Timing-Predictable Memory Allocation In Hard Real-Time Systems

183 Pages·2014·0.66 MB·English

Timing-Predictable
Memory Allocation
In Hard Real-Time Systems
Dissertation
zur Erlangung des Grades des
Doktors der Ingenieurwissenschaften
der Naturwissenschaftlich-Technischen Fakulta¨ten
der Universita¨t des Saarlandes
von
Jo¨rgHerter
Saarbru¨cken
2014
Dekan: Prof.Dr.MarkGroves
Pru¨fungsausschuss: Prof.Dr.JanReineke(Vorsitzender)
Prof.Dr.Dr.h.c.ReinhardWilhelm(Gutachter)
Prof.Dr.EljasSoisalon-Soininen(Gutachter)
Prof.Dr.AlfonsCrespo(Gutachter)
AlejandroSalinger,Ph.D.(akademischerMitarbeiter)
TagdesKolloquiums: 3.Ma¨rz,2014
Impressum
Copyright:(cid:13)c 2014Jo¨rgHerter
DruckundVerlag: epubliGmbH,Berlin,www.epubli.de
ISBN978-3-8442-8742-4
Abstract
Forhardreal-timeapplications,tightprovableboundsontheapplication’sworst-
caseexecutiontimemustbederivable. Employingdynamicmemoryallocation,
ingeneral,significantlydecreasesanapplication’stimingpredictability. Inconse-
quence,currenthardreal-timeapplicationsrelyonstaticmemorymanagement.
Thisthesisstudieshowthepredictabilityissuesofdynamicmemoryallocation
canbeovercomeanddynamicmemoryallocationbeenabledforhardreal-time
applications. Wegiveadetailedanalysisofthepredictabilitychallengesimposed
oncurrentstate-of-the-arttiminganalysesbydynamicmemoryallocation. We
proposetwoapproachestoovercometheseissuesandenabledynamicmemory
allocationforhardreal-timesystems: automaticallytransformingdynamicinto
static allocation and using a novel, cache-aware and predictable memory allo-
cator. Staticallytransformingdynamicintostaticmemoryallocationallowsfor
very precise WCET bounds as all accessed memory addresses are completely
known. However, this approach requires much information about the applica-
tion’sallocationbehaviortobeavailablestatically. Forprogramswhereastatic
precomputationofasuitableallocationschemeisnotapplicable,weinvestigate
approachestoconstructpredictabledynamicmemoryallocatorstoreplacethestan-
dard,general-purposeallocatorsinreal-timeapplications. Wepresentevaluations
oftheproposedapproachestoevidencetheirpracticalapplicability.
3

Zusammenfassung
HarteEchtzeitsystemebedingenbeweisbareobereSchrankenbezu¨glichihrermax-
imalenLaufzeit. DieVerwendungdynamischerSpeicherverwaltung(DSV)inner-
halbeineAnwendungverschlechtertderenZeitvorhersagbarkeitimAllgemeinen
erheblich. FolglichfindetsichderzeitlediglichstatischeSpeicherverwaltungin
solchenSystemen.
DieseArbeituntersuchtWege,Problemebezu¨glichderVorhersagbarvonAnwen-
dungen,dieausdemEinsatzeinerDSVresultieren,zuu¨berbru¨cken. Aufbauend
aufeinerAnalysederProbleme,denensichZeitanalysendurchDSVkonfrontiert
sehen, erarbeiten wir zwei Lo¨sungsansa¨tze. Unser erster Ansatz verfolgt eine
automatischeTransformationeinergegebenenDSVineinestatischeVerwaltung.
DieserAnsatzerforderthinreichendgenaueInformationu¨berSpeicheranforderun-
genderAnwendungsowiedieLebenszyklenderangefordertenSpeicherblo¨cke.
HinsichtlichAnwendungen,beidenendieserersteAnsatznichtanwendbarist,
untersuchenwirneuartigeAlgorithmenzurImplementierungvorhersagbarerVer-
fahrenzurdynamischenSpeicherverwaltung. AufdiesenAlgorithmenbasierende
Speicherverwalter ko¨nnen die fu¨r Echtzeitsysteme ungeeigneten, allgemeinen
SpeicherverwalterbeiBedarfersetzen.WirbelegenweiterdiepraktischeAnwend-
barkeitdervonunsvorgeschlagenenVerfahren.
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Acknowledgements
Manypeoplecontributedtothisthesisinamyriadofways:throughcollaborations,
enlighteningdiscussions,andguidance,byprovidinganexcellentworkingand
researchenvironment;orbysimplybeingarolemodel.
Firstandforemost,IowemysinceregratitudetomysupervisorProfessorRein-
hard Wilhelm for always providing guidance and a research environment that
continuouslyofferedcountlessopportunitiesandthefreedomtosteerone’sre-
searchinavarietyofinterestingdirections.
I would also like to thank all the members of my thesis committee, namely
Professor Eljas Soisalon-Soininen and Professor Alfons Crespo for carefully
reviewingthisthesisaswellasProfessorJanReinekeandDr.AlejandroSalinger
forservingonmycommittee.
Someoftheresearchleadingtothisthesiswasdoneincollaborationwithother
researchers:JanReineke,PeterBackes,SebastianAltmeyer,andChristophMallon.
TothesecolleaguesIoweabigThankYou! forourrewardingcollaboration,their
insightsandhelp.
Lastbutnotleast,IwanttothankallothercurrentorpreviousmembersofRein-
hardWilhelm’sresearchgroupthat,knowinglyornot,hadapositiveinfluence
onmeand/ormyresearch: DanielGrund,OlegParshin,SebastianHahn,Mo-
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hamedAbdelMaksoud,AndreasAbel,ClaireMaiza,PhilippLucas,andFlorian
Haupenthal.
In case I inadvertently omitted anybody to whom acknowledgment is due, I
sincerelyapologizetothatperson.
8
Contents
1 Introduction 11
1.1 ContributionsandStructureofthisThesis . . . . . . . . . . . . 15
1.1.1 ContributionsofthisThesis . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.1.2 StructureofthisThesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2 OnDynamicMemoryAllocation,Caches,andStaticWCETAnal-
ysis 19
2.1 ChapterOverview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2 DynamicMemoryAllocation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3 Caches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.4 CacheAnalysisintheContextofWCETAnalysis . . . . . . . . 40
2.4.1 Ferdinand’sLRUCacheAnalyses . . . . . . . . . . . . 44
2.4.2 RelationalCacheAnalysis . . . . . . . . . . . . . . . . 56
2.5 References&FurtherReading . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3 StaticPrecomputationofAllocationSchemes 65
3.1 ChapterOverview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.2 AlgorithmsforProgramswithNumericalBounds . . . . . . . . 67
3.3 AlgorithmsforProgramswithParametricBounds . . . . . . . . 80
9
Contents
3.4 AllocationSiteAwareShapeAnalysis . . . . . . . . . . . . . . 95
3.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
4 PredictableCache-AwareMemoryAllocation 107
4.1 ChapterOverview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
4.2 CAMA—ACache-AwareMemoryAllocator . . . . . . . . . . 108
4.3 AnAlternativeInterface: RelCAMA . . . . . . . . . . . . . . . . 130
4.4 AnAlternativeApproach: PRADA . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
5 ExperimentalEvaluation 137
5.1 ChapterOverview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
5.2 AllocatorsandMetricsUsedinourBenchmarks . . . . . . . . . 138
5.3 MemoryPerformanceforRandom(De-)AllocationSequences . 146
5.4 MemoryPerformanceforReal-LifePrograms . . . . . . . . . . 153
6 Summary&Conclusions 161
7 FutureWork 163
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