Semplificare la gestione degli avvisi nello sviluppo software
Automatizzare la classificazione degli avvisi aiuta gli sviluppatori a concentrarsi sui problemi reali.
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Indice
Gli strumenti di analisi statica aiutano gli sviluppatori a trovare problemi nel software controllando il codice. Questi strumenti possono generare molti Avvisi, ma spesso molti di questi avvisi riguardano problemi che sono già stati risolti nelle versioni precedenti. Questo può essere frustrante e far perdere tempo, impedendo agli sviluppatori di affrontare nuovi problemi nell'ultima versione.
Questo articolo esamina le sfide nel confrontare gli avvisi di diverse versioni di software e come alcuni strumenti possono aiutare ad automatizzare questo processo, rendendo più facile per gli sviluppatori concentrarsi su nuovi problemi.
Il Problema con gli Avvisi
Quando si sviluppa un software, spesso passa attraverso molti aggiornamenti. Con ogni aggiornamento, gli strumenti di analisi statica possono segnalare numerosi avvisi. Tuttavia, molti di questi avvisi potrebbero non essere rilevanti per la versione corrente. Potrebbero riguardare problemi che sono già stati riconosciuti e risolti in versioni precedenti. Di conseguenza, diventa difficile per gli sviluppatori determinare quali avvisi devono affrontare nella nuova versione.
Alcuni avvisi possono essere collegati allo stesso problema delle versioni precedenti, mentre altri possono indicare che un problema è stato risolto. Inoltre, alcuni avvisi potrebbero riferirsi a nuovi problemi. Questo caos può portare gli sviluppatori a disperdere il loro tempo, concentrandosi su avvisi irrilevanti invece di problemi reali che necessitano attenzione.
Cascading di Avvisi: Cos'è?
Il cascading di avvisi è un metodo per classificare gli avvisi di diverse versioni di software. L'obiettivo è quello di ordinare gli avvisi in varie categorie:
- Avvisi che parlano dello stesso problema sia nella vecchia che nella nuova versione, il che significa che non devono essere affrontati di nuovo.
- Avvisi dalla versione old che sono stati risolti nella nuova versione, permettendo agli sviluppatori di confermare la soluzione.
- Avvisi che si riferiscono a cambiamenti effettuati nella vecchia versione ma che sono collegati a nuovi avvisi nella versione corrente.
- Avvisi che compaiono solo nella nuova versione, che devono essere esaminati attentamente poiché indicano nuovi problemi.
Il cascading di avvisi può semplificare il processo di identificazione di quali avvisi necessitano attenzione immediata e quali possono essere ignorati.
Il Ruolo degli Strumenti di Differenziazione
Per gestire in modo efficiente il cascading di avvisi, alcuni strumenti possono aiutare a confrontare le righe di codice tra due versioni di un programma. Ci sono diverse tecniche utilizzate in questi strumenti di differenziazione:
Diff Basato su Testo
Gli strumenti testuali confrontano le righe di codice in base al testo che contengono. Questi strumenti utilizzano algoritmi per trovare somiglianze e differenze tra due file che rappresentano il codice sorgente del software. Un strumento testuale comunemente usato è l'utility Unix diff.
Diff Basato sulla Sintassi
Gli strumenti basati sulla sintassi analizzano l'albero di sintassi astratta (AST) di un programma. L'AST rappresenta la struttura del codice, rendendo più facile identificare cambiamenti che potrebbero non essere evidenti attraverso un semplice confronto testuale. Uno di questi strumenti è GumTree, che abbina i nodi nell'AST per determinare come è cambiato il codice.
Diff Basato su Grafici di Flusso di Controllo
Gli strumenti basati su grafi di flusso di controllo (CFG) si concentrano sul flusso e sulla struttura della logica del programma. Analizzano come diverse sezioni di codice interagiscono tra loro. Hydrogen è un esempio di strumento basato su CFG che aiuta a identificare le relazioni tra versioni di programmi in base ai loro flussi di controllo.
Il Nostro Studio
In questo articolo, abbiamo esaminato tre tecniche di differenziazione per capire meglio la loro efficacia nel cascading di avvisi. Abbiamo valutato le esperienze degli utenti con questi strumenti e testato le loro prestazioni utilizzando coppie di programmi benchmark e progetti reali.
Strumenti Analizzati
Abbiamo applicato i seguenti strumenti per la nostra analisi:
- SCALe: Questo è uno strumento di diff testuale usato per confrontare avvisi generati da più strumenti di analisi statica.
- GumTree: Questo strumento di differenziazione sintattica analizza gli AST per abbinare le modifiche al codice.
- Hydrogen: Questo strumento utilizza grafi di flusso di controllo per identificare le relazioni tra le versioni del programma.
Setup Sperimentale
Abbiamo progettato il nostro studio per confrontare quanto bene ciascuno strumento si comporta nel cascading di avvisi. Abbiamo raccolto dati da 96 coppie di programmi benchmark noti per avere bug e correzioni, così come 12 coppie di programmi open-source del mondo reale.
Risultati e Scoperte
I nostri risultati hanno indicato tendenze interessanti tra i tre strumenti. Hydrogen ha performato leggermente meglio degli altri nei test benchmark, riuscendo a cascatare avvisi nella maggior parte dei casi.
Performance di Hydrogen
Hydrogen è stato particolarmente efficace nell'identificare avvisi correlati e abbinarli tra versioni. Ha anche mostrato un notevole successo nel verificare quando un bug era stato risolto nella nuova versione.
Performance di SCALe
SCALe, sebbene utile, presentava delle limitazioni nella sua capacità di cascatare avvisi. Ha avuto difficoltà con casi in cui il testo era cambiato ma la semantica del codice sottostante no. Ha anche performato male riguardo agli avvisi da bug risolti, spesso non riuscendo a cascatarli correttamente.
Performance di GumTree
GumTree era unico nella sua capacità di bypassare certi cambiamenti testuali concentrandosi sulla struttura del codice. Tuttavia, ha affrontato sfide nel matching corretto degli avvisi quando c'erano direttive macro nel codice che influenzavano come l'AST veniva analizzato.
Sfide con il Cascading
Cascading di avvisi non è privo delle sue sfide. I principali problemi che abbiamo riscontrato includono:
Cambiamenti Testuali: Piccole modifiche nel testo possono portare a notevole confusione. Per esempio, gli sviluppatori potrebbero aggiungere nuove righe che cambiano la posizione di altre righe, rendendo difficile per gli strumenti abbinare correttamente gli avvisi.
Direttive Macro: Il codice che utilizza macro può confondere gli strumenti, specialmente negli approcci basati sulla sintassi dove la struttura del codice potrebbe cambiare significativamente da una versione all'altra.
Refactoring: Cambiamenti nei nomi delle variabili o delle funzioni a causa del refactoring possono oscurare la relazione tra avvisi in diverse versioni.
Importanza di un Cascading Accurato
Un cascading accurato degli avvisi è fondamentale per mantenere la qualità del software. Quando gli sviluppatori riescono a identificare efficacemente gli avvisi rilevanti, possono concentrare i loro sforzi nella risoluzione di problemi genuini invece di perdere tempo su falsi positivi.
Analizzando i pro e i contro dei diversi strumenti di cascading, gli sviluppatori possono prendere decisioni informate su quale approccio si adatta meglio alle loro esigenze, migliorando le loro pratiche di codifica complessive.
Lavori Futuri
Con l'evoluzione dello sviluppo software, anche gli strumenti usati per garantire la qualità del codice devono evolversi. L'impegno futuro potrebbe esplorare l'integrazione di più strumenti di analisi statica come CodeSonar, che hanno dimostrato di essere promettenti nel rilevare vari tipi di problemi.
Migliorare le tecniche di cascading esistenti e sviluppare nuovi strumenti che possano gestire in modo efficiente i codici in evoluzione sarà essenziale per assistere gli sviluppatori nella gestione degli avvisi in modo efficace.
Conclusione
In sintesi, il cascading di avvisi rappresenta un aspetto vitale dello sviluppo software moderno. Utilizzando diversi strumenti di differenziazione, gli sviluppatori possono navigare meglio nel mondo degli avvisi di analisi statica e migliorare la qualità del loro codice. Con il continuo cambiamento del panorama dello sviluppo software, ricerche e aggiustamenti continui negli strumenti saranno necessari per rimanere rilevanti ed efficaci.
Titolo: A Study of Static Warning Cascading Tools (Experience Paper)
Estratto: Static analysis is widely used for software assurance. However, static analysis tools can report an overwhelming number of warnings, many of which are false positives. Applying static analysis to a new version, a large number of warnings can be only relevant to the old version. Inspecting these warnings is a waste of time and can prevent developers from finding the new bugs in the new version. In this paper, we report the challenges of cascading warnings generated from two versions of programs. We investigated program differencing tools and extend them to perform warning cascading automatically. Specifically, we used textual based diff tool, namely SCALe, abstract syntax tree (AST) based diff tool, namely GumTree, and control flow graph (CFG) based diff tool, namely Hydrogen. We reported our experience of applying these tools and hopefully our findings can provide developers understandings of pros and cons of each approach. In our evaluation, we used 96 pairs of benchmark programs for which we know ground-truth bugs and fixes as well as 12 pairs of real-world open-source projects. Our tools and data are available at https: //github.com/WarningCas/WarningCascading_Data.
Autori: Xiuyuan Guo, Ashwin Kallingal Joshy, Benjamin Steenhoek, Wei Le, Lori Flynn
Ultimo aggiornamento: 2023-05-03 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2305.02515
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.02515
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://github.com/cmu-sei/SCALe/tree/scaife-scale
- https://www.sei.cmu.edu/about/divisions/cert/
- https://www.comp.nus.edu.sg/~release/corebench/
- https://resources.sei.cmu.edu/asset_files/TechnicalNote/2012_004_001_15440.pdf
- https://github.com/GumTreeDiff/gumtree
- https://github.com/iowastateuniversity-programanalysis/hydrogen
- https://en.wikipedia.org/wiki/Diff
- https://www.gnu.org/software/diffutils
- https://github.com/WarningCas/WarningCascading_Data