コードクローンの複雑度メトリクス
を用いた開発者の特徴分析
東誠† 肥後芳樹† 早瀬康裕†
松下誠† 井上克郎†
†
2008/9/2
大阪大学大学院情報科学研究科
SES2008
1
Software Engineering Laboratory, Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
コードクローン
• ソースコード中に存在する同一または類似し
たコード片
– 以降単にクローンと呼ぶ
• クローンの検出と除去に関する研究
– 検出アルゴリズム
– 除去対象の発見
ソースファイルF1
ソースファイルF2
コードクローン
コードクローン
SES2008
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2
2008/9/2
クローンが保守性に与える影響
ソフトウェア保守を困難にする場合がある
– バグ修正などコード変更をする際，全てのクローンに対し
て同じ変更を検討する必要がある
– 保守作業の手間が増大
保守性を悪化させるとは限らない[1]
例 : マルチプラットフォーム対応のソースコードを書く際に
作成するクローン
→ 保守性に対するデメリットだけではなくメリットもある
[1]C. Kapser and M. W. Godfrey: ““Cloning Considered Harmful” Considered
Harmful”, Proceedings of the 13th Working Conference on Reverse Engineering
(WCRE 2006), pp.19-28, 2006.
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2008/9/2
クローンの管理の必要性
管理の一例：より保守性を悪化させる可能性
の高いクローンを優先して除去する
例：複雑度の高いクローン
全てのクローンに同じ変更をする際，保守作業の手間
がより増大する
→ 除去するクローンの判断材料が必要
例：複雑度の変化
→ 今は簡単だが将来複雑になるクローンを除去
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2008/9/2
本研究の着目点
複雑度の変化の予測に，開発者を利用
開発者は特定のクローンを編集し続け，その複
雑度を一定の傾向で変化させ続ける
• 開発者は同じ箇所を連続して編集する[3]
• 開発者の役割や目的が編集内容に反映される
例：編集するコード片の長さ，条件分岐の数
[3]H. Siy, P. Chundi and M. Subramaniam: “Summarizing developer work history
using time series segmentation: challenge report ”, Mining Software
Repositories 2008(MSR 2008), pp.137-140.
SES2008
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2008/9/2
本研究の目的
• 目的：クローンの新しい管理例を提案
• 手段：クローンの複雑度の変化を用いて，各
開発者のクローンに対する編集傾向を調査
編集傾向 : 各開発者のソースコード編集時に，ク
ローンの複雑度の変化に表れる，以下の特徴
開発者Aはクローンの複雑度の増加量が
• 他の開発者の平均よりも大きい傾向にある
• 他の開発者の平均よりも小さい傾向にある
• 他の開発者の平均と差があるとはいえない
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2008/9/2
編集傾向の調査方法
1 ソースコードの
版管理システム
(ソフトウェアの
編集履歴を
格納するシステム)
スナップショット
の取得
2 クローン
検出
3 クローン対応関係
の抽出
開発者
メ
開発者A
ト
リ α {+2, 0, …}
ク
ス β {0, -3, …}
A
B
開発者B
α 大
{0, 0, …}
β
{+1, 0, …}
4 複雑度メトリクスの
値の変化の取得
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小
＋ －
5 編集傾向の
決定
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ステップ1 : スナップショットの取得
• 版管理システムを用いる
ソフトウェアの編集履歴を格納するシステム
編集されたファイルの変更差分，編集した開発者，編集日時
• 各開発者がソースコードを編集した直前・直後の時
点のスナップショットを取得
版管理システム
開発者Aが
編集
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開発者Bが
編集
8
2008/9/2
ステップ2 : クローンの検出
各スナップショット中のクローンを検出
– 同じスナップショット内で類似したコード片を検出
– 異なるスナップショット間で類似したコード片は検
出しない
開発者Aが
編集
開発者Bが
編集
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2008/9/2
ステップ3 : クローン対応関係の抽出
複雑度の変化を取得するため，クローン対応
関係を抽出する
クローン対応関係 : 連続する2つのスナップショッ
ト中の同じ位置にあるクローン間の関係[2]
クローン
対応関係
クローン
対応関係
クローン
対応関係
開発者Aが
編集
クローン
対応関係
開発者Bが
編集
[2]M. Kim and D. Notkin : “Using a clone genealogy extractor for understanding and supporting evolution of code clones”, Proceedings of the
2nd International Workshop on Mining Software Repositories, pp.17-21, 2005.
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ステップ4 :複雑度メトリクスの値の変
化の取得
1. クローンの様々な複雑度メトリクスの値を計算する
複雑度メトリクス：値が大きいほどクローンが複雑
2. クローン対応関係にある2つのクローン間のメトリ
クス値の差を計算する
3. クローンが存在するスナップショットを編集した開
発者ごとに，メトリクス値の変化を集める
α : +2
β:0
α:0
β : +1
α:0
β : -3
開発者Aが
編集
α:0
β : -4
開発者Bが
編集
開発者A
開発者B
メトリクスα
{+2, 0}
{0, 0}
メトリクスβ
{0, -3}
{+1, -4}
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2008/9/2
ステップ5 : 編集傾向の決定
•
•
メトリクス値の変化から開発者間の差を検
定し，その結果から編集傾向を決定
編集傾向の決定手順
1.
2.
3.
4.
開発者間で差があるメトリクスを特定
他の開発者と差がある開発者を特定
メトリクス値の変化の傾向を分類
開発者ごとに編集傾向を決定
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2008/9/2
編集傾向の決定手順 1/4
1. 開発者間で差があるメトリクスを特定するた
め，Kruskal-Wallis検定を使用
Kruskal-Wallis検定：k組のすべての標本に対
し，平均値間に有意差があるかを検定
→ 各メトリクス値の変化を，開発者ごとに集め
た標本に対し，有意差の有無を検定
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2008/9/2
編集傾向の決定手順 2/4
2. 差があると検定されたメトリクスについて，
他の開発者と差がある開発者を特定するた
め， Mann-WhitneyのU検定を使用
Mann-WhitneyのU検定：2組の標本に対し，平
均値間に有意差があるかを検定
→ 差があると検定されたメトリクスについて，各
開発者とその他の開発者全員で分けた標本に
対し，有意差の有無を検定
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2008/9/2
編集傾向の決定手順 3/4
3. 差があると検定された開発者の編集による
メトリクス値の変化の分布を調べ，変化の
傾向を分類
メトリクス値の増加量は他の開発者の平均より
– 大きい傾向にある
– 小さい傾向にある
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2008/9/2
編集傾向の決定手順 4/4
4. 開発者ごとに，全ての複雑度メトリクスに対
する変化の傾向を求め，編集傾向を決定
– 増加量が大きいメトリクスの方が多い
→ 複雑度の増加量が大きい
– 増加量が小さいメトリクスの方が多い
→ 複雑度の増加量が小さい
– 両者の個数が等しい
→ 他の開発者の平均と差があるとはいえない
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2008/9/2
ケーススタディ 1/2
• 実際のソフトウェア編集履歴に対して調査
調査方法の適用によって得られる情報を知る
• 調査内容
– 調査対象
• PostgreSQLの編集履歴
• 1997/01/01～1999/06/30を半年間ずつに分け，各期
間中の編集履歴に対して調査
各期間は古い順に1から5まで通し番号をつける
– クローン検出：CCFinderX
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2008/9/2
ケーススタディ 2/2
– 使用する複雑度メトリクス
•
•
•
•
•
LEN : クローンの長さ(トークンの数)
TKS : クローン中のトークンの種類数
LOOP : クローン中のループ文の数
COND : クローン中の条件分岐の数
McCabe : LOOP+COND
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2008/9/2
調査対象期間中の開発者
1997/01/01～1999/06/30 に開発に参加
した開発者は13名
クローンを編集した開発者は12名(A～L)
期間 開発に参加した クローンを編集した クローンを編集した開発者
開発者数
開発者数
1
6
5 C, F, H, I, J
2
5
4 C, F, H, I
3
7
6 C, F, G, H, I, K
4
8
7 A, C, D, F, G, H, I
5
10
10 A, B, C, D, E, F, G, H, I, L
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2008/9/2
検定結果 1/2
開発者
期間
LEN
メ
ト TKS
リ LOOP
ク COND
ス
McCabe
開発者の
編集傾向
A
4
B
5
5
大 小
C
1
2
小 大
3
D
4
5
4
大
E
5
5
小
大 大
小 小
大
小
大
小
大
小 小
小 小
小 小
小 小
＋ ＋ ＋ － ＝ ＝ － － ＝ － －
• 複雑度の増加量が大きい開発者 : A, B
• 複雑度の増加量が小さい開発者 : C, D, E
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2008/9/2
検定結果 2/2
開発者
期間
LEN
F
H
I
J K L
1 2 3 4 5 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 3 5
メ
ト TKS
リ LOOP
ク COND
大
ス
McCabe 大
開発者の
編集傾向
G
大
小 大
小 大 小 小 小 小 小
大
大 小 小
大
小
大 小
小
大 大
大 大 小
大 小 小 大 小
大
大 大 小
小 小 大 小
大
＋ ＝ ＋ － ＝ ＋ ＋ － ＝ ＝ － － ＋ － ＋ － ＋ － ＝ ＝ ＝
• 期間によって傾向が変化する開発者 : F, G, H, I
• 明確な傾向が見つからなかった開発者 : J, K, L
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2008/9/2
編集傾向を用いたクローンの管理
1/3
開発者がある箇所を編集すると，次も同じ箇
所やその付近を編集する傾向がある[3]
複雑度の増加量が大きい傾向の開発者が，
やや複雑なクローン付近を編集すると，次に
そのクローンを編集する可能性が高い
→ 複雑なクローンになり，保守性を悪化
[3]H. Siy, P. Chundi and M. Subramaniam: “Summarizing developer work history
using time series segmentation: challenge report ”, Mining Software
Repositories 2008(MSR 2008), pp.137-140.
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2008/9/2
編集傾向を用いたクローンの管理
2/3
開発者
期間
A
4
B
5
5
C
1
2
3
D
4
5
4
E
5
5
開発者の
＋ ＋ ＋ － ＝ ＝ － － ＝ － －
編集傾向
• やや複雑なクローン付近を編集した開発者を発見
• 開発者A, Bが編集したクローンは，その後複雑にな
る可能性が高い
→ すぐにクローンを除去した方が良い
• 開発者C, D, Eが編集したクローンは，その後複雑
になる可能性が低い
→ クローンの除去を急がなくて良い
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2008/9/2
編集傾向を用いたクローンの管理
3/3
開発者
期間
F
G
H
1 2 3 4 5 3 4 5 1 2 3 4 5 1
I
J
K L
2 3 4 5 1 3
5
開発者の
＋ ＝ ＋ － ＝ ＋ ＋ － ＝ ＝ － － ＋ － ＋ － ＋ － ＝ ＝ ＝
編集傾向
開発者F,G,H,Iは期間で傾向が変化している
– 開発者A,B,C,D,Eの傾向が変化することもある
– 開発者J,K,Lに明確な傾向が見つかることもある
→ 調査を続け，傾向が変化すれば開発者
への対処を変更する
SES2008
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2008/9/2
まとめと今後の課題
• クローンの複雑度で各開発者の特徴を分析
– 開発者ごとに異なる特徴がある
– 各開発者の特徴によるクローンの管理例を提案
• 今後の課題
– 他のメトリクスによる開発者の特徴分析
– 開発者以外の要因(モジュール等)の影響の除外
– クローンのメトリクス値の変化予測
SES2008
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25
2008/9/2
SES2008
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2008/9/2
4 : 複雑度メトリクスの値の変化の取
得
1. クローンの様々なメトリクス値を計算する
2. クローン対応関係にある2つのクローン間のメトリ
クス値の差を計算する
3. クローンが存在するスナップショットを編集した開
発者ごとに，メトリクス値の変化を集める
•
•
開発者によって編集されたクローン
複雑度メトリクスの値が変化したクローン
α : +2 β : 0
編集なし
α : 0 β : +1
編集あり
α : 0 β : -3
編集なし
α : 0 β : -4
編集あり
開発者Aが
編集
開発者Bが
編集
開発者B
開発者C
メトリクスα
{+2}
{0, 0}
メトリクスβ
{3}
{+1, -4}
開発者Cが
編集
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2008/9/2
CKメトリクスの例
• WMC (weighted methods per class)：あるク
ラスのメソッドの重さ(複雑さの総和)
• NOC (number of children)：あるクラスのサ
ブクラスの数
値が大きいほど、サブクラスへの影響力が強い
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2008/9/2
保守性を悪化させないクローンの例
1/2
クローンを作成
する方法
クローンを作成
しない方法
プラットフォームA
コード片変更
クローン作成
クローン
変更
プラットフォームB
クローン作成
コード片変更
プラットフォームC
コード片が
複雑に
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クローン
変更
29
2008/9/2
保守性を悪化させないクローンの例
2/2
• クローンを作成せず，様々なプラットフォーム
に対応できるコード片を書く方法
ソースコードが複雑になっていく
• 前のコード片のクローンを作成し，そのクロー
ンを新しいプラットフォームに対応するように
変更する方法
– 現在のプラットフォームの安定性が維持される
– 各プラットフォームの保守を独立して行える
SES2008
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2008/9/2
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