コードクローンのメトリクス値と
開発者の相関の調査
東誠† 肥後芳樹‡ 早瀬康裕‡
松下誠‡ 井上克郎‡
† 大阪大学基礎工学部情報科学科
‡ 大阪大学大学院情報科学研究科
2008/3/13
情報処理学会 第70回 全国大会
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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が研究されてきた
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
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クローンが保守性に与える影響
クローンは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
クローンが保守性を悪化させるとは限らない[1]
– 例 : プラットフォーム変更の際に，仮想化層を書く代わり
に作成するクローン
[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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クローン管理の必要性
全てのクローンを取り除くのではなく，必要な
クローンだけ除去する
– 保守性を悪化させるクローンは除去する
– 明確な理由があって作成したクローンは様子を
見る
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着目点
クローンを編集した開発者
– 異なる役割や目的を持つ
– 経験に差がある
• 開発者によってクローンの編集内容に特徴が表れ
るのではないか
例 : 経験の浅い開発者によって編集されたクローンは保守
性を悪化させる
• 特徴によってクローンを区別し，管理することができ
るのではないか
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本研究の目的
クローン管理に役立つ情報を提供する
メトリクス値の変化を用いて，各開発者のクロー
ンに対する編集傾向を調査する
編集傾向 : クローンを編集する時に現れる特徴
例 : 開発者Aはクローンを長くすることが多い
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調査方法の概略
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
4 メトリクス値の
変化の取得
開
発
者
5 開発者間の差の検定
α
β
メトリクスα
メトリクスβ
A
{+2, 0, …}
{0, 0, …}
A ＋
B
{0, -3, …}
{+1, 0, …}
B
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－
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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
– 本研究において用いる情報
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後の時点のス
ナップショットを取得
開発者Aが編集
↓
開発者Bが編集
↓
開発者Cが編集
版管理システム
開発者Aが
編集
開発者Bが
編集
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開発者Cが
編集
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2 : クローンの検出
各スナップショットごとに，その中のクローンを
検出
開発者Aが
編集
開発者Bが
編集
開発者Cが
編集
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3 : クローン対応関係の抽出
メトリクス値の変化を取得するために，連続するス
ナップショット間の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
同じファイルの同じ位置にあるクローン間の関係[2]
→ 編集前のスナップショット中の各クローンが，編集後の
スナップショット中のどのクローンと対応しているかを特定
クローン
対応関係
クローン
対応関係
開発者Aが
開発者Bが
編集
編集
クローン
対応関係
クローン
対応関係
開発者C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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4 : メトリクス値の変化の取得
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
発者毎に，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B
開発者C
メトリクスα
{+2, 0}
{0, 0}
メトリクスβ
{0, -3}
{+1, -4}
開発者Cが
編集
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5 : 開発者間の差の検定
• 各メトリクスに対し，各開発者が他の開発者
とメトリクス値の変化に差があるかを検定
• 差があるメトリクス及び開発者ごとに，値の変
化の分布を用いて，変化の傾向を分類
他の開発者が編集した時よりも
– 大きくなる傾向にある
– 小さくなる傾向にある
• 各メトリクス値の変化の傾向を用いて，各開
発者の編集傾向を判断
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調査内容 1/2
実際のソフトウェア編集履歴に対して調査
– 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から通し番号をつける
– クローン検出：CCFinderX
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調査内容 2/2
– 使用したメトリクス
• 複雑度メトリクス : 値が大きいほど複雑なクローンであ
ることを表す
–
–
–
–
–
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
• 開発者の編集傾向
– 大きくなるメトリクスの方が多い → クローンを複雑にする
– 小さくなるメトリクスの方が多い → クローンを簡単にする
– 両者の個数が等しい → どちらともいえない
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開発に参加した開発者
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
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
D, G, I, J, K
2
5
4
D, G, I, J
3
7
6
D, G, H, I, J, L
4
8
7
A, D, E, G, H, I, J
5
10
10
A, B, C, D, E, F, G, H, I, J
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検定結果 1/2
開発者
A
B
期間
4
LEN
＋ －
5
5
C
1
2
－ ＋
3
D
4
5
4
＋
E
5
5
－
TKS
＋ ＋
－ －
LOOP
＋
－
COND
＋
McCabe
＋
－
開発者の
＋ ＋ ＋ －
編集傾向
－ －
－ －
－ －
－ －
－ －
－ －
• クローンを複雑にする開発者 : A, B
• クローンを簡単にする開発者 : C, D, E
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検定結果 2/2
開発者
期間
F
G
H
I
1 2 3 4 5 3 4 5 1 2 3 4 5 1
＋
LEN
－ ＋
＋
LOOP
COND
＋
McCabe
＋
開発者の
＋
編集傾向
－
＋ －
K L
2 3 4 5 1 3
－ ＋ － － － － －
＋
TKS
J
＋ －
＋ － －
－
＋ ＋
＋ ＋ －
＋ － － ＋ －
＋
＋ ＋ －
－ － ＋ －
＋
＋ ＋ －
－ － ＋ － ＋ － ＋ －
• 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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開発者によるクローン管理方法 1/2
開発者は目的を達成するために，前に編集した箇
所やその付近を連続して編集する傾向がある
• 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
→ 複雑度が低くても，除去した方が良い
• 開発者C, D, Eが編集したクローンは，その後簡単
になる可能性が高い
→ 複雑度が高くても，除去を急ぐ必要はない
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開発者によるクローン管理方法 2/2
• 期間によって傾向が変化することもあるので，
調査を続けて傾向を確認する
• 明確な傾向が見つからなかった開発者は調
査を続ける
→ 傾向が見つかればクローン管理に利用
する
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まとめと今後の課題
• クローンのメトリクス値と開発者の相関を調査
– メトリクス値の変化は開発者毎に差があった
– 一定の傾向でメトリクス値を変化させ続ける開発
者がいた
• 今後の課題
– 他のメトリクス値と開発者の相関の調査
– 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
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