Fehlerverfolgung in der Softwareentwicklung
Lern, wie Entwickler Bugs effektiv finden und beheben.
Salomé Perez-Rosero, Robert Dyer, Samuel W. Flint, Shane McIntosh, Witawas Srisa-an
― 4 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
Software kann manchmal ganz schön chaotisch sein, mit Bugs, die sich wie unerwünschte Gäste auf einer Party reinschleichen. Wenn ein Bug auftaucht, müssen die Entwickler herausfinden, welches Stück Code dafür verantwortlich ist und wie man es fixen kann. Das kann so knifflig sein wie die Autoschlüssel in einem unordentlichen Zimmer zu finden. Lass uns das mal einfach aufschlüsseln.
Das Problem mit Bugs
Wenn ein Bug gemeldet wird, haben die Entwickler meistens schon einen “Fix”-Commit in der Hand. Das ist die Codeänderung, die angeblich das Problem behebt. Aber woher kam der Bug? Den ursprünglichen Fehler-oder den “bug-inducing commit”-zu finden, kann echt mühsam sein.
Entwickler nutzen seit einiger Zeit eine Methode namens SZZ, um herauszufinden, welcher Commit für den Bug verantwortlich ist. Es ist ein bisschen wie Detektiv spielen, aber manchmal sind die Hinweise eher irreführend als hilfreich.
Arbeitselemente: Eine neue Perspektive
In der Softwarewelt ist ein “Arbeitselement” einfach ein schicker Begriff für eine Gruppe verwandter Commits. Stell dir das vor wie ein Team von Superhelden, die zusammen an einem Problem arbeiten. In diesem Kontext können sowohl der commit, der den Bug verursacht hat, als auch dessen Fix Teil des gleichen Arbeitselements sein. Diese Idee kann helfen, die Art und Weise, wie wir Bugs und Fixes finden, zu verbessern.
Der heuristische Ansatz
Hier kommt die Heuristik ins Spiel. Das ist ein praktischer Weg, um Arbeitselemente zu identifizieren. Die Heuristik schaut sich die Änderungen in einem Commit an und versucht herauszufinden, welche anderen Commits damit zusammenhängen. Wenn alles gut läuft, kann sie vorschlagen, welcher Commit den Bug möglicherweise eingeführt hat.
Es ist wie einen treuen Sidekick zu haben, der dir hilft, zusammenzupuzzeln, was passiert ist, bevor das Chaos begann.
Testen und Ergebnisse
Um zu sehen, ob dieser heuristische Ansatz wirklich funktioniert, haben Entwickler es an einer Menge Repositories ausprobiert-über 800! Das Erste, was sie wissen wollten, war: Kann diese Heuristik Arbeitselemente finden? Und rate mal? Sie konnte es! Die Heuristik hatte eine Erfolgsquote von etwa 64%. Das bedeutet, sie konnte oft genau auf verwandte Commits hinweisen.
Dann haben sie es mit der traditionellen SZZ-Methode verglichen. Mit der Heuristik fanden sie mehr bug-induzierende Commits und machten weniger Fehler bei ihren Vermutungen! In Nerdsprache verbessert sich ihre “Präzision” um etwa 3% bis 14%, wenn sie Arbeitselemente fand.
Die Bedeutung von Problem-Daten
Wenn ein Bug gemeldet wird, hilft das Datum, alles in Perspektive zu setzen. Wenn du weisst, wann der Bug gemeldet wurde, kannst du alle Commits, die nach diesem Datum kamen, herausfiltern. Es ist wie ein Filter für schlechten Kaffee-man entfernt die Reste, um die glatte Tasse zu bekommen, die du dir wünschst.
Die Forschung zeigte, dass die Verwendung eines Datumsfilters die Gesamtleistung des Systems verbesserte. Denk dran, als würde man die besten Kandidaten für einen Job priorisieren-nur die Leute, die vor der Frist Bewerbungen eingereicht haben, werden berücksichtigt.
Die Balance der Entscheidungen
Den richtigen Filterfaktor auszuwählen, kann einen Unterschied machen. Entwickler haben mit verschiedenen Filtern experimentiert, um herauszufinden, welcher am besten funktionierte. Sie fanden heraus, dass ein Faktor von 0,7 ihnen den Sweet Spot gab, genug Arbeitselemente zu finden, ohne über das Ziel hinauszuschiessen.
Es ist wie die perfekte Menge Gewürz für ein Gericht zu wählen; nicht zu viel und nicht zu wenig.
Praktische Anwendung
Stell dir vor, du bekommst einen Bericht über einen Bug. Du läufst deine Heuristik und sie hilft dir, das grosse Ganze zu sehen. Plötzlich, anstatt einem einzelnen Commit hinterherzujagen, schaust du dir ein ganzes Arbeitselement an-eine Sammlung von Commits, die alle zu dem Bugfix beigetragen haben. Es ist wie nicht nur einen einzelnen Baum zu sehen, sondern den gesamten Wald.
Diese Fähigkeit bietet einen genaueren Weg, Probleme zu identifizieren und macht das Leben für Entwickler überall einfacher. Sie übersehen weniger wahrscheinlich einen Commit, der Licht auf den Bug wirft.
Fazit
In der wilden Welt der Softwareentwicklung sind Bugs ein gegebenes. Sie zu finden und zu fixen, muss nicht so hart sein wie die Suche nach einer Nadel im Heuhaufen. Durch die Verwendung von Arbeitselementen und Heuristiken können Entwickler den Prozess optimieren und ihn ein bisschen überschaubarer machen.
Also, das nächste Mal, wenn du von einem Bug hörst, erinnere dich: Es gibt ein ganzes Team von Commits dahinter, die bereit sind zu helfen! Genau wie ein guter Stück Käse-alles schmeckt besser, wenn die Dinge zusammenkommen. Mit diesen Tools können Entwickler Bugs effektiver angehen, was zu besseren Softwareerlebnissen für alle führt.
Und wenn du jemals dabei erwischst, wie du deine eigene Software debuggen musst, mach dir keine Sorgen! Du hast die Werkzeuge, um es ein bisschen weniger schmerzhaft zu machen. Viel Spass beim Coden!
Titel: WIA-SZZ: Work Item Aware SZZ
Zusammenfassung: Many software engineering maintenance tasks require linking a commit that induced a bug with the commit that later fixed that bug. Several existing SZZ algorithms provide a way to identify the potential commit that induced a bug when given a fixing commit as input. Prior work introduced the notion of a "work item", a logical grouping of commits that could be a single unit of work. Our key insight in this work is to recognize that a bug-inducing commit and the fix(es) for that bug together represent a "work item." It is not currently understood how these work items, which are logical groups of revisions addressing a single issue or feature, could impact the performance of algorithms such as SZZ. In this paper, we propose a heuristic that, given an input commit, uses information about changed methods to identify related commits that form a work item with the input commit. We hypothesize that given such a work item identifying heuristic, we can identify bug-inducing commits more accurately than existing SZZ approaches. We then build a new variant of SZZ that we call Work Item Aware SZZ (WIA-SZZ), that leverages our work item detecting heuristic to first suggest bug-inducing commits. If our heuristic fails to find any candidates, we then fall back to baseline variants of SZZ. We conduct a manual evaluation to assess the accuracy of our heuristic to identify work items. Our evaluation reveals the heuristic is 64% accurate in finding work items, but most importantly it is able to find many bug-inducing commits. We then evaluate our approach on 821 repositories that have been previously used to study the performance of SZZ, comparing our work against six SZZ variants. That evaluation shows an improvement in F1 scores ranging from 2% to 9%, or when looking only at the subset of cases that found work item improved 3% to 14%.
Autoren: Salomé Perez-Rosero, Robert Dyer, Samuel W. Flint, Shane McIntosh, Witawas Srisa-an
Letzte Aktualisierung: 2024-11-19 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2411.12740
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.12740
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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Referenz Links
- https://archive.softwareheritage.org/browse/origin/directory/?origin_url=
- https://github.com/nickvandewiele/RMG-Java×tamp=2021-01-18T04:37:46Z
- https://archive.softwareheritage.org/browse/revision/8c5f991e6876de001ff11829ceb9894d11c80014/?origin_url=
- https://github.com/nickvandewiele/RMG-Java&snapshot=123dd32e917eb3ab0dcc84f7fb83a06532a0c37d×tamp=2021-01-18T04:37:46Z
- https://archive.softwareheritage.org/browse/revision/7339cc176cc7bbc671f4dec65b2f161d351ea270/?origin_url=