精细化的BP E L程序数据竞争动态检测方法

TP311; 鉴于传统的数据竞争动态检测方法对因果关系的建模不够准确,且将互斥关系处理为因果约束,导致多种误报或漏报,对业务流程执行语言(BPEL)活动间的因果关系进行精细划分,提出一种基于新型逻辑时钟的因果关系精细化识别方法,并联合向量时钟和全局互斥锁对BPEL程序中活动间的互斥关系进行准确处理,由此提出一种更为精细的BPEL程序数据竞争动态检测和预测方法,该方法在一定程度上既能保证较低的数据竞争误报率,又能降低数据竞争的漏报率,但会牺牲更多空间和时间.最后通过BPEL流程实例验证了所提方法的优越性....

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Published in计算机集成制造系统 Vol. 28; no. 10; pp. 3064 - 3080
Main Authors 鲁伟娜, 鲁法明, 包云霞, 曾庆田, 段华
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 山东科技大学 计算机科学与工程学院,山东 青岛 266590%山东科技大学 数学与系统科学学院,山东 青岛 266590 2022
Subjects
并发缺陷
Web服务组合
业务过程管理
逻辑时钟
数据竞争
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Summary:TP311; 鉴于传统的数据竞争动态检测方法对因果关系的建模不够准确,且将互斥关系处理为因果约束,导致多种误报或漏报,对业务流程执行语言(BPEL)活动间的因果关系进行精细划分,提出一种基于新型逻辑时钟的因果关系精细化识别方法,并联合向量时钟和全局互斥锁对BPEL程序中活动间的互斥关系进行准确处理,由此提出一种更为精细的BPEL程序数据竞争动态检测和预测方法,该方法在一定程度上既能保证较低的数据竞争误报率,又能降低数据竞争的漏报率,但会牺牲更多空间和时间.最后通过BPEL流程实例验证了所提方法的优越性.
ISSN:1006-5911
DOI:10.13196/j.cims.2022.10.004