Vorlesung Software-Reengineering

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1 Vorlesung Software-Reengineering Prof. Dr. Rainer Koschke Arbeitsgruppe Softwaretechnik Fachbereich Mathematik und Informatik Universität Bremen Wintersemester 2010/11 Überblick I Software-Visualisierung

2 Software-Visualisierung: Software-Visualisierung I Software-Visualisierung Über diese Folien Lernziele Reengineering Kontext Programm-Visualisierung Statische Programm-Visualisierung Dynamische Programm-Visualisierung Visualisierung von Metriken Klassenblaupause Evolutionäre Aspekte Zusammenfassung Wiederholungsfragen Software-Visualisierung: Über diese Folien Über diese Folien Diese Folien entstammen einer Präsentation von Michele Lanza (Universität Lugano), mit dessen freundlicher Genehmigung. Die Unterschiede zum Original sind: Übersetzung ins Deutsche Kleinere Restrukturierungen und Verkürzungen Weitere Visualisierungen hinzugefügt

3 Software-Visualisierung: Lernziele Software-Visualisierung I Lernziele Software-Visualisierung in einem Reengineering-Kontext Statische Code-Visualisierung Dynamische Code-Visualisierung Visualisierung von Metriken Visualisierung der Evolution Leichtgewichtige Ansätze Kontext Reengineering ist meist interaktiv Große Datenmengen müssen verstanden werden Software-Visualisierung: Lernziele Software-Visualisierung II Software Visualization is the use of the crafts of typography, graphic design, animation, and cinematography with modern human-computer interaction and computer graphics technology to facilitate both the human understanding and effective use of computer software. Price, Baecker and Small, Introduction to Software Visualization Software is intangible, having no physical shape or size. Software visualisation tools use graphical techniques to make software visible by displaying programs, program artifacts and program behaviour. Thomas Ball

4 Software-Visualisierung: Reengineering Kontext SV im Reengineering-Kontext Ziele: Reduktion der Komplexität Herausforderungen: Skalierbarkeit Aufgabenabhängigkeit der Visualisierung Art der Visualisierung Begrenzte Ressourcen Software-Visualisierung: Programm-Visualisierung Programm-Visualisierung Program visualization is the visualization of the actual program code or data structures in either static or dynamic form. [Price, Baecker und Small] Gebiete Statische Programm-Visualisierung Dynamische Programm-Visualisierung Aufgaben Verschiedene Sichten generieren Inferenzen ermöglichen Spezifische Probleme (aktives Forschungsgebiet) Effiziente Ausnutzung des Platzes, Kantenüberschneidungen, Layout-Probleme, Fokus, Human-Computer-Interaction,... Keine Konventionen (Farben, Symbole, Interpretation,... ) Granularität? Ganze System, Subsysteme, Module, Klassen, Hierarchien,... Wofür, wie und wann anzuwenden?

5 Software-Visualisierung: Statische Programm-Visualisierung Statische Programm-Visualisierung Visualisierung von Information, die statisch abgeleitet ist. Hängt von Sprache und Sprachparadigma ab: objektorientierte Sprachen: Klassen, Methoden, Attribute, Vererbung,... prozedurale Sprachen: Prozeduren, Aufrufe, Software-Visualisierung: Statische Programm-Visualisierung Klassendiagramme

6 Software-Visualisierung: Statische Programm-Visualisierung Klassendiagramme (wie von herkömmlichen CASE-Werkzeugen dargestellt... ) Vorteile: Stellen objektorientierte Konzepte dar Geeignet für kleine Ausschnitte Nachteile: Skalieren nicht Benötigen Filter für relevante Informationen Nur voreingestellte Sichten Software-Visualisierung: Statische Programm-Visualisierung Klassendiagramme mit visuellen Attributen Quelle: Alexandru Telea alext/archiview/

7 Software-Visualisierung: Statische Programm-Visualisierung Klassendiagramme mit Soft Shapes Quelle: Alexandru Telea alext/archiview/ Software-Visualisierung: Statische Programm-Visualisierung Allgemeine Graphen: Rigi Entity-Relationship- Visualisierung generische Präsentation durch typisierte Graphen Probleme: Filterung Navigation Skalierbarkeit

8 Software-Visualisierung: Statische Programm-Visualisierung Allgemeine Graphen: Rigi Entities können gruppiert werden Vorteile: Skaliert besser generisch Nachteile: Wenig Programmiersprachensemantik Software-Visualisierung: Statische Programm-Visualisierung Gebündelte Kanten Quelle: Danny Holten dholten/

9 Software-Visualisierung: Statische Programm-Visualisierung Gebu ndelte Kanten Quelle: Danny Holten dholten/ Software-Visualisierung: Statische Programm-Visualisierung Ba ume: Klassen-Hierarchien Jun/OpenGL Smalltalk Klassenhierarchie Probleme: Keine weitere Bedeutung der Farbe U berladen

10 Software-Visualisierung: Statische Programm-Visualisierung Ba ume mit Metriken: Tree Maps Vorteile: hierarchisch (m.e.) 100% Raumnutzung skaliert Nachteile: Grenzen Wirres Bild Interpretation Nur Bla tter Software-Visualisierung: Statische Programm-Visualisierung Ba ume mit Metriken: Tree Maps mit Texturen Quelle: Danny Holten dholten/

11 Software-Visualisierung: Statische Programm-Visualisierung Bäume Euklidische Kegel Vorteile: Nutzen dritte Dimension Nachteile: Mangelnde Tiefe Navigation Hyperbolische Bäume Vorteile: Fokus ist wählbar Dynamisch Nachteile: Copyright Software-Visualisierung: Statische Programm-Visualisierung Metaphorische Visualisierung Quelle: Richard Wettel

12 Software-Visualisierung: Dynamische Programm-Visualisierung Dynamische Programm-Visualisierung Visualisierung dynamischen Verhaltens Ausführungs-Trace Ressourcenverbrauch (Speicher/Laufzeit) Objekt-Interaktion... Schritte: 1 Code-Instrumentierung 2 Gewinnung der Laufzeitinformation 3 Auswertung der Laufzeitinformation 4 Visualisierung der Auswertung Software-Visualisierung: Dynamische Programm-Visualisierung Beispiel 1: JInsight ( Visualisierung von Ausführungs-Traces

13 Visualisiert Sequenzdiagramme; jeder vertikale Streifen repräsentiert ein Objekt; die Farbe des Streifens kodiert die Klasse. Die Zeit schreitet von oben nach unten fort. Aufrufe sind durch Kanten zwischen Objekten dargestellt und haben die aufgerufene Methode als Label. Die zeitlichen Bereiche, in denen ein Objekt tatsächlich aktiv sind (d.h. nicht nur eine andere Methode aufrufen, sondern tatsächlich selbst rechnen), sind im Streifen etwas heller dargestellt. JInsight erlaubt es auch, wiederkehrende Aufrufmuster automatisch zu erkennen und darzustellen. Ähnliche, aber leicht unterschiedliche Muster können dabei übereinandergelegt werden, um so die Unterschiede darzustellen. Software-Visualisierung: Dynamische Programm-Visualisierung Beispiel 2: Aufrufmatrix für Klassen einfach skaliert reproduzierbar

14 Inter-Class Call Matrix: This view provides an overview of the communication between classes. The matrix plots which classes call which other classes. Classes are arranged along both axes in the order they are instantiated. The color of the dots indicate the frequency of that communication. Software-Visualisierung: Dynamische Programm-Visualisierung Dynamische SV: Probleme Code-Instrumentierungsproblem Logging, erweiterte Virtual Machines, Method-Wrapping Skalierbarkeitsproblem Fülle der Details Traces werden sehr schnell enorm groß Vollständigkeitsproblem Information gilt nur für betrachtete Szenarien

15 Software-Visualisierung: Visualisierung von Metriken Visualisierung von Metriken (Lanza 2003; Lanza und Ducasse 2003) Kombination von Metriken und Software-Visualisierung Graph-Repräsentation Bis zu fünf Metriken bestimmen die Visualisierung der Knoten: Größe (1+2) Farbe/Farbton (3) Position (4+5) Element X Koordinate Relation Y-Koordinate Farbton Höhe Breite Software-Visualisierung: Visualisierung von Metriken System Complexity View

16 Software-Visualisierung: Visualisierung von Metriken Method Efficiency Correlation View Software-Visualisierung: Visualisierung von Metriken Inheritance Classification View

17 Added: Ganz neue Methoden. Overridden: Ererbt und redefinierte Methoden. Extended: Overridden + Aufruf der gleichen Methode via super (Smalltalk), d.h. Aufruf zur entsprechenden Methode, die überschrieben wurde. Software-Visualisierung: Visualisierung von Metriken Data Storage Class Detection View

18 Von links nach rechts nach Breite (Number of Methods) geordnet. Dieselbe Metrik (Number of Methods) wird hier auf dreifache Weise dargestellt: Breite, Position innerhalb der Ordnung und Farbe. Dadurch kann ein verstärkender Effekt erzeugt werden. Software-Visualisierung: Visualisierung von Metriken Granularitätsproblem Hübsch... aber was verbirgt sich dahinter?

19 Software-Visualisierung: Klassenblaupause Klassenblaupause (Ducasse und Lanza 2005) Die Einteilung hängt etwas von der Ausdruckskraft der Programmiersprache ab, auch von dem, was der Benutzer tatsächlich sehen möchte: aus Sicht der Spezifikation bzw. aus Sicht der tatsächlichen Verhältnisse. Initialization: Kontruktoren (soweit die Programmiersprache sie explizit darstellt, auch: Methoden, die Init und ähnliche Zeichenketten im Namen enthalten oder solche, die einen new-operator für die Klasse enthalten Interface: öffentliche Methoden; auch: solche, die tatsächlich von außerhalb aufgerufen werden (Accessors sind in einer anderen Kategorie; siehe unten) Implementation: versteckte Methoden bzw. solche, die von außerhalb nicht benutzt werden Accessors: Öffentliche Methoden, die nichts weiter tun als ein Attribut zu setzen bzw. zu lesen Attribute: versteckte Attribute

20 Software-Visualisierung: Klassenblaupause Semantische Information Software-Visualisierung: Klassenblaupause Kategorisierung von Klassen Basiert auf Klassenblaupausen Zwei Perspektiven: Einzelne Klasse Vererbungskontext Klassenblaupause für jede einzelne Klasse Sind als Baum angeordnet

21 Software-Visualisierung: Klassenblaupause Klassenblaupause: Data Storage Viele Attribute Kann viele Zugriffsoperationen haben (Accessors) Harmloses Verhalten Software-Visualisierung: Klassenblaupause Klassenblaupause: Wide Interface Viele Methoden in der Schnittstelle

22 Software-Visualisierung: Klassenblaupause Klassenblaupause: Large Implementation Geschachtelte Aufrufstruktur Viele Methoden Hohe Komplexität Breite Schnittstelle Software-Visualisierung: Evolutionäre Aspekte Evolutionäre Aspekte (Lanza 2003) Die Gegenwart ist oft verständlicher, wenn man die Vergangenheit kennt. Betrachtung von Aspekten des Systems über die Zeit. Metrikwerte können besser eingeschätzt werden. Erlaubt, Trends auszumachen.

23 Software-Visualisierung: Evolutionäre Aspekte Evolutionsmatrix Software-Visualisierung: Evolutionäre Aspekte Kategorisierung von Klassen anhand der Evolutionsmatrix Dargestellte Metriken für Klassen: NOM (number of methods) NOA (number of attributes) Kategorisierung anhand der individuellen Evolution und der System-Evolution : Pulsar Supernova Weißer Zwerg Roter Riese Dornröschen Eintagsfliege Methusalem

24 Software-Visualisierung: Evolutionäre Aspekte Pulsar Definition Pulsar: wiederholte Änderungen, die Element größer und kleiner werden lassen. System-Hotspot: Jede neue Version verlangt Anpassungen. Software-Visualisierung: Evolutionäre Aspekte Supernova Definition Supernova: Plötzlicher Anstieg. Mögliche Gründe: massive Restrukturierung Datenspeicher für Daten, die plötzlich hinzugekommen sind Schläfer: Stumpf, der mit Funktionalität gefüllt wird

25 Software-Visualisierung: Evolutionäre Aspekte Weißer Zwerg, Roter Riese, Dornröschen Software-Visualisierung: Evolutionäre Aspekte Eintagsfliege & Methusalem

26 Software-Visualisierung: Evolutionäre Aspekte Fallstudie MooseFinder (38 Versionen) Software-Visualisierung: Evolutionäre Aspekte Spektrograph x-achse: Zeit; y-achse: Softwareeinheit; Farbe: #commits

27 Courtesy Jingwei Wu, Richard C. Holt, Ahmed Hassan, University of Waterloo, Canada Software-Visualisierung: Evolutionäre Aspekte Färbung im Spektrograph linearer Gradient exponentieller Gradient Stufen

28 Software-Visualisierung: Zusammenfassung Software-Visualisierung (SV) I SV ist unabdingbar im Reengineering-Kontext Match-Mismatch-Hypothese: problem-solving performance depends on whether the structure of a problem is matched by the structure of a notation Gilmore und Green Jede SV betont bestimmte Information und vernachlässigt andere Information. Geeignete SV ist abhängig von der zu lösenden Aufgabe. Software-Visualisierung: Zusammenfassung Software-Visualisierung (SV) II Alphabetismus der SV Wie drücke ich es aus? Wie interpretiere ich es? Vieles noch in der Forschung, wenig in kommerziellen Werkzeugen Software-Wahrnehmung: Andere menschliche Sinne werden genutzt

29 Software-Visualisierung: Wiederholungsfragen Wiederholungs- und Vertiefungsfragen I Wofür eignen sich Tree Maps und wie sind sie zu interpretieren? Welche Probleme gibt es bei der Visualisierung dynamischer Daten? Wie lassen sich Metriken visualisieren? Was ist eine Klassenblaupause? Wie lassen sich damit Klassen charakterisieren? Welche zusätzlichen Aspekte lassen sich durch die Visualisierung evolutionärer Daten gewinnen? Was sagt die Match-Mismatch-Hypothese (Gilmore und Green) aus? Software-Visualisierung: Wiederholungsfragen 1 Ducasse und Lanza 2005 Ducasse, Stephane ; Lanza, Michele: The Class Blueprint: Visually Supporting the Understanding of Classes. In: IEEE Computer Society Transactions on Software Engineering 31 (2005), Januar, Nr. 1, S Lanza 2003 Lanza, Michele: Object-Oriented Reverse Engineering - Coarse-grained, Fine-grained, and Evolutionary Software Visualization. lanza/downloads/lanz03b.pdf, University of Bern, Dissertation, Lanza und Ducasse 2003 Lanza, Michele ; Ducasse, Stephane: Polymetric Views A Lightweight Visual Approach to Reverse Engineering. In: IEEE Computer Society Transactions on Software Engineering 29 (2003), Nr. 9, S