Analyse des pointeurs pour le langage C

244 Pages·2017·4.61 MB·French

by  Amira Mensi

INSTITUT DES SCIENCES ET TECHNOLOGIES
École doctorale nO432 : Sciences des Métiers de l’Ingénieur
Doctorat ParisTech
T H È S E
pour obtenir le grade de docteur délivré par
l’École nationale supérieure des mines de Paris
Spécialité « Informatique temps-réel, robotique et automatique »
présentée et soutenue publiquement par
Amira MENSI
24 juin 2013
Analyse des pointeurs
pour le langage C
Directeur de thèse : François IRIGOIN
Co-encadrement de la thèse : Fabien COELHO
Corinne ANCOURT
T
Jury
H
M. Denis BARTHOU, Professeurdesuniversités,ENSEIRB Président
M. François IRIGOIN, Professeur,CRIMINESParisTech Directeur
È
M. Paul FEAUTRIER, Professeur,ÉcolenormalesupérieuredeLyon Rapporteur
M. Lionel LACASSAGNE, Maîtredeconférence,UniversitéParisSud Rapporteur
S
Mlle. Elisabeth BRUNET, Maîtredeconférence,TélécomSudParis Examinateur
Mme. Corinne ANCOURT, Maîtredeconférence,CRIMINESParisTech Invité
E
M. Fabien COELHO, Maîtredeconférence,CRIMINESParisTech Invité
MINES ParisTech
Centre de Recherche en Informatique
35rueSaint-Honoré,77305Fontainebleau,France
(Pagedetitre)

Résumé
Les analyses statiques ont pour but de déterminer les propriétés des programmes au mo-
mentdelacompilation.Contrairementauxanalysesdynamiques,lecomportementexactdupro-
grammenepeutêtreconnu.Parconséquent,onarecoursàdesapproximationspourremédierà
cemanqued’information.Malgrécesapproximations,lesanalysesstatiquespermettentdesop-
timisations et des transformations efficaces pour améliorer les performances des programmes.
Parmilespremièresanalysesduprocessusd’optimisationfigurel’analysedespointeurs.Sonbut
estd’analyserstatiquementunprogrammeenentréeetdefournirenrésultatuneapproximation
des emplacements mémoire vers lesquels pointent ses variables pointeurs. Cette analyse est
considérée comme l’une des analyses de programmes les plus délicates et l’information qu’elle
apporte est très précieuse pour un grand nombre d’autres analyses clientes. En effet, son ré-
sultat est nécessaire à d’autres optimisations, comme la propagation de constante, l’élimination
du code inutile, le renommage des scalaires ainsi que la parallélisation automatique des pro-
grammes.
LelangageCprésentebeaucoupdedifficultéslorsdesonanalyseparlalibertéqu’iloffreaux
utilisateurs pour gérer et manipuler la mémoire par le biais des pointeurs. Ces difficultés appa-
raissentparexemplelorsdel’accèsauxtableauxparpointeurs,l’allocationdynamique«malloc»
ainsi que les structures de données récursives. L’un des objectifs principaux de cette thèse est
de déterminer les emplacements mémoire vers lesquels les pointeurs pointent. Ceci se fait en
assurantplusieursdimensionscomme:
• lasensibilitéauflotdecontrôle,c’est-à-direlamiseàjourdesinformationsd’unpointpro-
grammeàunautre;
• la non-sensibilité au contexte, c’est-à-dire l’utilisation de résumés au lieu de l’analyse du
corpsdelafonctionàchaqueappel;
• la modélisation des champs pointeurs des structures de données agrégées, dans laquelle
chaquechampreprésenteunemplacementmémoiredistinct.
D’autres aspects sont pris en compte lors de l’analyse des programmes écrits en C comme la
précision des emplacements mémoire alloués au niveau du tas, l’arithmétique sur pointeurs ou
encore les pointeurs vers tableaux. Notre travail, implémenté dans le compilateur parallélliseur
PIPS (Parallélisation interprocédurale de programmes scientifiques), permet d’analyser les ap-
plications scientifiques de traitement du signal tout en assurant une analyse intraprocédurale
préciseetuneanalyseinterprocéduraleefficacevialesrésumés.
Mots clés : analyse statique de programmes, analyse de pointeurs, sensibilité au flot de
contrôle,sensibilitéaucontexte.

Abstract
Staticanalysisalgorithmsstrivetoextracttheinformationnecessaryfortheunderstandingand
optimizationofprogramsatcompiletime.Thepotentialvaluesofthevariablesoftypepointerare
themostdifficultinformationtodetermine.Thisinformationisoftenusedtoassessiftwopointers
are potential aliases, i.e. if they can point to the same memory area. An analysis of pointers,
also called points-to analysis, may provide more precision to other analyses such as constant
propagation, analysis of dependencies or analysis of live variables. The analysis of pointers is
veryimportantfortheexploitationofparallelisminscientificCprogramssincethemostimportant
structures they manipulate are arrays, which are typically accessed by pointers. It is necessary
to analyse the dependencies between arrays in order to exploit the parallelism between loops.
Points-toanalysismayalsoattempttohandlerecursivedatastructuresandotherstructuresthat
areaccessedbypointers.Thisworkprovidesapoints-toanalysiswhichis:
• flow-sensitive,bytakingintoaccounttheorderofexecutionofinstructions;
• field-sensitive,sincestructurefieldsaretreatedasindividuallocations;
• context-insensitive,becausefunctionssummariesarecomputedtoavoidre-analyzingfunc-
tionsbodies.
Other issues such as heap modeling, pointer arithmetics and pointers to arrays are also taken
into account while analyzing C programs. Our intraprocedural analysis provides precise results
to client analyses, while our interprocedural one allows to propagate them efficiently. Our work
is implemented within the PIPS (Parallélisation interprocédurale de programmes scientifiques)
parallelizer, a framework designed to analyze, optimize and parallelize scientific and signal pro-
cessingapplications.
Keywords:staticanalysis,points-toanalysis,flow-sensitive,context-insensitive,field-sensitive.

Remerciements
Cette thèse a été préparée au Centre de recherche en Informatique (CRI) de l’École des
minesdeParis(MINESParisTech),sousladirectiondeFrançoisIrigoin.
Jevoudraistoutd’abordexprimermareconnaissanceàFrançoisIrigoin,pourm’avoiraccueilli
au CRI, de m’avoir proposé un sujet de thèse très riche et très motivant. Durant toute la thèse
il a été disponible, patient et les nombreux échanges d’idées et de conseils que nous avons
eu ont grandement contribué à l’avancement de mes travaux. Son aide et ses conseils ont été
inestimables.
Je remercie mes encadrants de thèse Corinne Ancourt et Fabien Coelho pour m’avoir suivi
tout au long de cette thèse et pour leurs conseils éclairés et leur encouragements. Je suis très
reconnaissanteenversPierreJouvelotpourtoutel’aideapportéeaucoursdecettethèsedepuis
l’étudebibliographiquejusqu’àlaformalisationetlarelecturedelathèseainsiqueBéatriceCreu-
silletpourl’attentionqu’elleaportéeàmestravaux,poursadisponibilitéetsescontributionsqui
ontpermisd’intégreretd’exploitermontravaildanslecompilateurPIPS.
Je suis très reconnaissante envers les membres du CRI, je me rappellerai toujours avec un
grandplaisirlesbonsmomentspassésavecRobertMahl,ClaireMédrala,DouniaKhaldi,Mehdi
Amini,Vivienmaisonneuve, OlivierHermont,ClaudeTadonki,SamuelBenveniste, AntoniuPop,
BenoîtPinetenparticulierJacquelineAltimiradontlesupportmoraletlabonnehumeurnem’ont
jamaisfaitdéfaut.
MerciaussiauxmembresdudépartementinformatiquedeTelecomSudParisquim’ontsou-
tenu durant les derniers mois de préparation de soutenance, je pense en particulier à Elisabeth
Brunet,RachidHabeletChantalTaconet.
Ungrandmerciàmafamille,etauxamisElise,Safa,Nidhal,Xavier,Manon,SanaetBrunozzo
pour leur soutien inconditionnel et leurs encouragements. Enfin un merci particulier à celui qui
m’a soutenu et motivé durant les moments de doute. Et qui a été présent dès le premier jour
jusqu’àceluidelasoutenance,monamour,Gilles.

Table des matières
Tabledesmatières ix
Tabledesfigures xv
Listedestableaux xvii
1 Introduction 1
1.1 Contexte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.1 L’importancedulangageC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.2 LespointeursenC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Motivations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.1 Importancedel’optimisationdesprogrammes . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.2 Lamémoired’unprogramme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.3 Optimisationdesprogrammesenprésencedepointeurs. . . . . . . . . . . 4
1.3 Problématiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3.1 Déterminationdesciblesdepointeurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3.2 Analysedepointeursoud’alias? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3.3 Analyserlesstructuresdedonnéesrécursives . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3.4 Abstractiondelamémoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4 Contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4.1 TraitertouteslesinstructionsdulangageC?. . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4.2 Concevoiruneanalyseintraprocéduraleprécise . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.4.3 Concevoiruneanalyseinterprocéduralemodulaire . . . . . . . . . . . . . . 7
1.4.4 Répondreauxbesoinsdesapplicationsscientifiques . . . . . . . . . . . . . 8
1.4.5 Modéliserl’allocationdynamiqueauniveaudutas . . . . . . . . . . . . . . 8
1.5 Structuredelathèse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2 Lesanalysesclientesetlesobjectifspourlecompilateur 11
2.1 Lareprésentationdesarcspoints-to . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.1.1 Structurededonnées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.2 Affichagedelarelationpoints-to . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.3 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2 Leseffetsmémoireetl’analysedespointeurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.1 Définitions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.2 Leseffetsenprésencedepointeurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3 Leschaînes«use-def»etlasuppressionducodeinutile . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.1 Leschaînes«use-def» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.2 Suppressiondecodeinutile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.3 Les chaînes use-def et la suppression de code inutile sans information
points-to . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3.4 Chaînesuse-def etsuppressiondecodeinutileavecl’informationpoints-to 18
2.3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.4 L’analysedesdépendancesetlaparallélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.4.1 L’analysedesdépendancesetlaparallélisationsansinformationpoints-to . 21
2.4.2 L’analysedesdépendancesetlaparallélisationavecl’informationpoints-to 22
2.4.3 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.5 Lasuppressiondesous-expressionscommunes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24