引子

前一篇文章介紹了堆棧和內(nèi)存的一些背景知識。本次介紹如何使用 Polyspace Code Prover來統(tǒng)計堆棧，如何使用這些數(shù)據(jù)為軟件優(yōu)化服務(wù)。

Polyspace Code Prover 堆棧統(tǒng)計

前面三類堆棧統(tǒng)計工具，在統(tǒng)計堆棧使用的時候，其需要編譯并運行代碼，這意味著其需要定義測試激勵，這種情況的堆棧統(tǒng)計是特定測試激勵的，其他時候的堆棧大小則需要定義合適的測試激勵。而要統(tǒng)計軟件的最大堆棧需求，則需要設(shè)計合適的測試用例。這無疑對測試用例有比較高的要求。

形式化工具 Polyspace Code Prover 使用抽象解釋法，能夠深入探測到每一層函數(shù)的調(diào)用，統(tǒng)計每個函數(shù)本身的局部變量消耗和因為函數(shù)調(diào)用需要的棧消耗。另外，由于形式化的方法的使用，Polyspace Code Prover 能夠分析代碼中的分支是否因為上下文的原因不可達(dá)。這也會影響到實際程序中堆棧的大小。

Polyspace Code Prover能夠統(tǒng)計以下信息:

最大棧使用量

最小棧使用量

程序最大棧使用量

程序最小棧使用量

最大局部變量使用量

最小局部變量使用量

其中局部變量使用量統(tǒng)計包括本函數(shù)的局部變量，函數(shù)的參數(shù)和返回值的開銷，以及因為內(nèi)存對齊導(dǎo)致的額外開銷等，而棧使用量則包括局部變量使用量以及函數(shù)需要調(diào)用其他函數(shù)導(dǎo)致的開銷。

程序的最大最小堆棧使用。當(dāng)程序中有main函數(shù)或者其他的入口函數(shù)，Polyspace 可以統(tǒng)計主入口函數(shù)的總資源，其包括了調(diào)用其他函數(shù)需要的資源。

Polyspace 能夠提供函數(shù)的調(diào)用關(guān)系圖，據(jù)此可以看到一個函數(shù)的入口占用的資源是由于其調(diào)用了哪些函數(shù)帶來的。

如上圖我們知道入口函數(shù) ps_main 調(diào)用了 SysTick_Handler 函數(shù)，也就是堆棧使用量 31 是 SysTick_Handler 調(diào)用引發(fā)的。

轉(zhuǎn)到 SysTick_Handler 也能看到的確如此。

更復(fù)雜的在 scheduler_executive 調(diào)用，從下面調(diào)用圖看到，其調(diào)用了多個函數(shù)，而虛的三角型則代表是通過函數(shù)指針這類方式進(jìn)行非顯式調(diào)用的。

那么如何知道各個調(diào)用的函數(shù)的資源開銷呢，在上圖點擊轉(zhuǎn)到定義，然后可以立刻查看該函數(shù)的堆棧使用

從上面幾個圖可以很明顯的看到，update_shared_variables 占用了最多的資源。隨后我們可以繼續(xù)往下跟蹤。

何時執(zhí)行堆棧分析？

執(zhí)行堆棧分析是軟件開發(fā)生命周期中的一個連續(xù)過程。如果僅在軟件開發(fā)生命周期結(jié)束時由單獨的質(zhì)量評估團隊估計堆棧使用量，則可能會使整個開發(fā)工作面臨風(fēng)險。此外，在開發(fā)周期的后期解決問題可能會出錯且耗時；在確定是更改硬件還是軟件設(shè)計時，這種做法可能還會造成混亂。

執(zhí)行堆棧分析的最佳時點是：

在添加新功能時

在軟件中每添加一項新功能，都會使堆棧使用量增加。開發(fā)人員必須密切關(guān)注新功能的堆棧使用情況。

執(zhí)行堆棧分析、進(jìn)行調(diào)試和修復(fù)復(fù)雜代碼：在每個主要功能實現(xiàn)后，開發(fā)人員可以在本地對特定軟件組件或軟件模塊應(yīng)用靜態(tài)分析器，以評估基礎(chǔ)軟件和已實現(xiàn)軟件之間堆棧使用量的增加情況。

在整個開發(fā)過程中監(jiān)控堆棧分析：QA 團隊和產(chǎn)品負(fù)責(zé)人可以使用靜態(tài)分析器對持續(xù)集成 (CI) 管道進(jìn)行堆棧估計，以在控制板上顯示結(jié)果。此過程有助于在軟件開發(fā)生命周期中跟蹤堆棧分析。

執(zhí)行良好實踐以確保堆棧使用量最低：質(zhì)量門有助于避免違反 MISRA 和 AUTOSAR 編碼規(guī)范。這些規(guī)范要求強制有條件地使用動態(tài)內(nèi)存分配。

在軟件發(fā)布前

靜態(tài)分析器執(zhí)行的堆棧估計提供了有力的證據(jù)，表明堆棧使用量處于控制之中。在每次軟件發(fā)布之前，都應(yīng)在標(biāo)準(zhǔn)工作負(fù)載、最小負(fù)載和最大負(fù)載下，對真實目標(biāo)運行堆棧分析，以全面了解堆棧的使用情況。驗證堆棧上溢和下溢事件的故障安全例程也至關(guān)重要。

根據(jù)堆棧統(tǒng)計進(jìn)行資源使用優(yōu)化

有了基礎(chǔ)的統(tǒng)計信息，結(jié)合 Polyspace 提供的函數(shù)調(diào)用圖，可以了解到在哪個位置，導(dǎo)致某個分支的堆棧使用量大增。

通過函數(shù)調(diào)用圖，我們知道整個程序的情況:

我們可以定位相對消耗較大的模塊，然后根據(jù)上述調(diào)用圖，定位到其調(diào)用的模塊，查看堆棧資源的消耗。

比如:

再到具體的函數(shù)中，查看其局部變量的消耗。

執(zhí)行良好實踐以確保堆棧使用量最低

對于產(chǎn)品級代碼，推薦遵循行業(yè)的編碼規(guī)范，如 MISRA C、MISRA C++、AUTOSAR C++ 等。這些編碼標(biāo)準(zhǔn)要求強制禁止動態(tài)內(nèi)存分配，并推薦特定用例來優(yōu)化靜態(tài)內(nèi)存分配。Polyspace Bug Finder 有助于識別任何違反最佳實踐的行為，開發(fā)人員可以在本地監(jiān)控這些行為，而產(chǎn)品負(fù)責(zé)人可通過 Polyspace Access 監(jiān)控這些行為。以下編碼規(guī)則詳細(xì)說明了靜態(tài)內(nèi)存分配的最佳實踐。靜態(tài)內(nèi)存分配可以使用 Polyspace Bug Finder 進(jìn)行分析。

以下是常見的編碼規(guī)范中關(guān)于內(nèi)存方面的部分。

Polyspace 提供常見內(nèi)存問題的檢查

前一篇文章列舉的一些缺陷，Polyspace Bug Finder 和 Polyspace Code Prover 提供了許多針對靜態(tài)和動態(tài)內(nèi)存分配的運行時檢查。解決所有高、中和低優(yōu)先級缺陷有助于降低內(nèi)存分配帶來的風(fēng)險。

Polyspace Bug Finder 關(guān)于內(nèi)存方面的檢查項

此外，Polyspace Code Prover提供內(nèi)存方面的形式化證明，包括

指針類型轉(zhuǎn)換錯誤

數(shù)組越界

結(jié)構(gòu)體指針越界

空指針或零地址解引用

對空指針偏移操作

位字段類型錯誤

malloc 返回值未檢查是否為 NULL

聯(lián)合體指針內(nèi)存分配不足

結(jié)構(gòu)體部分內(nèi)存分配

結(jié)構(gòu)體字段指針錯誤

函數(shù)返回局部變量指針

使用了已釋放的內(nèi)存無論使用何種方法來計算堆棧使用量，稍微增大堆棧大小都不失為一個好辦法。這種方法有助于避免測試期間可能未檢測到的堆棧溢出導(dǎo)致的系統(tǒng)漏洞。

堆棧溢出漏洞是許多嵌入式應(yīng)用程序在實際運行中表現(xiàn)出不可定義行為的一個重要原因。在正確的時間使用正確的工具并遵循最佳實踐，可以增強對軟件防止堆棧溢出的信心。