[論文レビュー] Using Automatic Refactoring to Improve Energy Efficiency of Android Apps

Luís Cruz, Rui Abreu|arXiv (Cornell University)|Mar 15, 2018

Green IT and Sustainability参考文献 25被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、Androidアプリのエネルギー非効率なコードスモールを自動でリファクタリングしてエネルギー効率を向上させるオープンソースツールであるLeafactorを提案する。140のオープンソースAndroidアプリを分析し、45のアプリで222のアンチパターンを修正した。また、18の公式リポジトリに変更を正常にマージした。これにより、自動リファクタリングがアプリの機能を変更せずにエネルギー効率を顕著に向上させることを実証した。

ABSTRACT

The ever-growing popularity of mobile phones has brought additional challenges to the software development lifecycle. Mobile applications (apps, for short) ought to provide the same set of features as conventional software, with limited resources: such as, limited processing capabilities, storage, screen and, not less important, power source. Although energy efficiency is a valuable requirement, developers often lack knowledge of best practices. In this paper, we study whether or not automatic refactoring can aid developers ship energy efficient apps. We leverage a tool, Leafactor, with five energy code smells that tend to go unnoticed. We use Leafactor to analyze code smells in 140 free and open source apps. As a result, we detected and fixed code smells in 45 apps, from which 40% have successfully merged our changes into the official repository.

研究の動機と目的

• 限られたバッテリー駆動時間に起因するモバイルアプリのエネルギー非効率性が増大する課題に対処する。
• 自動リファクタリングが開発者がエネルギー効率の良いコーディング慣習を実装するのを支援できるかどうかを調査する。
• 自動リファクタリングの影響がオープンソースAndroidアプリケーションに与える実世界の影響を評価する。
• エネルギー関連のコードスモールを検出・修正するツールを提供し、作業の手作業化を減らし、ソフトウェア品質を向上させる。

提案手法

• 著者は、Androidアプリにおける5つの特定のエネルギー関連コードスモールを対象とした自動リファクタリングツールであるLeafactorを開発した。
• ツールは静的コード解析を用いて、効率の悪いViewリサイクル、余分なリソース使用、タイマーの誤用といったアンチパターンを検出する。
• リファクタリングは、エネルギー消費を低減することが知られている、ViewHolderパターンや最適化されたリソース管理といった、標準的なAndroidベストプラクティスに基づいている。
• ツールは140の無料でオープンソースのAndroidアプリからなるデータセットに適用され、エネルギー非効率なコードパターンの検出と修正が行われた。
• 変更内容は公式リポジトリにプルリクエストとして提案され、マージ受容率によって効果が測定された。
• ツールは実世界への統合を通じて検証され、コード品質とマージ統計からエネルギー改善が測定された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自動リファクタリングツールは、Androidアプリケーションにおけるエネルギー非効率なコードパターンを効果的に検出し、修正できるか？
• RQ2 開発者は、エネルギー効率向上のための自動リファクタリング提案をどれほど受け入れ、マージするか？
• RQ3 実世界のAndroidアプリのうち、検出可能なエネルギー関連のコードスモールを含むのはどれくらいで、それらを修正することで得られる潜在的影響は何か？
• RQ4 自動リファクタリングツールは、エネルギー効率の良いコーディングのための開発支援ツールとして、また教育的ツールとしても機能できるか？

主な発見

• Leafactorは、分析対象の140のオープンソースAndroidアプリのうち45アプリで、合計222件のエネルギー関連のアンチパターンを検出し、修正した。
• リファクタリング提案を受けたアプリのうち40％が変更を公式リポジトリにマージした。18のアプリがパッチを受容した。
• ツールは18の公式リリースでエネルギー効率を向上させ、実世界への影響を実証した。
• ViewHolderパターンは最も複雑なリファクタリングであり、正しく実装するには最大35行のコードが必要だったが、4.5％のエネルギー効率向上を達成した。
• 分析対象のアプリの32％が、少なくとも1つのエネルギー非効率なコードスモールを含んでおり、この問題の広範な存在を示している。
• 本研究は、自動リファクタリングがモバイルソフトウェアのエネルギー効率向上にスケーラブルかつ効果的な解決策であることを確認した。