设置、分支同步优化设置、分支互斥优化设置、循环次数优化设置四个设置相关的参数应用于控制流的构建中，将用户设置的参数与系统计算的参数进行合并，例如系统分析计算某个循环的最大执行次数为100，而用户设置循环次数为80，那么因为100大于80，系统最终选择100作为循环的最大执行时间。在控制流分析中，如果IF语句A与IF语句B设置了同步关系，那么在构建控制流时，会产生IF语句A真分支到IF语句B真分支，IF语句A假分支到IF语句B假分支的控制流，而不会产生IF语句A真分支到IF语句B假分支的控制流。

例如对如下代码进行切割：

形成如下代码片段：

Test函数代码段切割如下：

C1：11行-12行

C2：13行 i＝0；

C3：13行 i<10；

C4：13行 i++

C5：14行-15行

C6：16行

SubF函数代码段切割如下：

C7：3行

C8：4行

C9：5行

C10：8行

构建的函数执行路径如下：

Test函数：

C1->C2->L*C3->L*C4->L*C5->C3->C6

L:循环次数L>＝0

SubF函数：

C7->C8->C9->C10

C7->C8->C10

采集到的各个代码段执行时间如表一所示，经过对各个子代码片断进行计算，获得子代码片断的最坏执行时间，然后基于此时间计算函数的最坏执行时间，最终计算如下：

SubF函数最坏时间＝20+20+20＝60ns

Test函数最坏时间＝20+20+10*20+10*20+10*90+20＝1360ns

表一

本发明根据源码的语法结构信息自动将源码切割为多个顺序执行的代码段，然后根据分割的代码段构建出程序函数的控制执行流，然后将通过动态采集的函数执行时间信息赋值到具体的代码块上，最后，在此基础上，对所有控制流进行最大执行计算，从而分析得到程序的最大执行时间。

本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (8)

1.一种基于混合分析的最坏时间分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

源码分析步骤：切割被测程序的源码，得到代码段集合；

构造执行控制流步骤：根据被测程序的源码特征，设定限制条件；根据限制条件和代码段集合，构造代码段的执行控制流集合；

执行被测程序步骤：设置循环执行次数，执行被测程序，采集代码段的执行时间；

计算最坏时间步骤：根据执行时间、循环执行次数、代码段的执行控制流集合，计算最大执行时间路径，计算与最大执行时间路径相对应的执行时间，作为最坏时间。

2.根据权利要求1所述的基于混合分析的最坏时间分析方法，其特征在于，源码分析步骤包括：

识别跳转步骤：识别被测程序的源码中的代码跳转，对每个代码跳转进行标注；

切割源码步骤：根据标注对源码进行切割，得到不存在代码跳转的代码段，将每个代码段组成代码段集合进行保存。

3.根据权利要求1所述的基于混合分析的最坏时间分析方法，其特征在于，构造执行控制流步骤包括：

设定限制步骤：设定代码段集合中的代码段执行的限制条件，所述限制条件包括循环次数限制、代码段之间的同步执行限制、代码段之间的互斥执行限制、代码段之间的等待执行限制中的任一种或任多种；

执行路径规划步骤：根据限制条件对代码段集合中的代码段进行执行组合，得到执行控制流集合，所述执行控制流集合中包括一条或多条代码执行路径。

4.根据权利要求1所述的基于混合分析的最坏时间分析方法，其特征在于，所述限制条件主要包括分支执行频率优化设置、分支同步优化设置、分支互斥优化设置、循环次数优化设置中的任一种或任多种；

分支执行频率优化设置是通过设置参数的方式对循环内分支执行次数进行调整设置；

分支同步优化设置是通过设置同组的方式对相关联的分支执行进行同步设置；

分支互斥优化设置是通过互斥设置对相互斥的分支执行进行互斥设置；

循环次数优化设置是通过设置参数的方式对循环的最大执行次数进行调整设置。

5.一种基于混合分析的最坏时间分析系统，其特征在于，包括以下模块：

源码分析模块：切割被测程序的源码，得到代码段集合；

构造执行控制流模块：根据被测程序的源码特征，设定限制条件；根据限制条件和代码段集合，构造代码段的执行控制流集合；

执行被测程序模块：设置循环执行次数，执行被测程序，采集代码段的执行时间；

计算最坏时间模块：根据执行时间、循环执行次数、代码段的执行控制流集合，计算最大执行时间路径，计算与最大执行时间路径相对应的执行时间，作为最坏时间。

6.根据权利要求5所述的基于混合分析的最坏时间分析系统，其特征在于，源码分析模块包括：

识别跳转模块：识别被测程序的源码中的代码跳转，对每个代码跳转进行标注；

切割源码模块：根据标注对源码进行切割，得到不存在代码跳转的代码段，将每个代码段组成代码段集合进行保存。

7.根据权利要求5所述的基于混合分析的最坏时间分析系统，其特征在于，构造执行控制流模块包括：

设定限制模块：设定代码段集合中的代码段执行的限制条件，所述限制条件包括循环次数限制、代码段之间的同步执行限制、代码段之间的互斥执行限制、代码段之间的等待执行限制中的任一种或任多种；

执行路径规划模块：根据限制条件对代码段集合中的代码段进行执行组合，得到执行控制流集合，所述执行控制流集合中包括一条或多条代码执行路径。

8.根据权利要求5所述的基于混合分析的最坏时间分析系统，其特征在于，所述限制条件主要包括分支执行频率优化设置、分支同步优化设置、分支互斥优化设置、循环次数优化设置中的任一种或任多种；

分支执行频率优化设置是通过设置参数的方式对循环内分支执行次数进行调整设置；

分支同步优化设置是通过设置同组的方式对相关联的分支执行进行同步设置；

分支互斥优化设置是通过互斥设置对相互斥的分支执行进行互斥设置；

循环次数优化设置是通过设置参数的方式对循环的最大执行次数进行调整设置。