代碼壞味檢測(cè)方法研究及重構(gòu)分析.pdf

1、代碼壞味是指代碼中存在的一種不良現(xiàn)象。代碼壞味會(huì)降低程序的設(shè)計(jì)質(zhì)量，使得程序難于理解、修改和重用。因此需要對(duì)代碼壞味進(jìn)行檢測(cè)。代碼壞味檢測(cè)的結(jié)果有助于程序設(shè)計(jì)質(zhì)量的評(píng)價(jià)，同時(shí)也是對(duì)代碼壞味進(jìn)行修改的必要基礎(chǔ)。在檢測(cè)到代碼壞味后，對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)，在保證程序可觀察行為不變的前提下，去除代碼壞味，提高程序的可理解性和可擴(kuò)展性，進(jìn)而提高程序的整體設(shè)計(jì)質(zhì)量。
　　本文針對(duì)類間過度耦合壞味、類設(shè)計(jì)內(nèi)聚性相關(guān)壞味、過大的類壞味，提取壞味的特征，將

2、壞味特征轉(zhuǎn)化為度量值，進(jìn)而根據(jù)度量值的計(jì)算結(jié)果判斷程序中是否存在壞味，完成壞味的檢測(cè)研究。針對(duì)檢測(cè)出的壞味結(jié)果進(jìn)行重構(gòu)分析，并且最終實(shí)現(xiàn)對(duì)重構(gòu)收益進(jìn)行評(píng)估。經(jīng)過壞味檢測(cè)和重構(gòu)分析的研究工作，分析壞味情況并對(duì)壞味進(jìn)行消除，最終達(dá)到提高程序設(shè)計(jì)質(zhì)量的目的。
　　對(duì)于現(xiàn)有程序中類間過度耦合、繼承關(guān)系混亂的不良現(xiàn)象，將其命名為類間過度耦合（Classes Over-Couple，簡稱COC）。這種類間過度耦合代碼壞味能夠準(zhǔn)確表達(dá)代碼中存在

3、的類間過度耦合、繼承關(guān)系混亂的壞味現(xiàn)象，基于實(shí)體依賴關(guān)系計(jì)算的壞味檢測(cè)工具COC Detector，能夠完成COC壞味的檢測(cè)工作。通過面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)質(zhì)量評(píng)估模型（Quality Model of Object Oriented Design，簡稱QMOOD）進(jìn)行計(jì)算和分析，基于實(shí)體依賴關(guān)系計(jì)算的壞味檢測(cè)方法和重構(gòu)分析，能夠提高程序的可理解性和可擴(kuò)展性，有效改善程序的質(zhì)量。
　　對(duì)類設(shè)計(jì)中由于類內(nèi)內(nèi)聚性低導(dǎo)致的代碼壞味進(jìn)行分析和研究，

4、提出了基于距離度量和聚類分析的代碼壞味檢測(cè)方法，該方法能夠?qū)σ缿偾榻Y(jié)和發(fā)散式變化等壞味進(jìn)行檢測(cè)，并通過重構(gòu)分析驗(yàn)證其檢測(cè)結(jié)果。針對(duì)依戀情節(jié)等類內(nèi)內(nèi)聚性低、類間耦合性高引發(fā)的壞味，基于原有檢測(cè)方法沒有考慮多次調(diào)用關(guān)系導(dǎo)致檢測(cè)準(zhǔn)確率低的現(xiàn)象，采用基于權(quán)重的距離度量方法進(jìn)行壞味檢測(cè)的研究。提出基于權(quán)重距離度量的壞味檢測(cè)方法，對(duì)檢測(cè)出的壞味進(jìn)行合理有效的重構(gòu)分析。K近鄰聚類方法的劃分結(jié)果，既可以判斷是否存在壞味，也能做為重構(gòu)的依據(jù)。基于距離度量

5、和K近鄰聚類分析的壞味檢測(cè)方法，能夠準(zhǔn)確檢測(cè)到其他檢測(cè)工具檢測(cè)不到的發(fā)散式變化代碼壞味。通過版本比對(duì)技術(shù)，分析實(shí)際版本的重構(gòu)結(jié)果，來驗(yàn)證本文提出的壞味檢測(cè)結(jié)果是否正確。
　　對(duì)過大的類代碼壞味進(jìn)行檢測(cè)和重構(gòu)的分析和研究。首先對(duì)開源的面向?qū)ο蟪绦蛑蓄惖囊?guī)模分布情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，通過實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)類長度的分布規(guī)律。然后，在該規(guī)律基礎(chǔ)上建立了一個(gè)類長度分布模型，來完成過大的類等壞味的檢測(cè)并進(jìn)行重構(gòu)分析。在類長度分布模型中，偏離分布規(guī)律曲線

6、的分組，被認(rèn)為含有潛在的代碼壞味；然后通過計(jì)算并比較分組內(nèi)類的內(nèi)聚性度量，能夠確定存在過大的類代碼壞味；使用凝聚聚類方法，得到壞味檢測(cè)結(jié)果的重構(gòu)操作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過對(duì)開源程序使用類長度分布模型進(jìn)行過大的類壞味檢測(cè)，本文方法的準(zhǔn)確率高于現(xiàn)有使用固定閾值的壞味檢測(cè)工具 PMD和Checkstyle。類長度分析模型對(duì)所檢測(cè)出的壞味進(jìn)行重構(gòu)，經(jīng)過版本比對(duì)技術(shù)進(jìn)行重構(gòu)分析，驗(yàn)證壞味檢測(cè)結(jié)果。
　　針對(duì)重構(gòu)效果無法衡量的問題，研究了重構(gòu)行

7、為對(duì)收益和成本兩方面的影響，提出了基于重構(gòu)獲益的重構(gòu)評(píng)估方法。重構(gòu)評(píng)估準(zhǔn)則是指選擇重構(gòu)獲益更大的重構(gòu)操作進(jìn)行執(zhí)行。基于重構(gòu)獲益的重構(gòu)評(píng)估方法，從重構(gòu)改善程序質(zhì)量和重構(gòu)可能帶來未知風(fēng)險(xiǎn)兩方面來對(duì)重構(gòu)操作進(jìn)行分析，對(duì)重構(gòu)操作執(zhí)行的效果進(jìn)行量化度量，避免了重構(gòu)對(duì)程序質(zhì)量帶來的負(fù)面影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過版本比對(duì)技術(shù)，當(dāng)程序中出現(xiàn)了代碼壞味并確定了重構(gòu)操作后，重構(gòu)獲益超過閾值的重構(gòu)操作確實(shí)得到了執(zhí)行。將重構(gòu)收益評(píng)估方法與現(xiàn)有依賴關(guān)系方法、Pre