Ein Verfahren zur automatisierten Erkennung von Möglichkeiten zum Einsatz von Entwurfsmustern in objektorientierten Softwaresystemen

Burger, Stefan

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Dissertation Stefan Burger Ein Verfahren zur automatisierten Erkennung von Möglichkeiten zum Einsatz von Entwurfsmustern in objektorientierten Softwaresystemen-1.pdf - Veröffentlichte Version
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URL:	https://madoc.bib.uni-mannheim.de/44483
URN:	urn:nbn:de:bsz:180-madoc-444839
Dokumenttyp:	Dissertation
Erscheinungsjahr:	2018
Ort der Veröffentlichung:	Mannheim
Hochschule:	Universität Mannheim
Gutachter:	Hummel, Oliver
Datum der mündl. Prüfung:	13 September 2017
Sprache der Veröffentlichung:	Deutsch
Einrichtung:	Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Software-Engineering (Juniorprofessur) (Hummel 2010-2012)
Fachgebiet:	004 Informatik
Normierte Schlagwörter (SWD):	Design Pattern , Softwarewartung , Quellcode
Freie Schlagwörter (Englisch):	Design Pattern Candidates , Software Quality , Software Maintenance , static code analysis
Abstract:	Entwurfsmuster (engl. Design Pattern) gelten nach wie vor als eine Möglichkeit, die Struktur (objektorientierten) Quellcodes zu verbessern. Richtig eingesetzt fördern sie die Lesbarkeit und die Flexibilität beim Erweitern der Programmfunktionalitäten. Um die richtige Entscheidung für ein Entwurfsmuster zu treffen, benötigen Entwickler aber ein hohes Detailwissen und viel Erfahrung zu den einzelnen Patterns, um bereits beim Entwurf passende Patterns einsetzen zu können, so dass dies üblicherweise nur erfahrenen Entwicklern und Architekten gelingt. So entsteht die Notwendigkeit, auch bestehende Systeme auf Schwachpunkte und Einsatzmöglichkeiten von Patterns untersuchen zu müssen. Das kann gerade bei großen Projekten viel Zeit und Aufwand benötigen. Hinzu kommt noch, dass sich Quellcode im Laufe der Zeit verändert, so dass die nachträgliche Erkennung von Einsatzmöglichkeiten für Entwurfsmuster ein sehr wichtiger Forschungsbereich ist. Diese Arbeit stellt daher eine Lösung vor, wie Entwickler bei der Auswahlentscheidung für geeignete Entwurfsmuster in bestehenden Systemen unterstützt werden können. Es wird ein sogenanntes Empfehlungssystem entwickelt, beschrieben und evaluiert, das direkt auf Basis des Quellcodes arbeitet. Nach der Analyse liefert es sowohl die zu verbessernde Quellcodezeilen, mit einer Bewertung des Verbesserungspotenzials, als auch einen Vorschlag für ein geeignetes Pattern. Durch die automatische Analyse des Quellcodes müssen Entwickler nicht mehr jede Quellcodezeile manuell analysieren, sondern können punktgenaue Vorschläge auf ihre Tauglichkeit überprüfen. Zusätzlich liefert das Empfehlungssystem eine Einschätzung über das mögliche Verbesserungspotenzial zurück und unterstützt somit bei der Entscheidung, wo akuter Handlungsbedarf besteht. Die Entwicklung der Kandidaten-Erkennungs-Systematik und die Implementierung eines Prototypen (Design Pattern Candidate Detection Tools oder DPCDT genannt) konzentriert sich auf sechs repräsentative Entwurfsmuster der Gang-of-Four. Diese Arbeit beschreibt für diese sechs Patterns detaillierte Analysen über ihr Verhalten sowie ihren Aufbau und als Resultat für jedes der Patterns eine automatisierte Kandidaten-Erkennungsregel. Zum praktischen Einsatz kommen diese aufgestellten Regeln in einem neuartigen Recommedation System, das in der Lage ist, Design-Smells und damit Kandidaten für einen Pattern-Einsatz in Java-Quellcode besser zu identifizieren, als das mit bisherigen Werkzeugen der Fall ist. Eine Evaluation der Systematik und des Systems fand durch eine Gruppe unabhängiger Software-Entwickler auf Basis der Ergebnisse einer Analyse von 25 Open-Source-Projekten durch das DPCDT statt. In Zusammenarbeit mit einem Industriepartner wurde der Quellcode einer weiteren Anwendung, welche vom Partner zur Verfügung gestellt wurde, analysiert und die Ergebnisse mit Entwicklern und Projektleiter der Anwendung diskutiert. Dabei wurden positive Rückmeldungen erzielt, die belegen, dass diese Arbeit einen großen Schritt nach vorne bei der Auswahl und Anwendung von Entwurfsmuster darstellt.