SILVA：一种可扩展的、渐进式的、分层的稀疏值流分析方法

《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》：SILVA: A Scalable Incremental Layered Sparse Value-Flow Analysis

增量式分层值流分析SILVA通过创新指针和Mod-Ref分析实现高效扩展，在百万行级代码中速度提升7倍且精度无损

　　

摘要

分层稀疏值流分析（SVFA）是一种用于解决程序依赖关系的先进静态分析方法。尽管取得了显著进展，SVFA仍然存在可扩展性问题。鉴于软件的持续自然演化，我们提出了SILVA——这是一种首个能够高效扩展到大型实际程序的增量式分层SVFA。SILVA的核心在于一种新颖的增量式指针分析和增量式Mod-Ref分析技术。我们在大规模实际C/C++程序上的广泛实验证明了其有效性：SILVA的性能比最先进的分层SVFA SVF快了近7倍，同时保持了原有的精度。此外，我们的增量式指针分析和Mod-Ref分析算法分别比现有方法快12倍和5倍。关于代码变更规模对SILVA性能的影响，我们发现当代码变更量不超过10K行时，SILVA的表现优于SVF——这远远超出了实际软件开发中常见的代码提交范围。