Clones de Código: Desafios e Insights de Projetos Open Source

Clones de código são trechos de código que são bem parecidos ou idênticos a outros trechos em um ou mais arquivos. Isso rola bastante quando os desenvolvedores copiam e colam código pra reutilizar. Embora pareça um atalho útil, isso pode dar trabalho na hora de manter o software. Se mudanças são feitas em um clone, os outros podem precisar ser atualizados também, e isso pode ser complicado. Por causa disso, pesquisadores têm investigado clones de código pra encontrar maneiras melhores de gerenciar isso. Mas, até agora, eles não exploraram completamente quem escreveu esses clones e com que frequência isso acontece em diferentes projetos.

#O Que São Clones de Código?

Clones de código podem ser entendidos como pedaços de código que se repetem dentro do mesmo projeto ou entre projetos diferentes. Os desenvolvedores costumam criar esses clones copiando e colando código, às vezes fazendo algumas pequenas mudanças depois de colar. Essas repetições podem parecer inofensivas, mas podem deixar o software mais difícil de manter. Clones de código podem criar relações complexas entre pedaços de código, o que muitas vezes leva a bugs e problemas quando as atualizações são necessárias.

#Tipos de Clones de Código

Os clones de código podem ser classificados em tipos diferentes com base na similaridade. Os tipos incluem:

• Tipo-1: São cópias exatas que podem diferir só na formatação ou comentários.
• Tipo-2: São estruturalmente idênticos, mas podem ter mudanças em nomes ou valores.
• Tipo-3: São trechos de código semelhantes onde algumas instruções foram adicionadas, removidas ou alteradas.
• Tipo-4: Não são semelhantes em estrutura, mas realizam a mesma tarefa.

Para este estudo, focamos nos clones Tipo-1, Tipo-2 e Tipo-3, já que eles têm mais chance de serem criados através de cópia e colagem.

#A Importância de Entender Clones de Código

Entender clones de código é importante por várias razões. Primeiro, ajuda os desenvolvedores a identificar onde os problemas podem ocorrer no código deles. Se um pedaço de código é copiado várias vezes, qualquer erro nesse código precisa ser corrigido em todos os lugares, o que pode ser demorado. Saber quantos clones existem e quem os escreveu pode ajudar a gerenciar melhor essas conexões.

Este estudo teve como objetivo analisar quem contribui para os clones de código. Pra isso, analisamos 153 projetos de código aberto escritos em Java. Nossa meta era entender a relação entre os autores e os clones que eles criam.

#Método de Análise

Pra analisar os clones de código nesses projetos, usamos uma ferramenta desenhada pra detectar clones. Depois, verificamos a autoria das linhas usando um comando de um software de controle de versão que mostra quem modificou o código por último. Isso nos permitiu reunir dados tanto sobre os clones quanto sobre seus autores.

#Seleção de Projetos

Escolhemos especificamente projetos da Apache Software Foundation porque são de código aberto e têm uma grande comunidade de contribuintes. Isso significa que teríamos uma variedade de estilos e práticas de codificação. Garantimos que cada projeto tivesse pelo menos 100.000 linhas de código e mais de 100 contribuidores pra ter dados diversos.

Acabamos analisando 153 projetos pra nossa pesquisa. Cada projeto incluía uma gama de tamanhos de código e relações complexas entre diferentes pedaços de código.

#Perguntas de Pesquisa

Formulamos três perguntas principais pra guiar nossa análise:

1. Qual é a informação estatística básica sobre clones de código nesses projetos?
2. Autores que contribuem com muitas linhas não-clone também escrevem muitas linhas clone?
3. Os clones em um conjunto de clones foram escritos pelo mesmo autor ou vários autores contribuíram?

#Descobertas da Análise

#Estatísticas Básicas sobre Clones de Código

Da nossa análise, descobrimos que uma média de 18,5% das linhas nos projetos eram clones de código. Isso significa que cerca de uma em cada cinco linhas de código era um clone. O tamanho médio desses clones era de cerca de 17,3 linhas, e o tamanho médio de um conjunto de clones, que é um grupo de trechos de código semelhantes, era de cerca de 3,33 trechos.

#Contribuições dos Autores para Linhas Clone

Quando olhamos para os autores, percebemos uma forte relação entre as contribuições deles pra linhas não-clone e linhas clone. Isso significa que autores que escreveram muitas linhas únicas também tendiam a escrever muitos clones. Essa tendência foi consistente em 150 dos 153 projetos que estudamos.

#Analisando Conjuntos de Clones

Também exploramos se os conjuntos de clones eram principalmente escritos por um único autor ou por vários autores. Definimos dois tipos de conjuntos de clones:

• Conjunto de clones com um único líder: Esses são conjuntos onde um único autor contribuiu com mais linhas.
• Conjunto de clones com múltiplos líderes: Esses conjuntos têm vários autores que contribuíram significativamente.

Nos projetos que estudamos, aproximadamente 66,7% dos conjuntos de clones eram de um único líder, enquanto os 33,3% restantes tinham múltiplos autores principais. Isso mostra que, enquanto muitos clones vêm de autores individuais, uma parte significativa é criada por equipes ou grupos de contribuidores.

#Implicações para o Gerenciamento de Código

As descobertas deste estudo destacam alguns pontos importantes para gerenciar clones de código no desenvolvimento de software:

1. Desenvolvimento de Ferramentas: Dado que uma grande parte do código é composta por clones, ferramentas que ajudam a identificar, rastrear e gerenciar clones de código são essenciais. Essas ferramentas podem ajudar a prevenir bugs que surgem de inconsistências entre clones.

2. Monitoramento de Mudanças: Como múltiplos autores podem editar o mesmo clone, é crucial ter ferramentas que monitorem continuamente as mudanças. Isso poderia ajudar a evitar problemas onde um autor muda uma parte do código sem saber que ela existe em outra seção.

3. Previsão de Bugs: A presença de múltiplos autores em um conjunto de clones sugere uma maior possibilidade de bugs. Desenvolver sistemas que possam prever problemas potenciais com base na autoria e em padrões de clonagem poderia ajudar significativamente na manutenção do software.

#Conclusão

Resumindo, este estudo explorou as características dos clones de código em vários projetos de código aberto. Descobrimos que uma quantidade substancial de código consiste em clones e que muitos autores escrevem código tanto único quanto clonado. Além disso, nossa pesquisa mostrou que, embora a maioria dos conjuntos de clones seja criada por contribuidores únicos, muitos clones envolvem múltiplos autores, o que pode levar a potenciais inconsistências no código.

Embora tenhamos focado em projetos em Java, as implicações do nosso estudo podem se aplicar a outras linguagens de programação também. Esta pesquisa enfatiza a necessidade de melhores ferramentas e estratégias para gerenciar clones de código de forma eficaz, melhorando a manutenção do software e reduzindo o risco de bugs.

#Direções Futuras

Seguindo em frente, planejamos expandir nossa pesquisa pra olhar como a autoria de código e clones se relacionam com a qualidade do software e ocorrências de falhas. Vai ser interessante ver se emergem padrões notáveis ao examinar uma gama mais ampla de projetos e linguagens de código. Ao entender essas relações melhor, poderíamos criar ferramentas e práticas ainda mais eficazes para o desenvolvimento e manutenção de software.