随着多核硬件的广泛普及,多线程编程技术也被应用到计算机领域的各个方面,多线程编程技术能够更加充分的利用多核众核设备的超强计算能力,在同一时间执行多项任务,还可成倍加速某些任务,特别适用于某些需要快速响应用户操作的任务。但多线程程序在执行过程中会产生大量可能的交错,执行顺序具有极大的不确定性,导致严重的并发错误,数据竞争是一种具有高度破坏性的并发错误。数据竞争会导致数据损坏、内存泄漏、程序崩溃或不正确的执行等现象。当多个线程同时访问同一共享变量,至少存在一次写访问操作时,会引发数据竞争。由于无序的线程交错,在调试过程中数据竞争会随机出现或消失,查找和重现它们异常困难。因此,检测出数据竞争错误是提高并发软件可靠性和安全性急需解决的问题。国内外研究人员已经提出了许多静态和动态程序分析技术来检测数据竞争。然而,在检测开销、精度、覆盖率、速度等方面还有改进的空间。文中提出一种基于优化的FastTrack算法和锁模式相结合的动态混合数据竞争检测算法AsampleLock。该算法利用采样技术,监控同一时刻同时运行的来自并发线程的函数对;通过预竞争检测获得真正涉及数据竞争的内存访问对;为了降低算法受线程调度的影响,AsampleLock算法采用nolock-hb关系来判断访问事件的并发关系;采用map记录所有共享变量的读写信息,并结合锁模式进行动态数据竞争检测,在减小竞争检测分析开销的同时减少漏报率和误报率。基于上述方法实现了数据竞争检测系统AsampleLock,选择基准测试集PARSEC进行评估此系统,并与FastTrack、LiteRace、MultilockHB工具进行对比分析,实验结果表明AsampleLock的时间开销与FastTrack相比,整体平均降低了7%,文中系统数据竞争检测率与LiteRace和FastTrack相比分别增加了38%和23%。