Rastreamento de Bugs no Desenvolvimento de Software
Aprenda como os devs identificam e consertam bugs de forma eficaz.
Salomé Perez-Rosero, Robert Dyer, Samuel W. Flint, Shane McIntosh, Witawas Srisa-an
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Índice
Software pode ser uma bagunça às vezes, com bugs aparecendo como convidados indesejados em uma festa. Quando um bug aparece, os desenvolvedores precisam descobrir qual pedaço de código causou isso e como consertar. Isso pode ser tão complicado quanto achar as chaves do carro em um quarto bagunçado. Vamos simplificar as coisas.
O Problema com os Bugs
Quando um bug é reportado, os desenvolvedores geralmente têm um commit de "conserto" em mãos. Esse é o código que supostamente resolve o problema. Mas de onde veio o bug? Rastrear o erro original-ou o “commit que causou o bug”-pode ser uma verdadeira dor de cabeça.
Os desenvolvedores têm usado um método chamado SZZ há um tempo para ajudar a identificar qual commit é responsável por introduzir o bug. É um pouco como ser detetive, mas às vezes as pistas são mais enganosas do que úteis.
Itens de Trabalho: Uma Nova Perspectiva
No mundo do software, um “item de trabalho” é só um termo chique para um grupo de commits relacionados. Pense neles como uma equipe de super-heróis trabalhando junta para resolver um problema. Nesse contexto, tanto o commit que causou o bug quanto seu conserto podem fazer parte do mesmo item de trabalho. Essa ideia pode ajudar a melhorar a forma como encontramos bugs e correções.
A Abordagem Heurística
Entramos na heurística. Essa é uma maneira prática de identificar itens de trabalho. A heurística olha para as mudanças feitas em um commit e tenta descobrir quais outros commits estão relacionados. Se tudo correr bem, pode sugerir qual commit pode ter introduzido o bug.
É como ter um ajudante fiel que pode te ajudar a juntar as peças do que aconteceu antes da bagunça.
Testes e Resultados
Para ver se essa abordagem heurística realmente funciona, os desenvolvedores testaram em um monte de repositórios-mais de 800 deles! A primeira coisa que eles queriam saber era: essa heurística consegue encontrar itens de trabalho? E adivinha? Conseguiu! A heurística teve uma taxa de sucesso de cerca de 64%. Isso significa que ela frequentemente conseguia apontar com precisão os commits relacionados.
Depois, eles compararam com o método SZZ tradicional. Com a heurística, eles encontraram mais commits que causaram bugs e cometeram menos erros nas suas suposições! Em linguagem geek, eles melhoraram sua “precisão” em cerca de 3% a 14% quando encontraram itens de trabalho.
A Importância das Datas dos Problemas
Quando um bug é reportado, ter a data ajuda a colocar tudo em perspectiva. Se você sabe quando o bug foi reportado, pode filtrar quaisquer commits que vieram depois daquela data. É como um filtro para café ruim-removendo os resíduos para obter aquela xícara suave que você deseja.
A pesquisa mostrou que usar um filtro de data melhorou o desempenho geral do sistema. Pense nisso como priorizar os melhores candidatos para um trabalho-apenas aqueles que se candidataram antes do prazo são considerados.
O Equilíbrio das Escolhas
Escolher o fator de filtragem certo pode fazer a diferença. Os desenvolvedores testaram diferentes Filtros para ver qual funcionava melhor. Descobriram que um fator de 0.7 era o ideal, encontrando itens de trabalho suficientes sem exagerar.
É como escolher a quantidade certa de tempero para um prato; nem demais, nem de menos.
Aplicação Prática
Imagina que você recebe um relatório sobre um bug. Você roda sua heurística e ela te ajuda a ver o quadro geral. De repente, em vez de correr atrás de um único commit, você está olhando para um item de trabalho inteiro-uma coleção de commits que todos contribuíram para a correção do bug. É como ver não apenas uma única árvore, mas toda a floresta.
Essa capacidade oferece uma maneira mais precisa de identificar problemas, facilitando a vida dos desenvolvedores em todo lugar. Eles são menos propensos a ignorar um commit que traz clareza sobre o bug.
Conclusão
No maluco mundo do desenvolvimento de software, bugs são uma certeza. Encontrá-los e consertá-los não precisa ser tão difícil quanto procurar uma agulha em um palheiro. Usando itens de trabalho e Heurísticas, os desenvolvedores podem agilizar o processo, tornando tudo um pouco mais gerenciável.
Então, da próxima vez que você ouvir sobre um bug, lembre-se: tem uma equipe inteira de commits por trás disso, pronta para ajudar! Assim como um bom pedaço de queijo, tudo fica melhor quando as coisas se juntam. Com essas ferramentas, os desenvolvedores podem enfrentar bugs de forma mais eficaz, levando a experiências de software mais suaves para todo mundo.
E se algum dia você se pegar depurando seu próprio software, não se preocupe! Você tem as ferramentas para tornar isso um pouco menos doloroso. Boa codificação!
Título: WIA-SZZ: Work Item Aware SZZ
Resumo: 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%.
Autores: Salomé Perez-Rosero, Robert Dyer, Samuel W. Flint, Shane McIntosh, Witawas Srisa-an
Última atualização: 2024-11-19 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2411.12740
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.12740
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
- 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=