Data race in parallel programs can be difficult to precisely detect, and doing so manually can often prove unsuccessful. Task parallel programming models can help reduce defects introduced by the programmer by restricting concurrent functionalities to fork-join operations. Typical data race detection algorithms compute the happens-before relation either by tracking the order that shared accesses happen via a vector clock counter, or by grouping events into sets that help classify which heap locations are accessed sequentially or in parallel. Access sets are simple and efficient to compute, and have been shown to have the potential to outperform vector clock approaches in certain use cases. However, they do not support arbitrary thread synchronization, are limited to fork-join or similar structures, and do not support mutual exclusion. Vector clock approaches do not scale as well to many threads with many shared interactions, rendering them inefficient in many cases. This work combines the simplicity of access sets with the generality of vector clocks by grouping heap accesses into access sets, and attaching the vector clock counter to those groupings. By combining these two approaches, access sets can be utilized more generally to support programs that contain mutual exclusion. Additionally, entire blocks can be ordered with each other rather than single accesses, producing a much more efficient algorithm for data race detection. This novel algorithm, ZipperOTF, is compared to the Computation Graph algorithm (an access set algorithm) as well as FastTrack (a vector clock algorithm) to show comparisons in empirical results and in both time and space complexity.

Dans les systèmes répartis asynchrones, l'horloge logique et le vecteur d'horloges sont deux outils fondamentaux pour gérer la communication et le partage de données entre les entités constitutives de ces systèmes. L'objectif de cette thèse est d'exploiter ces outils avec une perspective d'implantation. Dans une première partie, nous nous concentrons sur la communication de données et contribuons au domaine de la diffusion uniforme à ordre total. Nous proposons le protocole des trains : des jetons (appelés trains) circulent en parallèle entre les processus participants répartis sur un anneau virtuel. Chaque train est équipé d'une horloge logique utilisée pour retrouver les train(s) perdu(s) en cas de défaillance de processus. Nous prouvons que le protocole des trains est un protocole de diffusion uniforme à ordre total. Puis, nous créons une nouvelle métrique : le rendement en termes de débit. Cette métrique nous permet de montrer que le protocole des trains a un rendement supérieur au meilleur, en termes de débit, des protocoles présentés dans la littérature. Par ailleurs, cette métrique fournit une limite théorique du débit maximum atteignable en implantant un protocole de diffusion donné. Il est ainsi possible d'évaluer la qualité d'une implantation de protocole. Les performances en termes de débit du protocole des trains, notamment pour les messages de petites tailles, en font un candidat remarquable pour le partage de données entre coeurs d'un même processeur. De plus, sa sobriété en termes de surcoût réseau en font un candidat privilégié pour la réplication de données entre serveurs dans le cloud. Une partie de ces travaux a été implantée dans un système de contrôle-commande et de supervision déployé sur plusieurs dizaines de sites industriels. Dans une seconde partie, nous nous concentrons sur le partage de données et contribuons au domaine de la RFID. Nous proposons une mémoire répartie partagée basée sur des étiquettes RFID. Cette mémoire permet de s'affranchir d'un réseau informatique global. Pour ce faire, elle s'appuie sur des vecteurs d'horloges et exploite le réseau formé par les utilisateurs mobiles de l'application répartie. Ainsi, ces derniers peuvent lire le contenu d'étiquettes RFID distantes. Notre mémoire répartie partagée à base de RFID apporte une alternative aux trois architectures à base de RFID disponibles dans la littérature. Notre mémoire répartie partagée a été implantée dans un jeu pervasif qui a été expérimenté par un millier de personnes. / In asynchronous distributed systems, logical clock and vector clocks are two core tools to manage data communication and data sharing between entities of these systems. The goal of this PhD thesis is to exploit these tools with a coding viewpoint. In the first part of this thesis, we focus on data communication and contribute to the total order broadcast domain. We propose trains protocol: Tokens (called trains) rotate in parallel between participating processes distributed on a virtual ring. Each train contains a logical clock to recover lost train(s) in case of process(es) failure. We prove that trains protocol is a uniform and totally ordered broadcast protocol. Afterwards, we create a new metric: the throughput efficiency. With this metric, we are able to prove that, from a throughput point of view, trains protocol performs better than protocols presented in literature. Moreover, this metric gives the maximal theoretical throughput which can be reached when coding a given protocol. Thus, it is possible to evaluate the quality of the coding of a protocol. Thanks to its throughput performances, in particular for small messages, trains protocol is a remarkable candidate for data sharing between the cores of a processor. Moreover, thanks to its temperance concerning network usage, it can be worthwhile for data replication between servers in the cloud. Part of this work was implemented inside a control-command and supervision system deployed among several dozens of industrial sites. In the second part of this thesis, we focus on data sharing and contribute to RFID domain. We propose a distributed shared memory based on RFID tags. Thanks to this memory, we can avoid installing a computerized global network. This is possible because this memory uses vector clocks and relies on the network made by the mobile users of the distributed application. Thus, the users are able to read the contents of remote RFID tags. Our RFID-based distributed shared memory is an alternative to the three RFID-based architectures available in the literature. This distributed shared memory was implemented in a pervasive game tested by one thousand users.

Tato práce rozšiřuje nástroj ANaConDA pro dynamickou analýzu vícevláknových programů o možnost analyzovat také programy víceprocesové. Část práce se soustředí na popis nástroje ANaConDA a mechanismů, které pro monitorování využívá, a na jejich nutné úpravy vzhledem k rozdílům procesů a vláken. Tyto zahrnují nutnost složitějších mechanismů pro meziprocesovou komunikaci, nutnost překládat logické adresy na jiný jednoznačný identifikátor a monitorování obecných semaforů. Rozšíření pro monitorování procesů tyto problémy řeší za vývojáře analyzátorů, čímž velmi zjednodušuje jejich vývoj. Užitečnost rozšíření je ukázána na implementaci dvou analyzátorů pro detekci souběhu (AtomRace a FastTrack), které bylo dosud možné využít pouze na vícevláknové programy. Implementace algoritmu FastTrack využívá happens-before relaci pro obecné semafory, která byla také definována jako součást této práce. Experimenty s analyzátory na studentských projektech ukázaly, že nástroj ANaConDA je nyní schopen detekovat paralelní chyby i ve víceprocesových programech a může tak pomoci při vývoji další skupiny paralelních programů.