Vorlesung Software-Reengineering
Prof. Dr. Rainer Koschke
Arbeitsgruppe SoftwaretechnikFachbereich Mathematik und Informatik
Universitat Bremen
Wintersemester 2007/08
Uberblick I
1 Software Visualisierung
Software-Visualisierung
Software-Visualisierung
1 Software VisualisierungUber diese FolienLernzieleReengineering KontextProgramm-VisualisierungStatische Programm-VisualisierungDynamische Programm-VisualisierungVisualisierung von MetrikenKlassenblaupauseEvolutionare AspekteZusammenfassungWiederholungsfragen
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Software-Visualisierung
Uber diese Folien
Diese Folien entstammen einer Prasentation von Michele Lanza(Universitat Lugano), mit dessen freundlicher Genehmigung.Die Unterschiede zum Original sind:
Ubersetzung ins Deutsche
Kleinere Restrukturierungen und Verkurzungen
Zusatz Spektrograph (Courtesy Jingwei Wu, Richard C. Holt, AhmedHassan, University of Waterloo, Canada)
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Software-Visualisierung
Software-Visualisierung I
Lernziele
Software-Visualisierung in einem Reengineering-KontextStatische Code-VisualisierungDynamische Code-VisualisierungVisualisierung von MetrikenVisualisierung der EvolutionLeichtgewichtige Ansatze
Kontext
Reengineering ist meist interaktivGroße Datenmengen mussen verstanden werden
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Software-Visualisierung
Software-Visualisierung II
Software Visualization is the use of the crafts of typography,graphic design, animation, and cinematography with modernhuman-computer interaction and computer graphics technologyto facilitate both the human understanding and effective use ofcomputer 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 makesoftware visible by displaying programs, program artifacts andprogram behaviour.
– Thomas BallRainer Koschke (Univ. Bremen) Vorlesung Software-Reengineering WS 2007/2008 6 / 45
Software-Visualisierung
SV im Reengineering-Kontext
Ziele: Reduktion der Komplexitat
Herausforderungen:
SkalierbarkeitAufgabenabhangigkeit der VisualisierungArt der VisualisierungBegrenzte Ressourcen
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Software-Visualisierung
Programm-Visualisierung
Program visualization is the visualization of the actualprogram code or data structures in either static or dynamic form.
– [Price, Baecker und Small]
GebieteStatische Programm-VisualisierungDynamische Programm-Visualisierung
AufgabenVerschiedene Sichten generierenInferenzen ermoglichen
Spezifische Probleme (aktives Forschungsgebiet)Effiziente Ausnutzung des Platzes, Kantenuberschneidungen,Layout-Probleme, Fokus, Human-Computer-Interaction, . . .Keine Konventionen (Farben, Symbole, Interpretation, . . . )
Granularitat?Ganze System, Subsysteme, Module, Klassen, Hierarchien,...
Wofur, wie und wann anzuwenden?
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Software-Visualisierung
Statische Programm-Visualisierung
Visualisierung von Information, die statisch abgeleitet ist.
Hangt von Sprache und Sprachparadigma ab:
objektorientierte Sprachen: Klassen, Methoden, Attribute, Vererbung,. . .prozedurale Sprachen: Prozeduren, Aufrufe, . . .. . .
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Software-Visualisierung
Klassendiagramme
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Software-Visualisierung
Klassendiagramme
(wie von herkommlichen CASE-Werkzeugen dargestellt. . . )
Vorteile:
Stellen objektorientierte Konzepte darGeeignet fur kleine Ausschnitte
Nachteile:
Skalieren nichtBenotigen Filter fur relevante InformationenNur voreingestellte Sichten
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Software-Visualisierung
Beispiel 1a: Rigi
Entity-Relationship-Visualisierung
generische Prasentationdurch typisierte Graphen
Probleme:
FilterungNavigationSkalierbarkeit
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Software-Visualisierung
Beispiel 1b: Rigi
Entities konnen gruppiertwerden
Vorteile:
Skaliert bessergenerisch
Nachteile:
Wenig Programmier-sprachensemantik
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Software-Visualisierung
Beispiel 2: Klassen-Hierarchien
Jun/OpenGL
SmalltalkKlassenhierarchie
Probleme:
Keine weitereBedeutung der FarbeUberladen
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Software-Visualisierung
Beispiel 3: Tree Maps
Vorteile:
hierarchisch (m.E.)100% Raumnutzungskaliert
Nachteile:
GrenzenWirres BildInterpretationNur Blatter
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Software-Visualisierung
Beispiele 4 und 5
Euklidische KegelVorteile:
Nutzen dritteDimension
Nachteile:
Mangelnde TiefeNavigation
Hyperbolische BaumeVorteile:
Fokus ist wahlbarDynamisch
Nachteile: Copyright
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Software-Visualisierung
Dynamische Programm-Visualisierung
Visualisierung dynamischen Verhaltens
Ausfuhrungs-TraceRessourcenverbrauch (Speicher/Laufzeit)Objekt-Interaktion. . .
Schritte:1 Code-Instrumentierung2 Gewinnung der Laufzeitinformation3 Auswertung der Laufzeitinformation4 Visualisierung der Auswertung
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Software-Visualisierung
Beispiel 1: JInsight(http://www.research.ibm.com/jinsight)
Visualisierung von Ausfuhrungs-Traces
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Beispiel 1: JInsight(http://www.research.ibm.com/jinsight)
Visualisierung von Ausfuhrungs-Traces
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Software-Visualisierung
Dynamische Programm-Visualisierung
Beispiel 1: JInsight(http://www.research.ibm.com/jinsight)
Visualisiert Sequenzdiagramme; jeder vertikale Streifen reprasentiert ein Objekt; die Farbe des Streifens kodiert dieKlasse. Die Zeit schreitet von oben nach unten fort. Aufrufe sind durch Kanten zwischen Objekten dargestellt undhaben die aufgerufene Methode als Label. Die zeitlichen Bereiche, in denen ein Objekt tatsachlich aktiv sind (d.h.nicht nur eine andere Methode aufrufen, sondern tatsachlich selbst rechnen), sind im Streifen etwas hellerdargestellt.JInsight erlaubt es auch, wiederkehrende Aufrufmuster automatisch zu erkennen und darzustellen. Ahnliche, aberleicht unterschiedliche Muster konnen dabei ubereinandergelegt werden, um so die Unterschiede darzustellen.
Software-Visualisierung
Beispiel 2: Aufrufmatrix fur Klassen
einfach
skaliert
reproduzierbar
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Beispiel 2: Aufrufmatrix fur Klassen
einfach
skaliert
reproduzierbar
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Vorlesung Software-Reengineering
Software-Visualisierung
Dynamische Programm-Visualisierung
Beispiel 2: Aufrufmatrix fur Klassen
Inter-Class Call Matrix: This view provides an overview of the communication between classes. The matrix plotswhich classes call which other classes. Classes are arranged along both axes in the order they are instantiated. Thecolor of the dots indicate the frequency of that communication.
Software-Visualisierung
Dynamische SV: Probleme
Code-Instrumentierungsproblem
Logging, erweiterte Virtual Machines, Method-Wrapping
Skalierbarkeitsproblem
Fulle der DetailsTraces werden sehr schnell enorm groß
Vollstandigkeitsproblem
Information gilt nur fur betrachtete Szenarien
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Software-Visualisierung
Visualisierung von Metriken (Lanza 2003; Lanza undDucasse 2003)
Kombination von Metriken undSoftware-Visualisierung
Graph-ReprasentationBis zu funf Metrikenbestimmen die Visualisierungder Knoten:
Große (1+2)Farbe (3)Position (4+5)
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Software-Visualisierung
System Complexity View
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Software-Visualisierung
Method Efficiency Correlation View
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Software-Visualisierung
Inheritance Classification View
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Inheritance Classification View
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Vorlesung Software-Reengineering
Software-Visualisierung
Visualisierung von Metriken
Inheritance Classification View
Added: Ganz neue Methoden.Overridden: Ererbt und redefinierte Methoden.Extended: Overridden + Aufruf der gleichen Methode via super (Smalltalk), d.h. Aufruf zur entsprechendenMethode, die uberschrieben wurde.
Software-Visualisierung
Data Storage Class Detection View
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Data Storage Class Detection View
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Software-Visualisierung
Visualisierung von Metriken
Data Storage Class Detection View
Von links nach rechts nach Breite (Number of Methods) geordnet.Dieselbe Metrik (Number of Methods) wird hier auf dreifache Weise dargestellt: Breite, Position innerhalb derOrdnung und Farbe. Dadurch kann ein verstarkender Effekt erzeugt werden.
Software-Visualisierung
Granularitatsproblem
Hubsch . . . aber was verbirgt sich dahinter?
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Software-Visualisierung
Klassenblaupause (Ducasse und Lanza 2005)
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Klassenblaupause (Ducasse und Lanza 2005)
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Vorlesung Software-Reengineering
Software-Visualisierung
Klassenblaupause
Klassenblaupause (Ducasse und Lanza 2005)
Die Einteilung hangt etwas von der Ausdruckskraft der Programmiersprache ab, auch von dem, was der Benutzertatsachlich sehen mochte: aus Sicht der Spezifikation bzw. aus Sicht der tatsachlichen Verhaltnisse.
• Initialization: Kontruktoren (soweit die Programmiersprache sie explizit darstellt, auch: Methoden, die Init und ahnlicheZeichenketten im Namen enthalten oder solche, die einen new-Operator fur die Klasse enthalten
• Interface: offentliche Methoden; auch: solche, die tatsachlich von außerhalb aufgerufen werden (Accessors sind in eineranderen Kategorie; siehe unten)
• Implementation: versteckte Methoden bzw. solche, die von außerhalb nicht benutzt werden
• Accessors: Offentliche Methoden, die nichts weiter tun als ein Attribut zu setzen bzw. zu lesen
• Attribute: versteckte Attribute
Software-Visualisierung
Semantische Information
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Software-Visualisierung
Kategorisierung von Klassen
Basiert aufKlassenblaupausen
Zwei Perspektiven:
Einzelne KlasseVererbungskontext
Klassenblaupausefur jede einzelneKlasseSind als Baumangeordnet
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Software-Visualisierung
Klassenblaupause: Data Storage
Viele Attribute
Kann vieleZugriffsoperationen haben(Accessors)
Harmloses Verhalten
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Software-Visualisierung
Klassenblaupause: Wide Interface
Viele Methoden in derSchnittstelle
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Software-Visualisierung
Klassenblaupause: Large Implementation
GeschachtelteAufrufstruktur
Viele Methoden
Hohe Komplexitat
Breite Schnittstelle
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Software-Visualisierung
Evolutionare Aspekte (Lanza 2003)
Die Gegenwart ist oft verstandlicher, wenn man die Vergangenheitkennt.
Betrachtung von Aspekten des Systems uber die Zeit.
Metrikwerte konnen besser eingeschatzt werden.Erlaubt, Trends auszumachen.
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Software-Visualisierung
Evolutionsmatrix
Rainer Koschke (Univ. Bremen) Vorlesung Software-Reengineering WS 2007/2008 34 / 45
Software-Visualisierung
Kategorisierung von Klassen anhand der Evolutionsmatrix
Dargestellte Metriken fur Klassen:
NOM (number of methods)NOA (number of attributes)
Kategorisierung anhand der”individuellen Evolution“ und der
”System-Evolution“:
PulsarSupernovaWeißer ZwergRoter RieseDornroschenEintagsfliegeMethusalem
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Software-Visualisierung
Pulsar & Supernova
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Software-Visualisierung
Weißer Zwerg, Roter Riese, Dornroschen
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Software-Visualisierung
Eintagsfliege & Methusalem
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Software-Visualisierung
Fallstudie MooseFinder (38 Versionen)
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Software-Visualisierung
Spektrograph
x-Achse: Zeit; y-Achse: Softwareeinheit; Farbe: #commits
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Spektrograph
x-Achse: Zeit; y-Achse: Softwareeinheit; Farbe: #commits
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Vorlesung Software-Reengineering
Software-Visualisierung
Evolutionare Aspekte
Spektrograph
Courtesy Jingwei Wu, Richard C. Holt, Ahmed Hassan, University of Waterloo, Canada
Software-Visualisierung
Farbung im Spektrograph
linearer Gradient
exponentieller Gradient
Stufen
Rainer Koschke (Univ. Bremen) Vorlesung Software-Reengineering WS 2007/2008 41 / 45
Software-Visualisierung
Software-Visualisierung (SV) I
SV ist unabdingbar im Reengineering-Kontext
Match-Mismatch-Hypothese:
problem-solving performance depends on whether thestructure of a problem is matched by the structure of anotation
– Gilmore und Green
Jede SV betont bestimmte Information und vernachlassigt andereInformation.
Geeignete SV ist abhangig von der zu losenden Aufgabe.
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Software-Visualisierung
Software-Visualisierung (SV) II
”Alphabetismus“ der SV
Wie drucke ich es aus?
Wie interpretiere ich es?
Vieles noch in der Forschung, wenig in kommerziellen Werkzeugen
Software-Wahrnehmung: Andere menschliche Sinne werden genutzt
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Software-Visualisierung
Wiederholungs- und Vertiefungsfragen I
Wofur 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 zusatzlichen Aspekte lassen sich durch die Visualisierungevolutionarer Daten gewinnen?
Was sagt die Match-Mismatch-Hypothese (Gilmore und Green) aus?
Rainer Koschke (Univ. Bremen) Vorlesung Software-Reengineering WS 2007/2008 44 / 45
Software-Visualisierung
1 Ducasse und Lanza 2005 Ducasse, Stephane ; Lanza, Michele: TheClass Blueprint: Visually Supporting the Understanding of Classes. In:IEEE Computer Society Transactions on Software Engineering 31(2005), Januar, Nr. 1, S. 75–90
2 Lanza 2003 Lanza, Michele: Object-Oriented Reverse Engineering -Coarse-grained, Fine-grained, and Evolutionary Software Visualization.http://www.inf.unisi.ch/faculty/lanza/Downloads/Lanz03b.pdf,University of Bern, Dissertation, 2003
3 Lanza und Ducasse 2003 Lanza, Michele ; Ducasse, Stephane:Polymetric Views—A Lightweight Visual Approach to ReverseEngineering. In: IEEE Computer Society Transactions on SoftwareEngineering 29 (2003), Nr. 9, S. 782–795
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