Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
NilAway による静的解析で「10 億ドル」を節約する #kyotogo / Kyoto ...
Search
y_taka_23
December 14, 2024
Technology
7
880
NilAway による静的解析で「10 億ドル」を節約する #kyotogo / Kyoto Go 56th
Kyoto.go #56 オフライン忘年 LT 会で使用したスライドです。
y_taka_23
December 14, 2024
Tweet
Share
More Decks by y_taka_23
See All by y_taka_23
形式手法特論:CEGAR を用いたモデル検査の状態空間削減 #kernelvm / Kernel VM Study Hokuriku Part 8
ytaka23
2
470
形式手法特論:位相空間としての並行プログラミング #kernelvm / Kernel VM Study Tokyo 18th
ytaka23
3
2k
AWS と定理証明 〜ポリシー言語 Cedar 開発の舞台裏〜 #fp_matsuri / FP Matsuri 2025
ytaka23
11
5k
問 1:以下のコンパイラを証明せよ(予告編) #kernelvm / Kernel VM Study Kansai 11th
ytaka23
3
950
AWS のポリシー言語 Cedar を活用した高速かつスケーラブルな認可技術の探求 #phperkaigi / PHPerKaigi 2025
ytaka23
13
3.6k
形式手法の 10 メートル手前 #kernelvm / Kernel VM Study Hokuriku Part 7
ytaka23
7
1.5k
普通の Web エンジニアのための様相論理入門 #yapcjapan / YAPC Hakodate 2024
ytaka23
12
3.7k
kcp: Kubernetes APIs Are All You Need #techfeed_live / TechFeed Experts Night 28th
ytaka23
2
610
サーバーレスアーキテクチャの数理的理解と分析 #devsumi / Developers Summit 2023 Summer
ytaka23
10
5.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Lessons from Migrating to OpenSearch: Shard Design, Log Ingestion, and UI Decisions
sansantech
PRO
1
140
ログ管理の新たな可能性?CloudWatchの新機能をご紹介
ikumi_ono
1
840
ディメンショナルモデリングを支えるData Vaultについて
10xinc
1
100
Jakarta Agentic AI Specification - Status and Future
reza_rahman
0
110
Fashion×AI「似合う」を届けるためのWEARのAI戦略
zozotech
PRO
2
820
今年のデータ・ML系アップデートと気になるアプデのご紹介
nayuts
1
460
「図面」から「法則」へ 〜メタ視点で読み解く現代のソフトウェアアーキテクチャ〜
scova0731
0
310
新 Security HubがついにGA!仕組みや料金を深堀り #AWSreInvent #regrowth / AWS Security Hub Advanced GA
masahirokawahara
1
2.1k
Kiro Autonomous AgentとKiro Powers の紹介 / kiro-autonomous-agent-and-powers
tomoki10
0
530
シニアソフトウェアエンジニアになるためには
kworkdev
PRO
3
170
5分で知るMicrosoft Ignite
taiponrock
PRO
0
390
年間40件以上の登壇を続けて見えた「本当の発信力」/ 20251213 Masaki Okuda
shift_evolve
PRO
1
140
Featured
See All Featured
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
390
Done Done
chrislema
186
16k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
80
6.1k
Navigating Team Friction
lara
191
16k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.4k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.6k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
14k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.3k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.5k
Transcript
#kyotogo NilAway による静的解析で 「10 億ドル」を節約する チェシャ猫 (@y_taka_23) Kyoto.go #56 オフライン忘年
LT 大会 (15th Dec. 2024)
#kyotogo 第 1 問(初級)
#kyotogo 何が起こる? 1. 改行のみ出力して正常終了 2. 何も出力せず正常終了 3. panic になる
#kyotogo 何が起こる? 1. 改行のみ出力して正常終了 2. 何も出力せず正常終了 3. panic になる【正解】
#kyotogo 第 2 問(中級)
#kyotogo 何が起こる? 1. 改行のみ出力して正常終了 2. 何も出力せず正常終了 3. panic になる
#kyotogo 何が起こる? 1. 改行のみ出力して正常終了 2. 何も出力せず正常終了 3. panic になる【正解】
#kyotogo 第 3 問(上級)
#kyotogo あなたは nil 判定をどうやって解いた?
#kyotogo 無効な参照によるエラー • 10 億ドルの過ち(The Billion Dollar Mistake) ◦ null
を「発明」した Hoare による 2009 年の後悔の言 ◦ Dijkstra 「独身者が全員一人の null と重婚した状態」 • nil 参照は実行時エラーとしてはかなり厄介 ◦ あらゆる型に対し nil チェックが必要になってしまう ◦ 原因と結果がコード的にも時間的にも遠く離れがち 参考:https://www.infoq.com/presentations/Null-References-The-Billion-Dollar-Mistake-Tony-Hoare/
#kyotogo 実行前に静的に nil 参照を検出したい
#kyotogo NilAway by Uber https://github.com/uber-go/nilaway
#kyotogo NilAway の特徴 • ソースコードから静的に nil エラーを発見 ◦ 関数やパッケージを跨いだエラーが検知可能 ◦
nil になり得る具体的な原因をメッセージとして表示 • go/analysis パッケージを使用 ◦ 内部は複数の Analyzer でモジュール化され並列動作 ◦ golangci-lint や bazel+nogo などのツールから呼び出し可能 参考:静的解析のモジュール化(https://zenn.dev/tenntenn/books/d168faebb1a739/viewer/9d590e)
#kyotogo NilAway による検査結果 • ソースコードの nil flow を解析 ◦ foo()
が nil リテラルを返却(10 行目) ◦ foo() を参照(6 行目)
#kyotogo nil flow による因果推論 • nil の発生と参照の因果関係を辺としたグラフを構築 ◦ 発生:nil リテラル、var
宣言、関数の引数など ◦ 参照:デリファレンス、フィールドアクセスなど • 各ノードに対して「nil であり得るか」をマーク ◦ 発生側を true、参照側を false として伝播・確定させていく ◦ true かつ false の矛盾したノードが現れたら nil エラー
#kyotogo *foo(x, bar()) bar() foo の x foo の y
foo(x, y) main の x bar の nil リテラル var 宣言 引数 return 引数 デリファレンス return if x == nil
#kyotogo *foo(x, bar()) bar() foo の x foo の y
foo(x, y) main の x bar の nil リテラル var 宣言 引数 return 引数 デリファレンス return if x == nil 赤は nil 確定 緑は nil 不可能 黒は矛盾
#kyotogo *foo(x, bar()) bar() foo の x foo の y
foo(x, y) main の x bar の nil リテラル var 宣言 引数 return 引数 デリファレンス return if x == nil 赤は nil 確定 緑は nil 不可能 黒は両方(矛盾)
#kyotogo というかそれは自明では?
#kyotogo 冒頭の第 3 問への回答 • ちゃんとした形式化の複雑さ ◦ 人間も基本的には因果関係を辿って nil を発見
◦ 意外なトリックがあるという感じではない ◦ しかしアルゴリズムに落とし込むとなると割と複雑 • 計算機科学の裏付けによるスケール可能性 ◦ 因果グラフ推論は 2-SAT 問題とみなせ、線形時間で判定可能
#kyotogo まとめ • nil 参照は厄介なタイプの実行時エラー ◦ 考案者 Hoare 自身も後に「10 億ドルの過ち」と認める
• NilAway により静的に解析が可能 ◦ nil の可能性を制約としてグラフ上で伝播させ矛盾を検出 • 人間が頭の中で行う「普通にわかる」の形式化 ◦ 意外と複雑な処理だが、厳密に記述できればスケール可能
#kyotogo Save the Billion Dollars by NilAway! Presented by チェシャ猫
(@y_taka_23)