随着计算机硬件的迅速发展,系统对软件的要求也越来越高,并发程序的应用越来越广泛。并发程序更好地发挥了多核处理器的性能优势,同时也提高了开发人员的编程效率,然而并发程序内部具有并发性和不确定性,使得开发人员在编程过程中容易引入并发错误,严重的并发问题会导致程序崩溃,因此对并发问题的检测和修复尤为重要。在这些并发问题中,数据竞争占有较大比例,因此,对数据竞争检测是有必要的。数据竞争是最常见的并发缺陷之一,已有的工具在检测数据竞争过程中会出现较多的误报和漏报。为了提高数据竞争检测过程的准确性,采用了一种基于上下文敏感分析的数据竞争检测方法,该方法首先使用控制流分析构建上下文敏感的调用图,通过具有敏感性的调用图收集变量的访问信息。然后采用逃逸分析查找出可能发生数据竞争的线程逃逸对象,排除不会发生数据竞争的局部变量,以缩小检测空间。其次进行上下文敏感的别名分析,分别对变量和变量所持有的锁集进行别名判断,以减少误报和漏报。最后,利用发生序关系分析判断可能数据竞争对中两个访问事件之间是否存在偏序关系,从而减少因存在发生序关系而不会发生数据竞争的误报。根据所提出的数据竞争检测算法,在WALA软件分析框架实现了一个静态数据竞争检测工具ConRacer。ConRacer是基于Eclipse平台实现的自动检测数据竞争的插件工具,为了验证ConRacer的有效性,选取了基准测试程序对其进行测试。在实验中,分别选取了Pingpong,Moldyn,Montecarlo和Lusearch等10个基准测试程序对ConRacer进行了评估,并与现有的检测工具SRD、RVPredict和Said进行了比较,实验结果表明,ConRacer不仅可以有效的检测数据竞争,而且与对比工具相比可以有效的减少数据竞争检测过程中的误报和漏报。