本文为提高分析效率，论文还提出了以对象为中心，结合Escape分析缩小检测范围的竞争检测算法,由于别名信息极大的影响了算法的效率和精度，论文首先探讨了不同设计要素对别名算法质量的影响，进而针对分析语言和并发结构设计了一种流不敏感、上下文敏感的别名算法并分别从语义和运行特征提出上下文敏感分析的两种优化方法。除了程序分析，动态分析和模型检测是另外两种有效的分析手段。动态分析和静态分析在分析精度、性能和覆盖率上有很好的互补性，论文针对竞争检测讨论了它们相互结合的一些思路。程序分析和模型检测往往可以检测相同的属性，分析过程也有相似之处，但是几乎没有对这两种方法适用的分析范围的研究。 论文对比分析了两种方法各自的优缺点，并以活跃变量分析为例说明了某些程序分析中的数据流分析问题可以转换 为 模型检测问题，证明了二者在分析结论上的等价性。论文工作形成了一个基本的数据流分析框架JTool。在JTool上实现了建立在算法研究之上的冗余同步删除工具SyncRemover和数据竞争检测工具RaceChecker。对这些算法实现的实验结果分析验证了算法的精度和有效性。