數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)是多線程程序并發(fā)錯(cuò)誤的主要來(lái)源，目前已有許多靜態(tài)和動(dòng)態(tài)程序分析技術(shù)用于檢測(cè)數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)，但這些檢測(cè)器或者會(huì)產(chǎn)生巨大的檢測(cè)開(kāi)銷，或者會(huì)漏掉許多真實(shí)的數(shù)據(jù)竟?fàn)庡e(cuò)誤。文中提出了一種基于優(yōu)化的 Fasttrack算法和鎖模式的動(dòng)態(tài)混合數(shù)據(jù)竟?fàn)帣z測(cè)算法 Asamplelock。該算法利用采樣技術(shù)，監(jiān)控同一時(shí)刻同時(shí)運(yùn)行的來(lái)自并發(fā)線程的函數(shù)對(duì)，通過(guò)預(yù)競(jìng)爭(zhēng)檢測(cè)獲得真正涉及數(shù)據(jù)竟?fàn)幍膬?nèi)存訪問(wèn)對(duì)，從而減小竟?fàn)帣z測(cè)分析開(kāi)銷;為了減弱線程調(diào)度對(duì)算法相關(guān)性能的影響，Asamplelock算法采用 nolock-hb關(guān)系來(lái)判斷訪問(wèn)事件的并發(fā)關(guān)系;采用map記錄所有共享變量的讀寫(xiě)信息，并采用鎖模式進(jìn)行動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)竟?fàn)帣z測(cè)，降低漏報(bào)率和誤報(bào)率?；谏鲜龇椒▽?shí)現(xiàn)了原型系統(tǒng) Asamplelock，選擇基準(zhǔn)測(cè)試集 Parsec對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估，并與 Fasttrack算法、 Literace算法和 Multilock-HB算法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， Asamplelock算法與 Fast Track算法相比整體時(shí)間開(kāi)銷平均降低了8%; Asamplelock算法的數(shù)據(jù)竟?fàn)帣z測(cè)率與 Literace算法和 Fasttrack算法相比分別増加了39%和27%。