面向設(shè)計層次優(yōu)化的軟件自動化重構(gòu)

高東靜 林 云 彭 鑫 趙文耘

(復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院 上海 201203)

(上海市數(shù)據(jù)科學(xué)重點實驗室 上海 201203)

面向設(shè)計層次優(yōu)化的軟件自動化重構(gòu)

高東靜 林 云 彭 鑫 趙文耘

(復(fù)旦大學(xué)軟件學(xué)院 上海 201203)

(上海市數(shù)據(jù)科學(xué)重點實驗室 上海 201203)

目前許多研究人員對自動化軟件重構(gòu)進行了探索并開發(fā)了一系列重構(gòu)工具，旨在幫助程序員更高效地完成軟件重構(gòu)任務(wù)、提升代碼質(zhì)量。然而，現(xiàn)有的軟件重構(gòu)工具多側(cè)重于局部的設(shè)計或編碼問題，而非設(shè)計層面的問題。另一方面，基于搜索的重構(gòu)方法往往將改進某一項代碼度量指標作為重構(gòu)目標，而非面向軟件的層次化設(shè)計。針對這種情況，提出一種新的基于搜索的軟件自動化重構(gòu)方法，該方法使用了基于設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣(DSM)的軟件模塊層次化度量方法，能夠自動生成可以得到最優(yōu)軟件模塊化設(shè)計的重構(gòu)建議。在此基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了自動化重構(gòu)工具DSMRefactoring，并將DSMRefactoring應(yīng)用于開源系統(tǒng)進行案例研究，初步驗證了方法和工具的有效性。

自動化重構(gòu) 軟件設(shè)計 模塊化 設(shè)計層次

0 引 言

軟件重構(gòu)是對軟件內(nèi)部結(jié)構(gòu)的一種調(diào)整，目的是在不改變軟件行為的前提下提高可理解性并降低修改成本[1]。在現(xiàn)在的企業(yè)實踐中，軟件的需求和設(shè)計的頻繁修改常常會帶來系統(tǒng)依賴過多、結(jié)構(gòu)混亂等“技術(shù)債”問題。這些技術(shù)債產(chǎn)生的原因可能是缺乏經(jīng)驗的程序員編程時沒有遵行合理的編程規(guī)范，也可能是某些程序員為了在有限時間內(nèi)完成任務(wù)不得不破壞原有的代碼結(jié)構(gòu)。這些技術(shù)債犧牲了代碼質(zhì)量，降低了軟件后續(xù)開發(fā)和維護的效率，并將導(dǎo)致軟件系統(tǒng)的退化。因此，為了保證軟件系統(tǒng)的可理解性和可維護性，對現(xiàn)有代碼進行合理的重構(gòu)變得非常必要。

目前研究人員對軟件自動化重構(gòu)的場景、用戶的自動化重構(gòu)需求以及應(yīng)當何時采用自動化重構(gòu)進行了大量研究并開發(fā)了相應(yīng)的工具[2-3]。這些自動化重構(gòu)工具大都集成在集成開發(fā)環(huán)境(IDE)中，可以幫助程序員更高效快速地完成局部代碼的重構(gòu)操作。此外，研究人員也進行了大量研究嘗試從更高的層面上對軟件進行自動化重構(gòu)。例如，Cinnéide等研究人員[4]實現(xiàn)了一個基于搜索的、度量驅(qū)動的軟件自動化重構(gòu)工具Code-Imp，并利用它分析了各種軟件度量之間的關(guān)系。該工具可以對代碼在總體上進行重構(gòu)，使得整個系統(tǒng)的某一軟件度量值變得最優(yōu)。

高質(zhì)量的軟件設(shè)計往往需要具有良好的模塊化和層次化的設(shè)計，由此能夠讓軟件代碼內(nèi)部依賴關(guān)系能夠變得清晰且易于維護。然而，現(xiàn)有的兩方面重構(gòu)工作(即，集成于IDE中的局部代碼重構(gòu)和基于搜索的全局代碼重構(gòu))仍然有所不足。集成于IDE中的局部代碼重構(gòu)無法提供一個設(shè)計層面的重構(gòu)方案；而基于搜索的全局代碼重構(gòu)雖然能夠在總體層面上調(diào)整軟件的組織結(jié)構(gòu)，但是它們僅能使代碼在現(xiàn)有的某個度量值上達到最優(yōu)，無法得到一個用戶可見的模塊化與層次化設(shè)計。

本文提出了一種新的軟件自動化重構(gòu)方法，該方法基于設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣(DSM)[9]將軟件的模塊層次化情況刻畫為可度量的模塊層次化度量指標，并利用優(yōu)化搜索的方法找到一個最優(yōu)的軟件模塊層次化方案推薦給軟件設(shè)計人員，由此來提高軟件的可維護性。本方法的主要思想是將某些代碼元素(如方法，屬性等)分配到更為合理的類或接口中以產(chǎn)生一個更具模塊層次的設(shè)計。此外，我們基于該方法實現(xiàn)了一個重構(gòu)工具DSMRefactoring，并使用了開源項目進行案例研究，初步驗證了方法和工具的有效性。

1 相關(guān)工作

1.1 軟件自動化重構(gòu)

目前，許多研究人員都對軟件自動化重構(gòu)進行了研究。Ge等[2]認為：雖然目前已經(jīng)有了很多自動化重構(gòu)工具，但由于開發(fā)人員常常不能意識到自己將要或正在進行重構(gòu)，這些工具并沒有在開發(fā)過程中得到充分的利用。針對這個問題，他們對開發(fā)者的手動重構(gòu)過程進行了研究，并基于這些研究的發(fā)現(xiàn)，實現(xiàn)了一個重構(gòu)工具BeneFactor來探測用戶正在進行的重構(gòu)操作并提醒和輔助用戶完成重構(gòu)。Vakilian等研究人員在文獻[3]中，通過收集和分析程序員的編程數(shù)據(jù)，研究了軟件自動化重構(gòu)工具的使用情況。他們的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，程序員更愿意接受輕量級的自動化重構(gòu)工具調(diào)用方式，而不愿意在使用工具之前先進行配置。調(diào)查還發(fā)現(xiàn)，有時程序員會忽略重構(gòu)工具，或者用設(shè)計者意料之外的方式來使用工具。Foster等在文獻[5]中實現(xiàn)了一個集成在IDE中的重構(gòu)工具WitchDoctor，該工具可以實時檢測一個程序員是否在進行手動的重構(gòu)工作，如果檢測到程序員在手動重構(gòu)，那么它會在程序員手動完成之前把結(jié)果展示出來，并自動完成后續(xù)重構(gòu)工作。與這些針對局部代碼設(shè)計的重構(gòu)工作相比，我們的工作側(cè)重于全局的代碼重構(gòu)和調(diào)整。

1.2 基于搜索的軟件自動化重構(gòu)

基于搜索的軟件自動化重構(gòu)是目前關(guān)于軟件自動化重構(gòu)的研究中的一種常用思想[6-8]，這種思想把軟件重構(gòu)問題抽象成屬性與方法、屬性與類、方法與類之間的組合優(yōu)化問題，并利用常見的搜索算法來求解。Cinnéide等[4]利用基于搜索的軟件自動化重構(gòu)方法實現(xiàn)了一個重構(gòu)工具Code-Imp。該工具可以對軟件進行設(shè)計層面上的重構(gòu)，實現(xiàn)了類、屬性和方法層面上的若干種重構(gòu)方式，如添加繼承關(guān)系、取消繼承關(guān)系、用組合關(guān)系代替繼承關(guān)系等。該工具使用了爬山算法、模擬退火算法和遺傳算法等進行優(yōu)化搜索。Cinnéide等的工作除了對基于搜索的軟件自動化重構(gòu)進行了一次有效的實踐外，還分析比較了各種軟件度量值之間的相互關(guān)系。他們挑選了一些度量值用于研究，通過比較整個重構(gòu)過程中這些度量值的變化情況，考察了度量值之間的關(guān)系與差異。然而，Cinnéide 等的研究工作所考慮的軟件度量值都是軟件內(nèi)部的內(nèi)聚耦合之類的度量值，并沒有將軟件模塊層次化方面的度量納入研究范圍。與這些工作相比，我們的工作側(cè)重于調(diào)整出具有良好模塊層次化結(jié)構(gòu)的代碼。

1.3 軟件模塊化和層次化研究

在軟件設(shè)計的相關(guān)研究中，研究者們提出了一些重要的思想。其中設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣(DSM)模型[9]就是一個十分重要的刻畫軟件模塊化信息的模型，它具有簡潔明了的特點。DSM利用矩陣來刻畫軟件設(shè)計空間中的依賴情況，它的每行每列分別代表設(shè)計空間中的一個變量，某行某列上的一個標記則代表某行所代表的設(shè)計變量依賴于另一列所代表的設(shè)計變量。圖1中的DSM刻畫了一個包含三個設(shè)計變量A、B和C的軟件設(shè)計，其中B和C相互依賴，B同時還依賴于A。從圖1我們可以看出，DSM可以用來刻畫設(shè)計變量的聚類信息：由于B和C相互依賴，B、C可以被劃分成一個模塊，而A則需要單獨劃分成另一個模塊，圖1中的黑線劃出了根據(jù)設(shè)計變量的依賴關(guān)系劃分出的兩個模塊。

ABCABXXCX

圖1 DSM示例

在此基礎(chǔ)上， Wong等提出了設(shè)計規(guī)則層次(DRH)理論[10]。在DRH中，一個軟件中的各個設(shè)計變量和它們之間的依賴關(guān)系通過DSM來刻畫，此外，該DSM中的行和列被重新排序以構(gòu)成一定的層次結(jié)構(gòu)。圖2展示了一個被劃分成四層DRH的DSM，圖中的細邊矩形代表模塊，粗邊矩形代表層次。DSM模型和DRH理論是軟件模塊化和層次化方面十分重要的理論，它們對軟件特征的刻畫十分清晰。此外，利用矩陣來刻畫軟件結(jié)構(gòu)使得設(shè)計一個度量值來度量軟件的模塊化和層次化變得可行。本文設(shè)計實現(xiàn)的面向設(shè)計層次優(yōu)化的軟件自動化重構(gòu)工具所使用的度量值就是基于這套理論所設(shè)計的。這些工作的主要貢獻在于呈現(xiàn)出代碼的模塊化信息，而我們的工作側(cè)重于解決如何將代碼變得更模塊層次化的問題。

圖2 被劃分成四層DRH的DSM

2 面向設(shè)計層次優(yōu)化的軟件自動化重構(gòu)方法

DSMRefactoring通過改變代碼類之間的依賴關(guān)系來改善軟件的層次化結(jié)構(gòu)。我們方法的輸入是某一個項目的源代碼，輸出是針對該項目代碼的重構(gòu)建議。首先，我們對項目的源代碼進行內(nèi)部依賴關(guān)系的分析以得到程序元素之間(類、方法和屬性之間)的依賴關(guān)系。然后，我們通過調(diào)整類成員(方法或?qū)傩?與類之間的映射關(guān)系(即，哪個類成員應(yīng)屬于哪個類)來提高項目源碼的模塊化程度。在這個過程中，我們利用遺傳算法和基于DSM矩陣的模塊層次化度量方法來計算出類成員對各類的最優(yōu)映射關(guān)系。最后，我們對比現(xiàn)有的類成員與類的映射關(guān)系和遺傳算法計算出的最優(yōu)類成員與類的映射關(guān)系，由此生成重構(gòu)建議并展示給軟件開發(fā)人員。

2.1 基本思想

本文將Java類之間的依賴關(guān)系作為軟件模塊化和層次結(jié)構(gòu)的一個重要依據(jù)，而Java類之間的依賴關(guān)系實際上是通過類中的屬性和方法之間的相互依賴產(chǎn)生的，因此，我們可以通過改變類成員與類之間的映射關(guān)系來改變Java類之間的依賴關(guān)系，從而改變整個Java項目的層次結(jié)構(gòu)。如圖3所示，A、B、C三個類本具有相對復(fù)雜的依賴關(guān)系(圖3(a))，通過從類B中移動方法m3()到類C中能夠解耦A(yù)、B之間的互相依賴(圖3(b))，而再通過從類B中移動屬性b1到類C中，則可以得到一個比較好的層次依賴結(jié)構(gòu)。因此，我們旨在通過調(diào)整類成員與類之間的映射關(guān)系來改善原項目代碼的模塊化層次結(jié)構(gòu)。

(a) 初始類圖

(b) 移動m3之后的類圖 (c) 移動b1之后的類圖圖3 通過改變成員與類的映射關(guān)系改變設(shè)計的層次結(jié)構(gòu)

2.2 算法過程

基于上述思想，我們利用遺傳算法通過不斷改變各個類成員與各類之間的映射關(guān)系，計算和比較軟件結(jié)構(gòu)對應(yīng)的模塊層次化度量值(由此來判斷某一結(jié)構(gòu)的優(yōu)劣)，來對軟件結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化。該重構(gòu)遺傳算法的搜索空間是各個類成員和類之間所有可能的映射方式(即，哪個類成員應(yīng)處于哪個類之中)，軟件的模塊層次化信息通過DSM來刻畫，并通過度量值L(Layering)來度量，具體的度量方法在下一節(jié)中詳述。算法中使用的個體代表了類成員和類的映射關(guān)系，個體中的每一個基因位代表一個類成員，而基因位的值代表對應(yīng)類成員所在的類。

2.2.1 目標函數(shù)

1) 目標函數(shù)度量介紹

本方法所采用的目標函數(shù)基于DSM模型和DRH理論。給定一個個體，即類成員與類的映射關(guān)系，我們可以通過類成員之間的依賴關(guān)系來得到它們所在類之間的依賴關(guān)系。本節(jié)所使用的DSM中，行和列代表的設(shè)計變量都是Java類(如圖4)，設(shè)計變量之間的依賴關(guān)系也就是Java類之間的依賴關(guān)系，Java類之間的依賴關(guān)系則通過類中的屬性和方法之間的調(diào)用關(guān)系來決定。

(a) 5個Java類組成的DSM (b) DSM中的層次結(jié)構(gòu)圖4 DSM示例

圖4(a)展示了一個由5個Java類組成的DSM樣例，圖中第i行第j列的1表示類i依賴于類j，0則表示沒有依賴。每個Java類與它本身的依賴關(guān)系不需要考慮。根據(jù)DRH理論，DSM的行和列可以被重新排序來展示層次結(jié)構(gòu)，圖4(b)就展示了(a)中的DSM所代表的層次結(jié)構(gòu)，其中每個加粗的矩形代表一個層次，下層依賴于上層。

在此基礎(chǔ)上，軟件層次結(jié)構(gòu)的好壞用度量值Layering(L)來度量，一個DSM(M)的L值被這樣定義如下：

L=4×l2-4×n-m

(1)

其中l(wèi)是DSM的行數(shù)，也就是Java類的個數(shù)，n是DSM中右上角的1的個數(shù)，m是DSM中左下角不符合層次化約束(在下文中將介紹層次化約束的具體定義)的1的個數(shù)。在Java類的個數(shù)l一定的情況下，L的值越大表示軟件的層次化結(jié)構(gòu)越好。度量值L的定義可以分成三部分：4×l2，-4×n和-m。其中4×l2是一個由l個類組成的軟件的L度量值的最大值；-4×n和-m則分別是對軟件中可能存在的兩種違背層次化要求的結(jié)構(gòu)(反向依賴情況與跨層依賴情況)采取的懲罰措施。

? 反向依賴情況

4×n針對的是DRH的第一個特征：DSM沿對角線形成的右上角為空。DSM矩陣中呈現(xiàn)的模塊依賴應(yīng)該是偏序的(即右下角的模塊應(yīng)依賴于左上角的模塊，反之不然)，因此，如果DSM的右上角上出現(xiàn)了依賴關(guān)系，則說明軟件中出現(xiàn)了反向依賴的模塊，違背了軟件層次化的要求，會使L值降低。我們認為由于DRH的這一偏序要求十分必要，違背了這個要求的軟件，其層次化結(jié)構(gòu)往往容易腐化，所以本節(jié)的算法賦予了這種依賴關(guān)系更高的權(quán)重，它們會更直接地影響L的值。

? 跨層依賴情況

m針對的則是另一種層次化約束，這一約束是相對于DRH的另一個特征：設(shè)計中的第n層只依賴于第1到第n-1層提出的。在本文中，模塊將進一步被劃分層次，依賴關(guān)系只應(yīng)該存在于相鄰的層次之間，而不應(yīng)該存在于跨級層次之間。即，本文認為，當一個具有好的層次結(jié)構(gòu)的軟件設(shè)計被劃分成若干層之后，設(shè)計中的第n層并不能依賴于第1到第n-1的所有n-1層，而是只能依賴于第n-1層，也就是說好的層次結(jié)構(gòu)應(yīng)當如圖5所示。圖5中的細邊矩形代表模塊，粗邊矩形代表層次。

圖5 符合層次化約束的DSM

2) DSM矩陣L值計算

我們使用了迭代的方式來計算一個代碼結(jié)構(gòu)DSM的L值，過程如下：(1) 對DSM中的設(shè)計變量進行聚類(即重新排列DSM矩陣的行及其相應(yīng)的列)，將某些相互依賴的設(shè)計變量劃分成一個模塊，圖6(a)就表示了圖5中的DSM對應(yīng)的模塊劃分。(2) 對上一步產(chǎn)生的模塊進行層次劃分，將相鄰的所有相互獨立的模塊劃分到一個層次中，并計算對應(yīng)的L值，圖5、圖6(b)就分別表示了該DSM中的一種模塊聚類情況，以及對應(yīng)的層次劃分結(jié)果，圖6(b)中的陰影標明了這種排列中對應(yīng)的違背要求的項，其中，圖5中的DSM變形對應(yīng)的L5=4×l2-4×n-m=4×92-4×0-0=324，而圖6(b)對應(yīng)的L6b=4×l2-4×n-m=4×92-4×5-4=300。在這一步計算中，本文采用的做法是對所有可能的模塊排列順序都進行一次層次劃分并計算對應(yīng)的L值，以確保L值計算的準確性。(3) 迭代(1)、(2)中所有排列取最大值作為該DSM最終的L值，并記下對應(yīng)的設(shè)計變量的排列順序，例如上述舉例中的DSM最終的LD=L5=324，對應(yīng)的設(shè)計變量的排列順序如圖5所示。值得注意的是，這個例子中的L5達到了9個類組成的軟件的最大L值，當發(fā)現(xiàn)當前的L值已經(jīng)達到最大值時，則重構(gòu)算法直接結(jié)束。

(a) 圖5的模塊分割 (b) 另一種可能的變體圖6 計算一個DSM的L值

完成聚類之后，需要根據(jù)聚類產(chǎn)生的模塊排列順序來對模塊進行分層，連續(xù)的所有兩兩相互獨立的模塊都屬于同一個層次。在計算L值時，實際算法使用的DSM的每一行(列)代表的都是劃分之后的一個層次，圖7展示了圖5在實際計算時對應(yīng)的DSM。每個層次用大括號表示，大括號中的數(shù)字表示這個層次中包含的Java文件，矩陣中的數(shù)字表示一個層次中依賴于另一個層次的Java文件的個數(shù)。

圖7 計算時使用的DSM

2.2.2 選擇算子

在遺傳算法中，選擇算子的作用是從同一代的個體中選擇出合適的個體來產(chǎn)生下一代，其目標是把優(yōu)勝的個體(或問題的解)直接遺傳到下一代，或者讓這些優(yōu)勝的個體或解通過產(chǎn)生后代的方式遺傳到下一代。在本節(jié)中，選擇算子的目標就是從同一代的各種軟件結(jié)構(gòu)中，選擇出對應(yīng)DSM的L值最大的來產(chǎn)生下一代。

DSMRefactoring中使用的選擇算子是最基本的比例選擇算子(輪盤賭選擇)：同一代中的每個個體被選中的概率與它對應(yīng)的DSM的L值的大小成比例，L值越大被選中的概率也越大。假設(shè)每代有n個個體，其中第i個個體對應(yīng)的DSM的L值為Li，則它被選中的概率Pi為：

(2)

2.2.3 交叉算子

在遺傳算法中，交叉算子起到了提高算法搜索能力的核心作用。交叉算子通過將選擇算子選擇出的兩個父代個體的部分結(jié)構(gòu)進行重組來產(chǎn)生下一代中的新個體。在本節(jié)中，交叉算子的作用是將通過選擇算子選擇出的父代中的軟件結(jié)構(gòu)進行交叉重組，生成新一代的軟件結(jié)構(gòu)，在搜索空間中搜索最優(yōu)解。

DSMRefactoring采用了均勻交叉的方法。具體實現(xiàn)中使用的交叉概率是0.5，這樣從概率上來說，兩個父代個體產(chǎn)生的下一代個體的軟件結(jié)構(gòu)中，來自兩個父代個體中的軟件結(jié)構(gòu)各占一半。交叉算子的實現(xiàn)如下：兩個父代個體代表了兩種軟件結(jié)構(gòu)，各自分別用對應(yīng)的類成員列表來表示，列表中的每個成員都記錄了當前所在的Java類，在執(zhí)行交叉之前，分別對兩個父代個體進行克隆，然后分別對克隆個體的列表中的每個成員進行如下操作：(1) 比較兩個克隆個體中該成員所在的類是否相同，若相同，結(jié)束對該成員的操作。(2) 如果在這兩個克隆個體中，該成員所在的類不同，則隨機產(chǎn)生一個布爾值，如果該值為真，那么就將兩個克隆個體中該成員所在的Java類互換，否則，結(jié)束對該成員的操作。

經(jīng)過上述操作，原本的兩個克隆個體就變成了兩個新個體，經(jīng)過下一節(jié)的變異算子的操作后，就會成為下一代中的兩個個體。

2.2.4 變異算子

變異算子通過對個體中的某些結(jié)構(gòu)進行改動，提高了遺傳算法種群的多樣性，由此避免了遺傳算法往局部最優(yōu)解收斂的情況。在本節(jié)中，交叉算子的作用就是對需要變異的軟件結(jié)構(gòu)中的某些結(jié)構(gòu)進行改變，產(chǎn)生新一代的軟件結(jié)構(gòu)。DSMRefactoring中使用的變異算子是這樣設(shè)計的：(1) 根據(jù)變異概率來判斷每個個體是否需要變異。(2) 從需要變異的個體的類成員列表中，隨機選擇一個屬性或方法將它根據(jù)一定的概率移動到另一個類中。

3 案例分析

本文使用DSMRefactoring對若干個Java項目進行了自動化重構(gòu)實驗，并通過實驗數(shù)據(jù)對DSMRefactoring進行了評估。我們使用的實驗項目包括了開源計算器軟件Calculator (http://plugins.jedit.org/plugins/?Calculator)。在實驗過程中，我們主要根據(jù)兩方面的實驗結(jié)果來對DSMRefactoring進行評估，驗證該工具的有效性：(1) 遺傳算法是否能有效地得到最優(yōu)(次優(yōu))解；(2) 最終的重構(gòu)建議是否合理有效。

3.1 遺傳算法的有效性

DSMRefactoring在對Calculator開源項目進行重構(gòu)的過程中，共產(chǎn)生了256代個體，每代包括1 280個個體。為了分析重構(gòu)過程中的收斂情況，DSMRefactoring在重構(gòu)過程中對每一代個體都計算了最優(yōu)目標函數(shù)值、平均目標函數(shù)值和目標函數(shù)值的標準差，表1展示了其中的部分數(shù)據(jù)結(jié)果。

表1 Calculator重構(gòu)過程中的迭代數(shù)據(jù)

從表1的數(shù)據(jù)中我們可以看出：總體來說，每一代中的最優(yōu)目標函數(shù)值一直在變大，但也存在一些例外，有些時候會出現(xiàn)最優(yōu)L值先變大再變小的情況，而且最優(yōu)L值的變化幅度在重構(gòu)剛開始和快結(jié)束時比較小，在中期比較大；每代的平均目標函數(shù)值一直處于穩(wěn)步的上升中；目標函數(shù)值的標準差則是先變大再變小。

由此可以看出：在整個重構(gòu)過程當中，Calculator每一代的軟件結(jié)構(gòu)整體上來說都在變好，最好的軟件結(jié)構(gòu)也基本上在越變越好，但有一些特例，不同的軟件結(jié)構(gòu)之間的差距則是先變大后變小。通過上述分析，我們可以看出：DSMRefactoring在對項目進行重構(gòu)的過程中，項目的結(jié)構(gòu)是在不斷向更好的方向收斂的，本節(jié)實現(xiàn)的重構(gòu)方法是合理有效的。

3.2 重構(gòu)結(jié)果的合理性

我們通過觀察重構(gòu)建議的結(jié)果與經(jīng)典的設(shè)計結(jié)構(gòu)進行比較，來驗證重構(gòu)建議的合理性。為了避免因為人的主觀因素而影響評估結(jié)果，我們只針對經(jīng)典的設(shè)計結(jié)構(gòu)進行觀察，例如MVC架構(gòu)、觀察者模式、訪問者模式等。根據(jù)我們對Calculator項目最初的軟件結(jié)構(gòu)的觀察，它的結(jié)構(gòu)主要包括四個部分：界面、監(jiān)聽器、計算功能和輔助功能。用戶通過在界面上點擊不同的按鈕觸發(fā)不同的監(jiān)聽器，繼而調(diào)用不同的功能，這是一個典型的MVC架構(gòu)，Calculator中的界面部分對應(yīng)MVC中的View模塊，監(jiān)聽器部分對應(yīng)MVC中的Controller模塊，計算功能和輔助功能部分則對應(yīng)MVC中的Model模塊，他們之間理想的依賴關(guān)系應(yīng)當如圖8所示。

圖8 理想的MVC架構(gòu)

但是，在Calculator原本的實現(xiàn)中，一些對計算功能的調(diào)用被直接放在了CalculatorPanel類中的方法中，這導(dǎo)致CalculatorPanel類對實現(xiàn)了計算功能的類(如Op、Num等)產(chǎn)生了直接的依賴，也就是圖8中的View模塊對Model模塊直接產(chǎn)生了依賴關(guān)系，這破壞了原本的MVC架構(gòu)。而在DSMRefactoring的重構(gòu)結(jié)果中，這些依賴關(guān)系都被去除了，下文將詳細地描述這一結(jié)果。為了更清楚簡潔地描述這一過程，下文將只分析界面、監(jiān)聽器和計算功能三個模塊之間的結(jié)構(gòu)，其中界面模塊只表示CalculatorPanel一個類，監(jiān)聽器模塊表示ZeroOpListener、BinaryOpListener和UnaryOpListener三個類，計算功能模塊表示Op和Num兩個類。

Calculator原本的設(shè)計結(jié)構(gòu)可以用圖9中的類圖表示，從這個類圖中我們可以看出，由于CalculatorPanel類對Op和Num類產(chǎn)生了直接的依賴，整個軟件的結(jié)構(gòu)比較混亂，類與類之間的依賴關(guān)系很復(fù)雜，無法看出任何層次關(guān)系或設(shè)計架構(gòu)。圖10表示了對應(yīng)的DSM圖，其中模塊和層次的表示方法如前文，陰影部分標出了圖中違背結(jié)構(gòu)要求的依賴關(guān)系。

圖9 重構(gòu)之前的類圖

圖10 重構(gòu)之前的DSM

圖11則表示了重構(gòu)之后Calculator的軟件結(jié)構(gòu)，從圖11我們可以看出，經(jīng)過重構(gòu)，Calculator顯示出了良好的層次結(jié)構(gòu)，類與類之間的依賴關(guān)系十分清晰，整個軟件層次分明，結(jié)構(gòu)良好。

圖11 重構(gòu)之后的類圖

圖12表示了對應(yīng)的DSM圖，表示方法同圖10，從圖中我們可以看出，DSM中各Java類之間的依賴關(guān)系都符合層次化約束，但仍然存在違反偏序要求的依賴關(guān)系(即最優(yōu)的重構(gòu)方案依然可能違反DSM偏序關(guān)系)。在Calculator項目中，View模塊會調(diào)用Controller模塊，Controller模塊也需要把Model模塊的處理結(jié)果顯示在View中，這兩者之間無法解耦。這也說明，并不是在每次重構(gòu)中，最終的重構(gòu)結(jié)果對應(yīng)的L值都能達到最大值。通過該案例研究，我們可以初步得出本文所提出的面向設(shè)計層次優(yōu)化的軟件自動化重構(gòu)方法有一定實用價值。

圖12 重構(gòu)之后的DSM

4 結(jié) 語

關(guān)于軟件自動化重構(gòu)的研究有很多，但現(xiàn)有重構(gòu)工具多側(cè)重于局部代碼的重構(gòu)或針對某些度量值的重構(gòu)，很少考慮提高代碼模塊化質(zhì)量的全局性重構(gòu)。本文實現(xiàn)了一個面向設(shè)計層次優(yōu)化的軟件自動化重構(gòu)方法，該方法基于遺傳算法和DSM矩陣度量公式來調(diào)整類成員與類之間的映射關(guān)系，并向軟件開發(fā)人員提出重構(gòu)建議。同時，我們實現(xiàn)了相應(yīng)工具DSMRefactoring，并通過案例研究初步證明了方法的有效性。

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AUTOMATICSOFTWAREREFACTORINGTOWARDSTHEOPTIMIZATIONOFDESIGNHIERARCHY

Gao Dongjing Lin Yun Peng Xin Zhao Wenyun

(SchoolofSoftware,FudanUniversity,Shanghai201203,China)(ShanghaiKeyLaboratoryofDataScience,FudanUniversity,Shanghai201203,China)

At present, many researchers have explored automated software refactoring and developed a series of refactoring tools designed to help developers conduct refactoring tasks with more efficiency and improve the code quality accordingly. However, existing software refactoring tools mainly focus on improving the code quality from a local perspective instead of an overall design perspective. On the other hand, search-based refactoring approaches usually aim at improving some specific code metrics instead of modularized and layered software design. This paper proposes a novel search-based automatic software refactoring approach, which leverages DSM-based code metric to modularize code. This approach is able to generate refactoring suggestions to achieve an optimal modularized and layered software design. This paper also introduces a proof-of-concept tool, DSMRefactoring, and applies the tool on an open-source system. The results validate the effectiveness of both the approach and its proof-of-concept tool.

Automatic refactoring Software design Modularity Design hierarchy

TP311

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.10.002

2016-12-22。國家自然科學(xué)基金項目(61370079)；國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(2012AA011202)。高東靜，碩士，主研領(lǐng)域：軟件自動化重構(gòu)，缺陷預(yù)測，程序分析。林云，博士。彭鑫，教授。趙文耘，教授。