指向分析是一种推测运行时变量引用的静态分析技术。需求驱动指向分析技术的提出一般用于一些时间或内存上受到严格限制的环境,比如即时编译器和交互式的开发环境。需求驱动指向分析中的一项具有挑战的工作是如何提高流敏感度,从而帮助得到感兴趣的变量的准确指向关系。这项工作存在挑战的原因是大型软件系统里存在较强的流与数据的依赖,导致在静态分析时很难识别出所有对目标变量的指向关系产生贡献的程序语句。本文提出一种需求驱动的流敏感指向分析Seeker,它能够为用户感兴趣的目标变量计算指向关系。Seeker首次采用一种流敏感的程序表示方法。它在控制流上的每个程序点存储了每个变量的指向集合,并且在指向集合之间建立约束。然后,Seeker根据一种上下文无关语言可达性的定义,实现了需求驱动指向分析算法。它通过遍历已定义的上下文无关语言接受的指向路径,快速确定目标变量的满足约束的指向关系。Seeker支持需求驱动的流敏感、上下文敏感指向分析。这项分析需要在遍历指向路径的过程中维护一个调用栈。该调用栈被用于推测在遍历过程中的当前变量的上下文。上下文的合法性检查可以去除一些不可行的指向路径。为了支持域敏感指向分析,Seeker定义了五种别名检查条件用于匹配对象实例域的读取和写入。别名检查依赖于不同精度的指向分析。Seeker组合了上述两种指向分析和五个别名检查条件,从而达到不同的指向分析精度和效率。本文通过两个实验评估了五种指向分析。实验结果显示,Seeker提高了需求驱动指向分析的精度和流敏感指向分析的效率。