Záróvizsga prezentáció Nagyméretű forráskód tárak inkrementális statikus analízise Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Hibatűrő Rendszerek Kutatócsoport

1. Nagyméretű forráskódtárak
inkrementális statikus analízise
konzulensek: Szárnyas Gábor
Dr. Ráth István
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
Hibatűrő Rendszerek Kutatócsoport
Stein Dániel, BSc

2. Folytonos integráció (FI)
Continuous Integration (CI) – Több fejlesztő együttműködése
– Integrációs problémák
megelőzése
– Például
– Jenkins
– Hudson
– Travis CI
2
Verziókezelés
Fordítás
Fejlesztés
Egység- és
integrációs teszt

3. Statikus analízis
– Nincs szükség a program
fordítására és futtatására
– Alaki és strukturális jellegű
szabályellenőrzést végez
– FI mellett vagy részeként
alkalmazandó
– Kódmintaillesztést használunk
3
Verziókezelés
Fordítás
Fejlesztés
Egység- és
integrációs teszt
Kódanalízis

4. – A kódanalízis erőforrás- és időigényes folyamat
– Lassú, nem alkalmazható FI-szerű ütemezéssel
Megoldandó probléma
4
egységteszt
kódanalízis
☼ ☆☾☆

5. – A kódanalízis erőforrás- és időigényes folyamat
– Lassú, nem alkalmazható FI-szerű ütemezéssel
– Átmeneti megoldás: tömbösítés
Megoldandó probléma
5
egységteszt
kódanalízis
☼ ☆☾☆
egységteszt
kódanalízis

6. – A kódanalízis erőforrás- és időigényes folyamat
– Lassú, nem alkalmazható FI-szerű ütemezéssel
– Átmeneti megoldás: tömbösítés
Minél hamarabb,
minél gyorsabban
eredményt kell adni.
Megoldandó probléma
6
egységteszt
kódanalízis
☼ ☆☾☆
egységteszt
kódanalízis

7. A bemutatott megoldás
–Inkrementális elvet alkalmazunk
A számított eredményt csak a későbbi
változás hatásával frissítjük.
–Projekt helyett fájl szintű feldolgozás
–Későbbi skálázhatóságot,
eloszthatóságot figyelembe véve terveztük
7
kódanalizátor
Δ2.-1.1.

8. Architektúra áttekintés
8
Munkaterület Függőségi
gráf
Absztrakt
szintaxis gráf
Jólformáltsági
szabályok
Lekérdezés futtatása Adatbázis
Main.java | ++----
Dependency.jar | +++++-
FIterator.java | ----
Cparser.java | ++
Automatikus
jólformáltsági
szabály kiértékelés
Kézi futtatás
és kiértékelés
Automatikus
többszörözés és elosztás
.
jamoppdiscoverer
ChangeProcessor.java
CommandParser.java
FileIterator.java
iterators
DepCollector.java
FileDiscoverer.java
InitIterator.java
Main.java
whitepages
ConnectionMgr.java
DependencyMgr.java
pojo
Dependency.jar
.jar
.java
Kiértékelési jelentés
<!>
<?>
<.>
JaMoPP
Verzió-
kezelő

9. Architektúra áttekintés
9
Munkaterület Függőségi
gráf
Absztrakt
szintaxis gráf
Jólformáltsági
szabályok
Lekérdezés futtatása Adatbázis
Main.java | ++----
Dependency.jar | +++++-
FIterator.java | ----
Cparser.java | ++
Automatikus
jólformáltsági
szabály kiértékelés
Kézi futtatás
és kiértékelés
Automatikus
többszörözés és elosztás
.
jamoppdiscoverer
ChangeProcessor.java
CommandParser.java
FileIterator.java
iterators
DepCollector.java
FileDiscoverer.java
InitIterator.java
Main.java
whitepages
ConnectionMgr.java
DependencyMgr.java
pojo
Dependency.jar
.jar
.java
Kiértékelési jelentés
<!>
<?>
<.>
JaMoPP
Verzió-
kezelő

10. Architektúra áttekintés
10
Munkaterület Függőségi
gráf
Absztrakt
szintaxis gráf
Jólformáltsági
szabályok
Lekérdezés futtatása Adatbázis
Main.java | ++----
Dependency.jar | +++++-
FIterator.java | ----
Cparser.java | ++
Automatikus
jólformáltsági
szabály kiértékelés
Kézi futtatás
és kiértékelés
Automatikus
többszörözés és elosztás
.
jamoppdiscoverer
ChangeProcessor.java
CommandParser.java
FileIterator.java
iterators
DepCollector.java
FileDiscoverer.java
InitIterator.java
Main.java
whitepages
ConnectionMgr.java
DependencyMgr.java
pojo
Dependency.jar
.jar
.java
Kiértékelési jelentés
<!>
<?>
<.>
JaMoPP
Verzió-
kezelő

11. Architektúra áttekintés
11
Munkaterület Függőségi
gráf
Absztrakt
szintaxis gráf
Jólformáltsági
szabályok
Lekérdezés futtatása Adatbázis
Main.java | ++----
Dependency.jar | +++++-
FIterator.java | ----
Cparser.java | ++
Automatikus
jólformáltsági
szabály kiértékelés
Kézi futtatás
és kiértékelés
Automatikus
többszörözés és elosztás
.
jamoppdiscoverer
ChangeProcessor.java
CommandParser.java
FileIterator.java
iterators
DepCollector.java
FileDiscoverer.java
InitIterator.java
Main.java
whitepages
ConnectionMgr.java
DependencyMgr.java
pojo
Dependency.jar
.jar
.java
Kiértékelési jelentés
<!>
<?>
<.>
JaMoPP
Verzió-
kezelő

12. Munkaterület
Main.java | ++----
Dependency.jar | +++++-
FIterator.java | ----
Cparser.java | ++
.
jamoppdiscoverer
ChangeProcessor.java
CommandParser.java
FileIterator.java
iterators
DepCollector.java
FileDiscoverer.java
InitIterator.java
Main.java
whitepages
ConnectionMgr.java
DependencyMgr.java
pojo
Dependency.jar
Verzió-
kezelő
Architektúra verziókövetés
–Verziókezelőre épül
– Követi a fájlok változását, illetve
az elágazó fejlesztési ágakat
– Lekérdezhető a fájlok pillanatnyi
állapota és a verziók közötti
módosítások listája
–Munkaterület-központú
– Projekt forrása
– Függőségek forrása
(amennyiben elérhető)
12

13. Függőségi
gráf
Absztrakt
szintaxis gráf
.jar
.java
JaMoPP
Architektúra átalakítás
–Függőségi gráf
– Segédkomponens a későbbi
feldolgozáshoz
– A gráf élei a Java függőségeknek
megfeleltethetők
–Absztrakt szintaxis gráf
– A projektet modellé, majd azt
gráffá alakítjuk
13

14. Függőségi
gráf
Absztrakt
szintaxis gráf
.jar
.java
JaMoPP
Architektúra átalakítás
–Függőségi gráf
– Segédkomponens a későbbi
feldolgozáshoz
– A gráf élei a Java függőségeknek
megfeleltethetők
–Absztrakt szintaxis gráf
– A projektet modellé, majd azt
gráffá alakítjuk
14
 Minden fájlra leírók gyűjtése és tárolása:
package, szükséges fordítási egységek, stb.
 Minden további alrendszer számára elérhető
információval szolgál

15. Függőségi
gráf
Absztrakt
szintaxis gráf
.jar
.java
JaMoPP
Architektúra átalakítás
–Függőségi gráf
– Segédkomponens a későbbi
feldolgozáshoz
– A gráf élei a Java függőségeknek
megfeleltethetők
–Absztrakt szintaxis gráf
– A projektet modellé, majd azt
gráffá alakítjuk
15

16. Függőségi
gráf
Absztrakt
szintaxis gráf
.jar
.java
JaMoPP
Architektúra átalakítás
–Függőségi gráf
– Segédkomponens a későbbi
feldolgozáshoz
– A gráf élei a Java függőségeknek
megfeleltethetők
–Absztrakt szintaxis gráf
– A projektet modellé, majd azt
gráffá alakítjuk
16
 A forráskód struktúrájának gráf
reprezentációja
 Nem tartalmaz minden információt
 Részgráfokból állítjuk elő a teljes gráfot

17. Jólformáltsági
szabályok
Lekérdezés futtatása Adatbázis
Automatikus
jólformáltsági
szabály kiértékelés
Kézi futtatás
és kiértékelés
Automatikus
többszörözés és elosztás
Kiértékelési jelentés
<!>
<?>
<.>
Architektúra modellfeldolgozás
Felhasználói ki-
és bemenet
17
Felhasználói bemenet
kiértékelése és kimenet
előállítása
Adattárolás és
lekérdezés-
végrehajtás

18. Jólformáltsági
szabályok
Lekérdezés futtatása Adatbázis
Automatikus
jólformáltsági
szabály kiértékelés
Kézi futtatás
és kiértékelés
Automatikus
többszörözés és elosztás
Kiértékelési jelentés
<!>
<?>
<.>
Architektúra modellfeldolgozás
Felhasználói ki-
és bemenet
18
Felhasználói bemenet
kiértékelése és kimenet
előállítása
Adattárolás és
lekérdezés-
végrehajtás
 Gráfadatbázis
 Technológiai
választásunk: 4store
 Elasztikusan
skálázódik

19. Jólformáltsági
szabályok
Lekérdezés futtatása Adatbázis
Automatikus
jólformáltsági
szabály kiértékelés
Kézi futtatás
és kiértékelés
Automatikus
többszörözés és elosztás
Kiértékelési jelentés
<!>
<?>
<.>
Architektúra modellfeldolgozás
Felhasználói ki-
és bemenet
19
Felhasználói bemenet
kiértékelése és kimenet
előállítása
Adattárolás és
lekérdezés-
végrehajtás

20. Jólformáltsági
szabályok
Lekérdezés futtatása Adatbázis
Automatikus
jólformáltsági
szabály kiértékelés
Kézi futtatás
és kiértékelés
Automatikus
többszörözés és elosztás
Kiértékelési jelentés
<!>
<?>
<.>
Architektúra modellfeldolgozás
Felhasználói ki-
és bemenet
20
Felhasználói bemenet
kiértékelése és kimenet
előállítása
Adattárolás és
lekérdezés-
végrehajtás
 Gráfmintaként (SPARQL nyelven)
megfogalmazott kódminták
 Lekérdezések végrehajtása
(akár inkrementálisan)
 Jelentés előállítása (vagy frissítése)

21. Jólformáltsági
szabályok
Lekérdezés futtatása Adatbázis
Automatikus
jólformáltsági
szabály kiértékelés
Kézi futtatás
és kiértékelés
Automatikus
többszörözés és elosztás
Kiértékelési jelentés
<!>
<?>
<.>
Architektúra modellfeldolgozás
Felhasználói ki-
és bemenet
21
Felhasználói bemenet
kiértékelése és kimenet
előállítása
Adattárolás és
lekérdezés-
végrehajtás
 Gráfmintaként (SPARQL nyelven)
megfogalmazott kódminták
 Lekérdezések végrehajtása
(akár inkrementálisan)
 Jelentés előállítása (vagy frissítése)
 ASG-n értelmezett minta
 Informális specifikáció

22. Jólformáltsági
szabályok
Lekérdezés futtatása Adatbázis
Automatikus
jólformáltsági
szabály kiértékelés
Kézi futtatás
és kiértékelés
Automatikus
többszörözés és elosztás
Kiértékelési jelentés
<!>
<?>
<.>
Architektúra modellfeldolgozás
Felhasználói ki-
és bemenet
22
Felhasználói bemenet
kiértékelése és kimenet
előállítása
Adattárolás és
lekérdezés-
végrehajtás
 Gráfmintaként (SPARQL nyelven)
megfogalmazott kódminták
 Lekérdezések végrehajtása
(akár inkrementálisan)
 Jelentés előállítása (vagy frissítése)

23. Jólformáltsági
szabályok
Lekérdezés futtatása Adatbázis
Automatikus
jólformáltsági
szabály kiértékelés
Kézi futtatás
és kiértékelés
Automatikus
többszörözés és elosztás
Kiértékelési jelentés
<!>
<?>
<.>
Architektúra modellfeldolgozás
Felhasználói ki-
és bemenet
23
Felhasználói bemenet
kiértékelése és kimenet
előállítása
Adattárolás és
lekérdezés-
végrehajtás
 Visszajelzés a
felhasználónak
 Felsorolja a szabályokat
megszegő kódrészleteket
 Gráfmintaként (SPARQL nyelven)
megfogalmazott kódminták
 Lekérdezések végrehajtása
(akár inkrementálisan)
 Jelentés előállítása (vagy frissítése)

24. Jólformáltsági
szabályok
Lekérdezés futtatása Adatbázis
Automatikus
jólformáltsági
szabály kiértékelés
Kézi futtatás
és kiértékelés
Automatikus
többszörözés és elosztás
Kiértékelési jelentés
<!>
<?>
<.>
Architektúra modellfeldolgozás
Felhasználói ki-
és bemenet
24
Felhasználói bemenet
kiértékelése és kimenet
előállítása
Adattárolás és
lekérdezés-
végrehajtás
 Gráfmintaként (SPARQL nyelven)
megfogalmazott kódminták
 Lekérdezések végrehajtása
(akár inkrementálisan)
 Jelentés előállítása (vagy frissítése)

25. Példa forráskód
public static String toMonth(int month) {
switch (month) {
case 1: return "January";
case 2: return "February";
case 3: return "March";
case 4: return "April";
case 5: return "May";
case 6: return "June";
case 7: return "July";
case 8: return "August";
case 9: return "September";
case 10: return "October";
case 11: return "November";
case 12: return "December";
default: return "Invalid month";
}
}
25Bemeneti forráskód (részlet) Kódmodell (részlet)

26. Példa forráskód
public static String toMonth(int month) {
switch (month) {
case 1: return "January";
case 2: return "February";
case 3: return "March";
case 4: return "April";
case 5: return "May";
case 6: return "June";
case 7: return "July";
case 8: return "August";
case 9: return "September";
case 10: return "October";
case 11: return "November";
case 12: return "December";
default: return "Invalid month";
}
}
26Bemeneti forráskód (részlet) Kódmodell (részlet)

27. Példa forráskód
public static String toMonth(int month) {
switch (month) {
case 1: return "January";
case 2: return "February";
case 3: return "March";
case 4: return "April";
case 5: return "May";
case 6: return "June";
case 7: return "July";
case 8: return "August";
case 9: return "September";
case 10: return "October";
case 11: return "November";
case 12: return "December";
default: return "Invalid month";
}
}
27Bemeneti forráskód (részlet) Kódmodell (részlet)

28. Példa forráskód
public static String toMonth(int month) {
switch (month) {
case 1: return "January";
case 2: return "February";
case 3: return "March";
case 4: return "April";
case 5: return "May";
case 6: return "June";
case 7: return "July";
case 8: return "August";
case 9: return "September";
case 10: return "October";
case 11: return "November";
case 12: return "December";
default: return "Invalid month";
}
}
28Bemeneti forráskód (részlet) Kódmodell (részlet)

29. Példa forráskód
public static String toMonth(int month) {
switch (month) {
case 1: return "January";
case 2: return "February";
case 3: return "March";
case 4: return "April";
case 5: return "May";
case 6: return "June";
case 7: return "July";
case 8: return "August";
case 9: return "September";
case 10: return "October";
case 11: return "November";
case 12: return "December";
default: return "Invalid month";
}
}
29Bemeneti forráskód (részlet) Kódmodell (részlet)

30. switch
:Switch
...
january
:NormalSwitchCase
december
:NormalSwitchCase
#//Switch/cases
#//Switch/variable
month
:IdentifierReference
Példa gráfminta
30
sw: Switch
sc: DefaultSwitchCase
cases
Default ág nélküli switch-
eket kereső gráfminta
Absztrakt szintaxis gráf
(részlet) Gráfminta-illeszkedési találatok:

31. switch
:Switch
...
january
:NormalSwitchCase
december
:NormalSwitchCase
#//Switch/cases
#//Switch/variable
month
:IdentifierReference
Példa gráfminta
31
sw: Switch
sc: DefaultSwitchCase
cases
Default ág nélküli switch-
eket kereső gráfminta
Absztrakt szintaxis gráf
(részlet) Gráfminta-illeszkedési találatok: switch :Switch

32. switch
:Switch
...
january
:NormalSwitchCase
december
:NormalSwitchCase
default
:DefaultSwitchCase
#//Switch/cases
#//Switch/variable
month
:IdentifierReference
Példa gráfminta
32
sw: Switch
sc: DefaultSwitchCase
cases
Default ág nélküli switch-
eket kereső gráfminta
Absztrakt szintaxis gráf
(részlet) Gráfminta-illeszkedési találatok: switch :Switch

33. switch
:Switch
...
january
:NormalSwitchCase
december
:NormalSwitchCase
default
:DefaultSwitchCase
#//Switch/cases
#//Switch/variable
month
:IdentifierReference
Példa gráfminta
33
sw: Switch
sc: DefaultSwitchCase
cases
Default ág nélküli switch-
eket kereső gráfminta
Absztrakt szintaxis gráf
(részlet) Gráfminta-illeszkedési találatok:

34. Mérési kiértékelés
–Kiértékelő teljesítménymérés
– Az egyes fázisok egymáshoz viszonyított futási idejét vizsgáljuk
– Különböző méretű, nyílt forráskódú projekteken végezzük el az analízist
– Alap (teljes projekt) és módosítás inkrementális feldolgozását mérjük
–Mérési környezet: publikus felhő, elosztott adatbázissal
34
Forrás projekt Kódsorok száma Fájlok száma
Physhun 4 227 53
Java DjVu 41 497 69
Xalan 338 316 907

35. 92.18
425.79
2 378.25
1
10
100
1000
Physhun
4 227 / 35
Java DjVu
41 497 / 69
Xalan
338 316 / 907
Teljesfeldolgozásiidő[s]
(FG,ASG,mentés,lekérdezés)
Projektek
forrás sorok száma / fájlok száma
Mérési eredmények
35

36. 92.18
425.79
2 378.25
1
10
100
1000
Physhun
4 227 / 35
Java DjVu
41 497 / 69
Xalan
338 316 / 907
Teljesfeldolgozásiidő[s]
(FG,ASG,mentés,lekérdezés)
Projektek
forrás sorok száma / fájlok száma
Mérési eredmények
36

37. 1 555
345 951
27 535
213
966
23 354 27 870
201
100
1000
10000
100000
1000000
10000000
Függőségi gráf
építése
Absztrakt szintaxisgráf
összeállítása
Modell
tárolása
Lekérdezések
futtatása
Fázisfutásiideje[ms]
Első, teljes futtatás
Módosítás inkrementális feldolgozása
Nagyságrendi
különbség
Mérési eredmények inkrementális
37

38. 1 555
345 951
27 535
213
966
23 354 27 870
201
100
1000
10000
100000
1000000
10000000
Függőségi gráf
építése
Absztrakt szintaxisgráf
összeállítása
Modell
tárolása
Lekérdezések
futtatása
Fázisfutásiideje[ms]
Első, teljes futtatás
Módosítás inkrementális feldolgozása
Nagyságrendi
különbség
Mérési eredmények inkrementális
38
-85%

39. 4.09 8.42
4.35
2.14
28.36
52.19
375.04
1 10 100 1000
FindBugs
PMD
Checkstyle
Columbus
inkr. ISAaC
ISAaC
Teljes futási idő [s]
Fordítás
Analízis
Mérési eredmények összehasonlítva
39

40. Összefoglalás
– Szabványos formátumok és
cserélhető komponensek
– Java forráskód átalakítása RDF
gráffá, akár elosztott
megközelítéssel
– Az elkészített gráf inkrementális
frissítése is megoldott
– Moduláris, bővíthető és skálázható
inkrementális statikus analízis
keretrendszert készítettem
– Java forrást RDF gráffá alakító
segédeszközt implementáltam
– Benchmark funkciókkal bővítettem
a keretrendszert és méréseket
végeztem
40
Újszerű megközelítés az inkrementális statikus analízishez:

41. Továbbfejlesztési lehetőségek
– Inkrementális analízis INCQUERY-D használatával
– Feldolgozás granularitásának javítása minden fázisban
– Keretrendszer elosztottá tétele
41
Átalakítás és
perzisztálás
Munkaterület
beállítása
Függőségek
felderítése
Lekérdezések
futtatása
Szerver 1
Szerver 2
Szerver 3
Szerver 4
Szerver 1
Szerver 2
Szerver 3
Szerver 4
Szerver 1
Szerver 2
Szerver 3
Szerver 4
Sz. 1
Sz. 2
Sz. 3
Sz. 4
Á P
Á P
Á P
Á P
L1 L2
L3
L4 L5
L6

42. Összefoglalás
– Szabványos formátumok és
cserélhető komponensek
– Java forráskód átalakítása RDF
gráffá, akár elosztott
megközelítéssel
– Az elkészített gráf inkrementális
frissítése is megoldott
A dolgozat eredményei a MONDO
EU-FP7 kutatási projekthez
kapcsolódnak, annak egyik
demonstrátorát képezik.
42
Újszerű megközelítés az inkrementális statikus analízishez:

43. Bírálói kérdések
A dolgozat említi, hogy a JaMoPP Java 5 támogatása az újabb
verziójú Java kódok elemzését nem teszi lehetővé. Van lehetőség
ennek a komponensnek a lecserélésére? Milyen alternatív
megoldásokat vizsgált meg?
– Réteges az architektúra, a komponens cserélhető, de jobb jelölt nincs
jelenleg nincs.
– A metamodell bővíthető, de sok munka lenne. Az újabb verziójú kódot
is feldolgozza, de nem hibamentesen.
– Alternatívák:
– MoDisco (projekt szintű feldolgozás, de átalakítható)
– Columbus (zárt forráskódú, viszont JaMoPP-hoz jobban hasonlít)
43

44. Többször említésre kerül az adatbázis alapú tárolás által lehetővé
tett elosztott ellenőrzés lehetősége. Milyen tényezőket érdemes egy
ilyen megoldásnak a teljesítménybeli és pénzügyi
hatékonyságágának megtervezéséhez figyelembe venni?
– Használt tárterület
– A forráskód XMI modellje ~2-5×.
– Az RDF sorosítás ~4-10×.
– Az adatbázis viszont tömörítheti a
sokszor ismétlődő szövegrészleteket
(pl. URI, attribútum).
– Elérési sebesség
– Több adatbázis szerver gyorsíthatja az
olvasást, keresést (de ez nem lassú).
– Az írási és szinkronizációs sebesség
viszont csökkenhet.
Bírálói kérdések
44

45. Bírálói kérdések
A már létező ellenőrző eszközökhöz nagy számú szabály áll rendelkezésre.
Milyen csoportokra lehetne osztani ezeket a szabályokat az esetleges
migráció megtervezésekor technológia és bonyolultság szerint? Esetleg
minden szabály átírása egyértelmű? Mekkora feladatot jelentene pl. a
PMD-hez rendelkezésre álló szabályok átírása?
– A mintaalapú megközelítés (PMD) könnyebben átírható. A metamodellek
különbsége miatt kézzel kell feldolgozni, de JDT AST-szerű mindkét
metamodell.
– Az IncQuery-D használatával bonyolultabb lekérdezések (pl. count)
megvalósítható, nem csak mintaillesztés.
– Csoportra példa:
sorrend alapú minta (nem az utolsó case a default), ami RDF esetén
nehezebben megoldható. 45

46. Bírálói kérdések
A forráskódban fellelhető hibákon kívül nagy projekteknél komoly
problémát jelent, ha egy adott library-nek több verziója is jelen van
futás közben. Ezt a build rendszerek, pl. Maven, Gradle, explicit
kizárásokkal, felülírásokkal és további “trükkökkel” próbálják
orvosolni. Volna lehetőség ilyen jellegű problémák kimutatására a
keretrendszer kiterjesztésével? Milyen módon lehetne ezt
implementálni?
– A keretrendszer nem pont erre lett kialakítva, a classpath kezdetleges.
– Library függésével, függőségi és hatásanalízissel Csikós Donát
foglalkozott, az ő munkáját lehetne követni.
– Több library kezelése megoldható a keretrendszer paraméterezésével
és a projektek verziókezelt mentésével. Ehhez átdolgozott mentési
stratégia szükséges.
46

47. Bírálói kérdések
Hogyan hasonlítható össze a készített ISAaC rendszer egy olyan
rendszerrel hatékonyság szempontjából, amely egy meglévő statikus
kódanalizátort futtat a megváltozott fájlokon (és ezek függőségi
lezártján)?
– FindBugs és PMD analizátorok integrálása a benchmark rendszerbe
– Találatok ellenőrzése
– Vagy nem használjuk fel a változások listáját (teljes futtatás)
– Vagy a modosítás függőségi lezártján futtatjuk az ellenőrzést
– Befolyásolhatja a mérés hűségét, hogy a lezárt alatt ugyanazt érti-e a
másik szoftver fejlesztője, mint a mi megoldásunkban
47

48. Bírálói kérdések
Jelenlegi granularitás a fájl, mint egység, ami jóval nagyobb
lehet, mint a "changeset". Mi a praktikusan elérhető legkisebb
granularitás?
– JaMoPP esetén a feldolgozás fájlonként történik, ennél kisebb
egység nem vizsgálható.
– Azonban hatásanalízis használatával a szükséges feldolgozandó
fájlok száma csökkenthető.
– Modellösszehasonlító használatával AST node szintig levihető a
granularitás.
48

49. Bírálói kérdések
Kb. mennyi, az inkrementális mivoltából fakadó extra tárhelyet
használ a rendszer a példában szereplő projektek esetén?
– Az inkrementális feldolgozáshoz csak a módosítás előtti
szerializált részgráfot tároljuk el.
– Egy fájlhoz tehát legfeljebb a gráf formátumban tárolt modell
méretének kétszerese szükséges.
– A szövegesen tárolt gráf tömöríthető.
49

50. Bírálói kérdések
Mi szükséges a Java mellett más nyelvek támogatásához?
– A JaMoPP-hoz hasonló parser, ami képes a Java forrásból
programmatikusan feldolgozható példánymodellt készíteni.
– Szükséges, hogy a fájlok közti hivatkozás részenként sorosítható
legyen, egyértelmű, hierarchikus azonosítókkal.
projects://ISAaC/src/Teszt.java#//@statements.0/@...
50

51. 1.49 1.95
11.42
81.8
395.6
2 110.8
8.73
28.01
255.79
1
10
100
1000
Physhun
4 227
Java DjVu
41 497
Xalan
338 316
Szükségesidő[s]
Függőségi gráf építése
Absztrakt szintaxisgráf összeállítása
Modell tárolása
Mérési eredmények
51

52. 1.49 1.95 11.42
81.79
395.61
2 110.82
8.73
28.01
255.79
0
500
1000
1500
2000
2500
Physhun
4 227
Java DjVu
41 497
Xalan
338 316
Time[s]
Persisting the ASG
Transforming the Code into an ASG
Building the Dependency Graph
Mérési eredmények
52