Vinke D, Teßmer M, Spitta T. Quelltextanalyse eines mittelgroßen, neuen Produktivsystems. Mainzer Informatik-Berichte. 2007:15-16

Spitta, Thorsten

Teßmer, Meik 

Vinke, Daniel

Publications at Bielefeld University

Quelltextanalyse eines mittelgroßen, neuen ProduktivsystemsDaniel Vinke, Meik Teßmer, Thorsten SpittaUniversität BielefeldFakultät für Wirtschaftswissenschaftenpost@danielvinke.de, {mtessmer|thspitta@wiwi.uni-bielefeld.de}AbstractEs wurde ein System von 200.000 LOC auf OO-Maße hinanalysiert  und die Abhängigkeiten  der Maße statistischanalysiert. Das System ist seit 2001 im Einsatz und wirdauch zur Zeit noch (2007) evolutionär weiter entwickelt.Einige Befunde aus der neueren Literatur wurden bestä-tigt,  einige präzisiert.  Wartungsintensive Klassen lassensich zuverlässig erkennen.1 EinführungQuelltextanalysen  sind  nichts  Neues  (einen  gutenÜberblick gibt Zuse [91]), auch vor der Verbreitungobjektorientierter  Software.  Für  objektorientierteSysteme braucht man spezifische Maße, von denendie  „CK-Maße“  von  Chidamber  und  Kemerer[CK94] als allgemein akzeptiert gelten [SK03]. Un-klar definiert  ist  das Maß LCOM [SK03, 300]. Eserwies  sich bei  einer  Validation  der  CK-Maße alseinziges als nicht signifikant [BBM96]. An mittleren bis großen Systemen finden sich nurwenige Untersuchungen, noch weniger an produkti-ven [Vin07, 35]. Neben einer umfangreichen Labor-untersuchung  [DKST05]  wurde  nur  eine  Analyseder Browserfamilie Mozilla gefunden [GFS05]. Bei-de Systeme sind in C++ geschrieben.2 UntersuchungsobjektDas von uns analysierte System BIS (Bielefelder In-formations-System) nennen wir  mittelgroß: 190.000LOC, 1430 Java-Klassen,  135 Packages.  Von  denAnfängen  als  Stundenplan-Verwaltungssystem  fürStudierende  hat  es sich inzwischen zum Raumpla-nungs-,  Veranstaltungsverwaltungs-  bis  zum  Prü-fungsabwicklungssystem  evolutionär  entwickelt.Die Prüfungsabwicklung ist derzeit (Sommer 2007)noch recht rudimentär ausgeprägt. Große Teile desSystems sind als Auskunftsystem im Internet sicht-bar: http://eKVV.uni-bielefeld.de/.Da  das  System seit  Ende  2003  unter  Eclipse  mitCVS weiterentwickelt  und gepflegt  wird,  sind  wirim Projekt SQUARE (Software Quality and Refac-toring Environment) in der Lage, die Systemzustän-de seit Anfang 2004 in Form von Zeitreihen festzu-stellen, um z. B. Aussagen über Art und Verlauf derEvolution während der Entwicklung zu machen. Alserster  Schritt  war  dazu  eine  Zeitpunkt-bezogeneAnalyse notwendig, von der wir hier berichten. 3 UntersuchungAnalysiert  wurde der Stand des Systems vom Mai2005. Wir wollten die CK-Maße erheben, ihren Nut-zen mittels statistischer Analyse beurteilen und fürdas analysierte System kalibrieren. Als Analysewerkzeug wurde  Understand (for Java)verwendet.  Die  Alternative  Metrics (Sourceforge)schied aus, da wir Quell- und keinen Bytecode ana-lysieren wollten. Mit  Understand hatten wir bereitsErfahrungen durch die Analyse eines deutlich größe-ren Systems (ca. 1 Mio LOC), das in C++ geschrie-ben  war  [Teß04].  Mittels  Understand wurden  alleCK-Maße ermittelt:● CBO Coupling between Objects● LCOM Lack of Cohesion in Methods● RFC Response for a Class● DIT Depth of Inheritance Tree● NOC Number of Children● WMC Weighted Methods per Class● NOM Number of MethodsEs zeigte  sich,  dass  die  Daten für RFC nicht  ver-wendbar  waren,  weil  das  Maß  von  Understandfalsch berechnet wird, und dass LCOM nur bedingtverwendbar ist. Es ist bereits in [CK, 488] unpräzisedefiniert  und wird von  Understand als Prozentsatzausgeben. Dies waren jedoch keine Hindernisse fürdie Analyse, weil wir ohnehin über Regressionsana-lysen ermitteln wollten, welche Maße für das Auf-finden wartungsintensiver Klassen benötigt werden.Danach ist RFC entbehrlich, weil es stark mit CBOund WMC korreliert ist.Mit den ermittelten Maßen (ohne RFC, teilweise mitLCOM) wurde eine umfassende statistische Analysemit dem System R durchgeführt, und zwar univariat(Häufigkeiten,  Verteilungseigenschaften),  bivariat(Korrelationsanalyse  und  Vergleich  von  jeweilsSoftware Reengineering 2007/ ASQT 2008 1zwei  Maßen mit  Toleranzgrenzen)  und multivariat(Hauptkomponentenanalysen).  Bild 1  zeigt  einenBeispielplot von max(VG)1 gegen WMC. Man siehtz. B. eine Klasse mit fast 200 Methoden links oben,die  aber  nicht  komplex  ist.  Interessant  in  diesenPlots sind immer die Einzelpunkte links oben,  vorallem aber die rechts oben. Dies sind die „Ausrei-ßer“,  die als  wartungsintensiv interpretiert  werden.Wir zählen in Bild 1 davon acht.Bild 1: max(VG) korreliert mit WMCAußerdem wurde Eclipse (mit 3.5 Mio LOC) analy-siert,  um die eigenen Kalibrierungen beurteilen zukönnen. Es enthält 12.000 Klassen, davon einige mitmehr  als  10.000 LOC. Wir  haben eine Klasse  mitmax(VG) > 1000 und drei mit VG > 500 gefunden.Strukturell sieht BIS in der Korrelationsanalyse zwi-schen  WMC  und  CBO  nicht  schlechter  aus  alsEclipse.4 ErgebnisseFolgende  Ergebnisse  wurden  ermittelt  bzw.  Anga-ben aus der Literatur bestätigt:● LOC korreliert stark mit Komplexität● Man findet wartungsintensive Klassen recht si-cher mit mehreren Maßen. Diese sind mitein-ander korreliert. ● Diese  Maße  sind:  LOC,  max(VG),  CBO undWMC (impliziert VG)● Das Interaktionsmaß DIT*CBO bringt wichtigeZusatzinformationen1 Die Komplexität nach McCabe. Die durchschnittliche Komplexität avg(VG) ist wenig aussagefähig.● Von den OO-Maßen braucht man nur weni-ge; es sind: WMC und DIT*CBO ● LCOM: Nach der Interpretation durch Under-stand haben recht viele Klassen einen Kohäsi-onsmangel von über 50%; oft nahe 90%.● Im konkreten Fall des Systems BIS sind min-destens 70 (von rund 1400) Klassen wartungs-intensiv. 5% halten wir für viel.5 AusblickEs  besteht  dringender  Forschungsbedarf  zur  Kali-brierung der Maße,  denn unsere Vorschläge bezie-hen sich nur auf einen Fall. Klar ist, dass in jedemEinzelfall kalibriert werden muss. Es sollte aber To-leranzgrenzen nach einer Klassifikation geben (etwagroße / kleine oder einfache / komplexe Systeme).Die erwähnten Längsschnittuntersuchungen sind inArbeit.Literatur[BBM96] Basili, V. R.; Briand, L. C.; Melo, W. L.: A Validation of Object-Oriented Design Metrics as Quality Indicators. IEEE Trans. Software Eng. 22 (10): 751-761, 1996.[CK94] Chidamber, S. R.; Kemerer, C. F.: A Metrics Suite for Object Oriented Design. IEEE Trans. Software Eng. 20 (6): 476–493, 1994.[DKST05] Darcy, D. P.; Kemerer, C. F.; Slaughter, S. A.; Tomayko, J. E.: The Structural Complexity of Software: An Experimental Test. IEEE Trans. Software Eng. 31 (11): 982–995, 2005.[GFS05] Gyimóthy, T.; Ferenc, R.; Siket, I.: Empirical Validation of Object-Oriented Metrics on OpenSource Software for Fault Prediction. IEEE Trans. Software Eng. 31 (10): 897–910, 2005.[Teß04] Teßmer, M.: Architekturermittlung aus Quell-code – Eine Fallstudie. Diplomarbeit, Universi-tät Bielefeld, Technische Fak., Jan. 2004. [Vin07] Vinke, D.: Quellanalyse eines mittelgroßen Produktivsystems – Eine Fallstudie zur Quali-tätssicherung. Diplomarbeit, Universität Biele-feld, Fak.Wirtschaftswissenschaften, März 2007.[Zus91] Zuse, H.: Software Complexity. Berlin et al., deGruyter, 1991.Software Reengineering 2007/ ASQT 2008 2

Quelltextanalyse eines mittelgroßen, neuen Produktivsystems

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