Мы используем куки, чтобы пользоваться сайтом было удобно.
Хорошо
to the top
close form

Заполните форму в два простых шага ниже:

Ваши контактные данные:

Шаг 1
Поздравляем! У вас есть промокод!

Тип желаемой лицензии:

Шаг 2
Team license
Enterprise license
** Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку
своих персональных данных. См. Политику конфиденциальности
close form
Запросите информацию о ценах
Новая лицензия
Продление лицензии
--Выберите валюту--
USD
EUR
RUB
* Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку
своих персональных данных. См. Политику конфиденциальности

close form
Бесплатная лицензия PVS‑Studio для специалистов Microsoft MVP
* Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку
своих персональных данных. См. Политику конфиденциальности

close form
Для получения лицензии для вашего открытого
проекта заполните, пожалуйста, эту форму
* Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку
своих персональных данных. См. Политику конфиденциальности

close form
Мне интересно попробовать плагин на:
* Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку
своих персональных данных. См. Политику конфиденциальности

close form
check circle
Ваше сообщение отправлено.

Мы ответим вам на


Если вы так и не получили ответ, пожалуйста, проверьте папку
Spam/Junk и нажмите на письме кнопку "Не спам".
Так Вы не пропустите ответы от нашей команды.

>
>
>
V3190. Concurrent modification of a var…
menu mobile close menu
Проверка проектов
Сообщения PVS-Studio
Диагностики общего назначения (General Analysis, C++)
Диагностики общего назначения (General Analysis, C#)
Диагностики общего назначения (General Analysis, Java)
Микрооптимизации (C++)
Диагностика 64-битных ошибок (Viva64, C++)
Реализовано по запросам пользователей (C++)
Cтандарт MISRA
Стандарт AUTOSAR
Стандарт OWASP (C#)
Проблемы при работе анализатора кода
Дополнительная информация
toggle menu Оглавление

V3190. Concurrent modification of a variable may lead to errors.

30 Май 2023

Анализатор обнаружил возможную ошибку в коде: несколько потоков без синхронизации изменяют общий ресурс.

Рассмотрим пример:

ConcurrentBag<String> GetNamesById(List<String> ids)
{
  String query;
  ConcurrentBag<String> result = new();
  Parallel.ForEach(ids, id =>
  {
    query = $@"SELECT Name FROM data WHERE id = {id}";
    result.Add(ProcessQuery(query));
  });
  return result;
}

Метод 'GetNamesById' возвращает имена в соответствии с переданным списком идентификаторов. Для этого методом 'Parallel.ForEach' обрабатываются все элементы коллекции 'ids': для каждого из них составляется и исполняется SQL-запрос.

Проблема в том, что захваченная локальная переменная 'query' является общим разделяемым ресурсом потоков, исполняющихся в 'Parallel.ForEach'. Разные потоки будут производить несинхронизированный доступ к одному объекту. Это может привести к некорректному поведению программы.

Ниже приведено описание возможной проблемной ситуации:

  • В первом потоке в переменную 'query' записывается SQL-запрос с 'id' равным 42. Это значение должно далее передаваться в 'ProcessQuery'.
  • Во втором потоке в 'query' записывается новый SQL-запрос с 'id' равным 12.
  • Оба потока вызывают 'ProcessQuery', используя значение 'query' с 'id' равным 12.
  • В результате 'ProcessQuery' вызван дважды с одним и тем же значением. При этом теряется значение, полученное при присваивании в первом потоке.

Корректная реализация метода может выглядеть следующим образом:

ConcurrentBag<String> GetNamesById(List<String> ids)
{
  ConcurrentBag<String> result = new();
  Parallel.ForEach(ids, id =>
  {
    String query = $@"SELECT Name FROM data WHERE id = {id}";
    result.Add(ProcessQuery(query));
  });
  return result;
}

Здесь каждый поток работает с собственной переменной 'query'. В таком случае проблем не будет, так как нет разделяемого между потоками ресурса.

Рассмотрим ещё один пример:

int CountFails(List<int> ids)
{
  int count = 0;
  Parallel.ForEach(ids, id =>
  {
    try
    {
      DoSomeWork(id);
    }
    catch (Exception ex)
    {
      count++;
    }
  });
  return count;
}

Метод 'CountFails' считает количество исключений при выполнении операций над элементами коллекции 'ids'. Этот код также содержит проблему несинхронизированного доступа к общему ресурсу. Операции инкремента и декремента не являются атомарными, поэтому корректный подсчёт количества исключений в этом случае не гарантирован.

Корректная реализация метода может выглядеть следующим образом:

int CountFails(List<int> ids)
{
  int count = 0;
  Parallel.ForEach(ids, id =>
  {
    try
    {
      DoSomeWork(id);
    }
    catch (Exception ex)
    {
      Interlocked.Increment(ref count);
    }
  });
  return count;
}

Здесь для корректного подсчета используется метод 'Interlocked.Increment', предоставляющий атомарную операцию инкремента переменной.

Данная диагностика классифицируется как: