编译器优化作为编译器的重要组成部分,是改善程序性能的重要方法。通常,对于给定的程序,需要使用特定的编译器优化对其进行优化才能获得较好的性能。然而,对程序进行编译器优化调优却可能导致编译器出现严重的故障,从而使程序出现意料之外的行为,甚至造成灾难。近些年来,虽然已有许多研究提出了针对编译器故障的检测和定位技术,但是目前尚未有系统性的工作来检测和定位由编译器优化导致的编译器故障。由于编译器优化种类繁多,且彼此的行为可能互相影响,使得难以对编译器优化故障进行检测和定位。因此,本文尝试对编译器优化故障的检测与定位展开研究,从而更好地保障编译器的质量。本文的研究主要包括三个方面的内容,分别是编译器优化故障理解、编译器优化故障检测、以及编译器优化故障定位。首先,为更好地理解编译器优化故障,本文进行了实证研究来分析编译器优化故障的特征。其次,本文针对编译器优化故障提出了一种高效的检测方法,以检测由编译器优化导致的编译器故障。最后,为帮助开发者更好地诊断及修复编译器优化故障,本文提出了一种高效的编译器优化故障定位方法。具体来说,本文的主要研究工作如下:（1）基于历史故障数据的编译器优化故障特征分析。通过分析大量的编译器优化故障数据,该研究揭示了编译器优化故障5个方面的特征,包括编译器优化故障随时间的分布及其在对应编译器组件中的分布、故障的编译器优化、编译器优化故障的类型、编译器优化故障的生存周期、以及编译器优化故障的修复信息。分析结果表明,虽然编译器经过了大量测试,但编译器优化仍然是编译器中最易出故障的组件,且修复编译器优化故障仍然十分耗时,需要更有效的方法来保障其质量。（2）基于代表性实例选择的编译器优化故障检测。由于编译器优化序列和测试程序的数量十分巨大,为提高编译器优化故障的检测效率,该方法主要解决两个挑战:代表性编译器优化序列获取和代表性测试程序选择。为了解决这两个挑战,研究中首先针对编译器优化序列和测试程序提出了高效的向量化表示方法,以获取编译器优化序列和测试程序的特征;然后提出了一种中心化的策略来选择代表性编译器优化序列和测试程序。通过使用代表性编译器优化序列和测试程序,使得在有限的时间内更有可能检测出更多不同的编译器优化故障。实验结果表明,该方法能显著提升24.76%至50.57%的故障发现效率。在7个月的实验中,总共检测出5类104个有效的编译器优化故障,其中21个已被开发者确认或修复。（3）基于搜索的编译器优化故障定位。该方法通过对比给定的故障编译器优化序列和无故障编译器优化序列使编译器产生的执行路径,排除故障无关的文件,定位故障所在的文件,进而将编译器优化故障定位问题转化为无故障编译器优化序列构造问题。因此,为解决该问题,该方法提出了一种约束遗传算法,用于根据给定的故障编译器优化序列构造一组无故障编译器优化序列。经过在60个真实编译器优化故障上进行验证,该方法可成功地将65.00%的故障定位在可疑度最大的前5个文件中,定位效率提升可达77.27%。本文的研究对于检测和定位编译器优化故障取得了很好的效果,能够帮助开发者更好地检测及诊断编译器优化故障,从而提高编译器优化的可靠性。