L'impact des clones de code sur la qualité du logiciel

Les clones de code sont des sections de code qui sont identiques ou très similaires à d'autres parties du code dans un projet logiciel. Ces clones apparaissent souvent quand les développeurs copient du code d'un endroit à un autre et font de légères modifications. Même si utiliser des clones de code peut rendre le développement plus rapide, ça peut aussi poser des problèmes si les changements ne sont pas effectués de manière cohérente sur toutes les copies.

Cette étude examine à quelle fréquence les clones de code sont modifiés et si ces changements se font en même temps. On a notamment analysé les journaux de commit, qui sont des enregistrements des modifications apportées au code au fil du temps. Notre but était de découvrir à quelle fréquence les clones sont modifiés, à quelle fréquence ces modifications se produisent ensemble, et s'ils gardent leur précision après les changements.

#Contexte

Les clones de code peuvent avoir des effets positifs et négatifs. D'un côté, ils peuvent accélérer le développement ; de l'autre, ils peuvent causer des soucis si le même changement n'est pas appliqué à tous les clones. Quand une partie d'un Clone de code change, on s'attend souvent à ce que les autres parties soient modifiées de la même manière. Si ce n'est pas le cas, ça peut entraîner des bugs ou des incohérences dans le code.

Il y a eu des recherches sur les clones de code, mais pas assez d'examens détaillés des journaux de commit pour voir comment les changements se produisent dans le temps. On a décidé de se concentrer sur l'analyse des journaux de commit de plusieurs dépôts pour mieux comprendre ce problème.

#Méthodologie

On a analysé 45 projets de logiciels open-source hébergés par l'Apache Software Foundation. On a utilisé une commande spécifique pour extraire l'historique des changements effectués sur les clones de code. Les principales zones qu'on a examinées étaient la fréquence à laquelle les clones étaient modifiés, à quelle fréquence les changements se produisaient ensemble, et quels modèles émergeaient de ces changements.

#Collecte de données

On a utilisé un outil pour détecter les clones dans le code. Cet outil a identifié des paires de snippets de code qui étaient similaires ou identiques. Après avoir identifié ces clones, on a accédé aux journaux de commit pour suivre leur évolution dans le temps.

#Questions de recherche

Pour guider notre analyse, on a établi trois questions principales :

1. À quelle fréquence les snippets de clones de code sont-ils modifiés lors du développement ?
2. Quelle proportion des commits sont co-changés et ces commits co-changés sont-ils cohérents ?
3. Quels paires de clones préoccupants pourraient nécessiter de l'attention dans le dernier dépôt, et à quelle fréquence apparaissent-elles ?

#Résultats

#Fréquence des changements de code

D'après notre analyse, on a trouvé que les clones de code sont généralement modifiés assez rarement. En moyenne, des snippets de code n'ont été changés que deux ou trois fois pendant leur durée de vie. Cela était cohérent dans la plupart des dépôts que l'on a étudiés.

#Co-changements dans les commits

On a aussi découvert qu'environ la moitié des changements effectués sur les clones de code étaient des co-changements, ce qui signifie que les modifications étaient appliquées aux deux parties d'un clone en même temps. Cependant, on a remarqué que tous les commits co-changés n'étaient pas cohérents. Environ 10-20 % de ces commits co-changés pouvaient potentiellement introduire des incohérences.

#Paires de clones préoccupants

Concernant les paires de clones préoccupants, on a identifié que 35 % à 65 % des clones tombaient dans cette catégorie. Une paire de clones préoccupante est celle dont les clones n'ont pas été modifiés ensemble ou dont les changements ne s'alignent pas bien. Cela indique un risque de créer des bugs ou des erreurs dans le logiciel.

#Implications pour la gestion du code

Nos résultats soulignent l'importance d'une gestion cohérente des clones de code. Étant donné que les clones sont modifiés rarement et souvent pas en synchronisation, il y a un besoin de systèmes qui peuvent alerter les développeurs quand des changements sont effectués sur une seule partie d'un clone. Des alertes simples pourraient être intégrées dans les outils existants pour aider à gérer ces problèmes sans submerger les développeurs avec trop d'informations.

#Comprendre les clones de code

#Que sont les clones de code ?

Les clones de code sont des morceaux de code qui sont répétés soit exactement, soit avec de légers ajustements. Ils peuvent provenir des pratiques de codage des développeurs et peuvent être classés en différents types selon leurs similarités.

#Types de clones de code

1. Type-1 : Ceux-ci sont exactement identiques, sauf pour de petites différences comme des espaces, des commentaires ou des retours à la ligne.
2. Type-2 : Ces clones ont la même structure mais peuvent avoir des noms ou types de variables différents.
3. Type-3 : Ceux-ci sont similaires mais contiennent des déclarations ou modifications supplémentaires.
4. Type-4 : Ces clones ont des structures différentes mais servent la même fonction. On s'est principalement concentré sur les Type-1 et Type-2 dans notre étude.

#Pourquoi les clones de code sont-ils importants ?

Comprendre les clones de code est essentiel parce qu'ils peuvent affecter considérablement la qualité des logiciels. Si un bug est présent dans un clone, il peut aussi exister dans les autres clones s'ils ne sont pas changés de manière cohérente. Ainsi, gérer efficacement les clones de code est crucial pour maintenir un logiciel de haute qualité.

#Analyse des journaux de commit

#Le rôle des journaux de commit

Un journal de commit est un enregistrement de tous les changements qui ont été effectués dans la base de code. Il inclut des détails comme les modifications apportées, qui les a faites et quand. En étudiant ces journaux, on peut obtenir des informations sur la façon dont les clones de code évoluent au fil du temps.

#Méthode d'analyse

On a téléchargé les journaux de commit pour les clones de code identifiés et regardé la fréquence des changements. On a mesuré à quelle fréquence les clones étaient modifiés ensemble et analysé les modèles de changements.

#Défis du suivi des commits

En étudiant les journaux de commit, on a rencontré quelques défis. Parfois, l'historique pouvait être flou à cause d'actions prises par les développeurs, comme le rebasing. Ces actions peuvent compliquer l'analyse, rendant plus difficile le suivi de l'évolution des clones de code.

#Vue d'ensemble des résultats

#Résultats de fréquence de changement

L'analyse a montré que les clones de code sont généralement modifiés juste quelques fois pendant leur durée de vie. Cette faible fréquence soulève des questions sur la nécessité d'outils sophistiqués dédiés uniquement à la gestion des clones de code.

#Modèles de co-changement

Environ la moitié des changements apportés aux clones de code étaient des co-changements. Cela signifie que lorsque l'un des clones a été modifié, son homologue était souvent changé aussi. Cependant, tous ces co-changements n'étaient pas effectués correctement, une part significative d'entre eux étant préoccupante.

#Paires de clones préoccupantes

Une paire de clones préoccupante est celle qui pourrait ne pas être maintenue correctement. Nos résultats ont révélé qu'une portion substantielle de paires de clones tombait dans cette catégorie, indiquant des problèmes potentiels avec la qualité du logiciel.

#Directions futures

#Améliorer la gestion des clones

Sur la base de nos résultats, on propose un système qui intègre des alertes simples pour les développeurs quand des incohérences dans les clones de code sont détectées. Cela pourrait aider à guider les développeurs à maintenir la cohérence à travers les clones de code sans compliquer excessivement leur flux de travail.

#Recherche supplémentaire

Il y a un besoin de recherches plus approfondies sur comment les clones de code évoluent et comment les gérer efficacement. Des études futures pourraient impliquer l'analyse d'autres langages de programmation et explorer les modèles de changements dans des ensembles de données plus importants.

#Applications de l'apprentissage automatique

Utiliser l'apprentissage automatique pour analyser les clones de code pourrait offrir de nouvelles perspectives pour les gérer plus efficacement. Cela pourrait mener au développement d'outils qui comprennent mieux le contexte des clones de code et aident à prévenir les incohérences.

#Conclusion

Notre étude visait à déchiffrer les complexités des clones de code et de leurs changements au sein des projets logiciels. On a trouvé que les clones de code sont rarement changés, et encore moins souvent les changements sont effectués en synchronisation. Ça soulève des considérations importantes pour les pratiques de gestion logicielle. Mettre en œuvre des outils de gestion simples et des alertes pourrait considérablement améliorer la fiabilité et la qualité du développement logiciel impliquant des clones de code.

En augmentant notre compréhension de la manière dont les clones de code se comportent, on peut développer des stratégies pour mieux les gérer, menant à un logiciel plus robuste et maintenable. Les implications de nos résultats sont significatives pour les développeurs et les chefs de projet, car elles mettent en évidence la nécessité de stratégies proactives dans la gestion des clones de code pour garantir la qualité et la cohérence des produits logiciels.