[論文レビュー] On the Detection of High-Impact Refactoring Opportunities in Programs

Jens Dietrich, Catherine McCartin+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 9, 2010

Software Engineering Research参考文献 31被引用数 3

ひとこと要約

この論文では、Javaプログラム内のモジュール化欠陥パターンにおける参照の参加度を分析することによって、高インパクトなリファクタリング機会を検出する手法を提案する。95のオープンソースプロジェクトにおいて、モジュール化欠陥の大部分を解消するための少数の重要な参照を特定することで、このアプローチは、高リターンのコード改善を効率的に標的とする。

ABSTRACT

We present a novel approach to detect refactoring opportunities by measuring the participation of references between types in instances of patterns representing design flaws. This technique is validated using an experiment where we analyse a set of 95 open-source Java programs for instances of four patterns representing modularisation problems. It turns out that our algorithm can detect high impact refactorings opportunities - a small number of references such that the removal of those references removes the majority of patterns from the program.

研究の動機と目的

• 最小限の変更でモジュール化関連の設計欠陥の大部分を解消するリファクタリング機会を同定すること。
• 大規模なコードベースにおけるリファクタリング作業の優先順位をつける課題に、高インパクトな変更に焦点を当てることで対処すること。
• 個々の参照が設計パターンのインスタンスの存在に果たす寄与度を定量的に測定する技術を開発すること。
• 実世界のオープンソースJavaシステム上でこのアプローチを検証し、実用的有効性を評価すること。

提案手法

• この手法は、モジュール化に関連する4つの特定の設計欠陥パターンのインスタンスにおける型間の参照の参加度を測定する。
• コードベース全体にわたって、パターンインスタンスの数を最大限に削減するための参照の削除を同定する。
• 静的解析を用いてパターンの出現を検出し、参照参加度スコアを計算する。
• 参照の削除によって複数のパターンインスタンスが削除される場合、その参照は高インパクトとみなされる。
• パターンの広がりへの寄与度に基づいて参照をランク付けし、最も高いインパクトを持つものから優先順位をつける。
• スケーラビリティと正確性を評価するために、95のオープンソースJavaプログラム上でこの手法を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どの参照を削除すると、検出された設計欠陥インスタンス数が最も大きく削減されるか？
• RQ2 実世界のJavaプログラムにおいて、モジュール化パターンインスタンスの大部分を除去するために、何個の参照が必要か？
• RQ3 少数の参照が、多様なコードベースにわたって設計欠陥発生の大部分を占めることができるか？
• RQ4 ヒューリスティック的またはランダム選択と比較して、提案手法は高インパクトなリファクタリング機会をどれほど効果的に同定できるか？

主な発見

• 95の分析対象プログラム全体にわたって、少数の参照を削除することで、検出されたモジュール化欠陥インスタンスの大部分が解消される。
• パターンインスタンスにおける高い参加度を持つ参照に焦点を当てることで、このアプローチは高インパクトなリファクタリング機会を効果的に同定する。
• 広範な設計問題を解決する最小限の変更のセットを特定することで、実用的関連性が裏付けられる。
• 実世界のシステムにおける検証により、この手法のスケーラビリティと、リファクタリングのための有効なポイントを同定する正確性が確認された。