Android 應(yīng)用程序的代碼異味檢測工具與方法綜述

王露穎，邊奕心，趙 松，朱 曉，涂 杰

（哈爾濱師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息工程學(xué)院，哈爾濱 150025）

0 引言

代碼異味又被稱為代碼壞味道，最初是由Fowler提出的。代碼異味的存在增加了程序的維護(hù)成本，降低了代碼質(zhì)量。近年來，隨著移動(dòng)通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，移動(dòng)應(yīng)用程序已經(jīng)成為軟件行業(yè)的發(fā)展主體。因此，許多學(xué)者從不同的角度對Android應(yīng)用程序中的代碼異味進(jìn)行了廣泛和深入的研究，開發(fā)了許多Android 應(yīng)用程序中代碼異味自動(dòng)檢測工具。研究發(fā)現(xiàn)，用于檢測傳統(tǒng)桌面應(yīng)用程序代碼異味的檢測工具也可檢測Android 應(yīng)用程序中的代碼異味。但是，這些傳統(tǒng)的工具只能檢測Android應(yīng)用程序中面向?qū)ο蟮拇a異味。

不同于傳統(tǒng)的桌面應(yīng)用程序，Android 應(yīng)用程序中除了存在面向?qū)ο蟮拇a異味，還存在Android特有的代碼異味。隨著研究的不斷深入，研究者不斷提出針對Android 應(yīng)用程序中Android 特有代碼異味的檢測方法和工具，以便于日后對Android 應(yīng)用程序中特有的代碼異味展開進(jìn)一步的研究。

目前，針對Android 應(yīng)用程序中的代碼異味自動(dòng)檢測工具種類繁多，功能和適用環(huán)境各不相同。本文對比分析了目前具有代表性的Android 應(yīng)用程序中的代碼異味檢測工具和方法，以便Android 應(yīng)用程序的研究人員在面對實(shí)際代碼異味時(shí)，能夠選擇合適的檢測工具。

1 相關(guān)研究工作綜述

本文重點(diǎn)關(guān)注Android 應(yīng)用程序的代碼異味檢測工具。為了調(diào)查檢測工具的應(yīng)用情況，通過以下3 個(gè)步驟對文獻(xiàn)進(jìn)行檢索：

（1）定義搜索字符串。本文定義了3 組搜索字符串用于文獻(xiàn)搜索，見表1。主要在IEEE Xplore、ACM、Springer 和Google scholar 使用搜索字符串對文獻(xiàn)進(jìn)行了調(diào)查。

表1 用于文獻(xiàn)調(diào)查的3 組搜索字符串Tab.1 Three sets of search strings for literatures survey

（2）選擇主要研究對象。本文主要選取與Android 應(yīng)用程序中代碼異味研究相關(guān)的文獻(xiàn)。

（3）篩選目前開源可獲取的自動(dòng)檢測工具。在這一步中，過濾掉已經(jīng)不可獲取、無法用于今后研究的Android 應(yīng)用程序代碼異味自動(dòng)檢測工具。

本文最終選取了14 篇文獻(xiàn)，見表2?？梢园l(fā)現(xiàn)，針對Android 應(yīng)用程序中代碼異味研究的論文，大多數(shù)都是在2015～2020 年發(fā)表的，并且在僅研究Android 應(yīng)用程序中面向?qū)ο蟮拇a異味時(shí)，研究人員大多仍使用傳統(tǒng)的檢測工具。

表2 Android 應(yīng)用程序中代碼異味的相關(guān)文獻(xiàn)Tab.2 Literatures on code smells in Android applications

2 代碼異味檢測方法

2.1 代碼異味檢測流程

目前，代碼異味檢測方法的基本流程是相似的，如圖1 所示。

圖1 代碼異味檢測流程Fig.1 Code smells detection process

首先，對輸入的項(xiàng)目源代碼進(jìn)行預(yù)處理，提取出待測文件（如.java、.c 文件等）；其次，根據(jù)不同的檢測方法，將處理好的代碼傳換成中間形式，如抽象語法樹列等結(jié)構(gòu)；最后，使用不同的檢測方法對其中的代碼異味進(jìn)行檢測，輸出檢測結(jié)果。

2.2 代碼異味檢測方法分類

由于代碼異味的存在增加了系統(tǒng)維護(hù)的難度，給軟件系統(tǒng)帶來了長期隱患。因此，對軟件系統(tǒng)中異味進(jìn)行檢測是很有必要的?，F(xiàn)有的代碼異味檢測工具所使用的檢測方法主要可以分為5 類。對此可給出研究分述如下。

（1）基于癥狀的檢測方法。基于癥狀的異味檢測方法是利用不同的癥狀和概念來描述代碼異味，將異味的“癥狀”描述成中間形式后，轉(zhuǎn)化為檢測算法對其進(jìn)行檢測。

（2）基于度量的檢測方法?；诙攘康臋z測方法是最常用的代碼異味探測方法。這種檢測方法以邏輯表達(dá)式或條件表達(dá)式的形式，將一組度量和不同的閾值組合成一個(gè)檢測規(guī)則，以檢測代碼中的不同異味。

（3）基于搜索的檢測方法?；谒阉鞯臋z測方法源于基于搜索的軟件工程（SBSE）相關(guān)研究。SBSE 使用基于搜索的方法來解決軟件工程中的優(yōu)化問題，其中絕大多數(shù)的技術(shù)都應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)算法?；谒阉鞯漠愇稒z測方法的提出，一定程度上彌補(bǔ)了之前的檢測方法在精確度上的不足。

（4）基于概率的檢測方法?；诟怕实臋z測方法通過確定一個(gè)類中存在異味的概率，來識別代碼中的異味類型。一些基于概率的檢測方法，還應(yīng)用了模糊邏輯規(guī)則和頻繁模式樹，對代碼異味進(jìn)行探測。

（5）基于可視化的檢測方法?；诳梢暬臋z測方法可以通過半自動(dòng)化的過程來識別代碼中的異味類型。該方法使用如面向可視化的策略和可視化設(shè)計(jì)缺陷檢測策略等技術(shù)，將人類的專業(yè)知識與自動(dòng)化的檢測過程相結(jié)合。

現(xiàn)有的檢測工具大多都是基于這些方法所提出的，本文對上述5 類檢測方法的優(yōu)缺點(diǎn)做了比較，見表3。

表3 不同代碼異味檢測方法比較Tab.3 Comparison of different code smells detection methods

3 Android 應(yīng)用程序的代碼異味檢測工具

從對Android 應(yīng)用程序中不同種代碼異味檢測的角度，可將現(xiàn)有Android 應(yīng)用程序中代碼異味檢測工具分為3 類：一類是僅支持Android 應(yīng)用程序中面型對象的代碼異味檢測的工具，另一類是僅支持Android 特有代碼異味檢測的工具，第三類是既支持面向?qū)ο?、又支持Android 特有的代碼異味檢測的工具。目前，可用于Android 應(yīng)用程序中代碼異味檢測的工具見表4。

3.1 僅支持面向?qū)ο蟠a異味檢測的工具

已有研究表明，傳統(tǒng)的代碼異味檢測工具可以用來檢測Android 應(yīng)用程序中面向?qū)ο蟮拇a異味。表4中加粗的JSpIRIT、DECOR、TACO、JDeodorant 和organic 表示已經(jīng)用于Android 應(yīng)用程序中的代碼異味檢測研究。

表4 Android 應(yīng)用程序中代碼異味的檢測工具Tab.4 Tools for detecting code smells in Android applications

同樣用于Android 應(yīng)用程序中面向?qū)ο蟮拇a異味檢測的工具還有inFusion。Mannan 等人使用inFusion 代碼異味檢測工具針對20 種面向?qū)ο蟮拇a異味，分析了其在Android 應(yīng)用程序和桌面應(yīng)用程序中的分布差異。但Rahkema 等人研究面向?qū)ο蟠a異味在Android 和IOS 應(yīng)用程序中的分布時(shí)，發(fā)現(xiàn)inFusion 代碼異味檢測工具目前已經(jīng)無法獲取。經(jīng)過調(diào)查，當(dāng)下作為商業(yè)軟件的inFusion 確實(shí)已無法通過官方渠道免費(fèi)獲取。因此，后續(xù)無法使用inFusion 對Android 應(yīng)用程序中面向?qū)ο蟮拇a異味進(jìn)行研究，但iPlasma 可以替代inFusion 對部分面向?qū)ο蟮拇a異味進(jìn)行檢測。iPlasma 是一個(gè)面向?qū)ο筌浖到y(tǒng)質(zhì)量評估的集成環(huán)境，相當(dāng)于inFusion 的免費(fèi)版。iPlasma 使用基于度量的方法對代碼異味進(jìn)行檢測，但是iPlasma 的功能遠(yuǎn)沒有inFusion 強(qiáng)大，也只能夠檢測到11 種代碼異味，而inFusion 則可以檢測到22 種代碼異味。

綜上所述，研究者在研究桌面應(yīng)用程序中面向?qū)ο蟮拇a異味時(shí)，開發(fā)的檢測工具可以用于檢測Android 應(yīng)用程序中面向?qū)ο蟮拇a異味。但是由于這些檢測工具大多以插件的形式存在，所以在檢測Andriod 應(yīng)用程序中面向?qū)ο蟮拇a異味時(shí)，存在局限性。目前，Androd 應(yīng)用程序大多是在Android Studio 環(huán)境下開發(fā)的。而在此之前，Androd應(yīng)用程序都是在Eclipse IDE 和ADT 環(huán)境下開發(fā)的。在2015 年6 月ADT 不再提供更新支持后，開發(fā)者逐漸使用Android Studio 開發(fā)Android 應(yīng)用程序。因此，目前開源的Androd 項(xiàng)目存儲庫中混合了有Android Studio 和舊的Eclipse 開發(fā)的Android 項(xiàng)目。顯然，在Android Studio 中運(yùn)行JDeodorant、TACO、JSpIRIT 等來檢測代碼異味是不可能的，這就導(dǎo)致在運(yùn)行以Eclipse 插件的形式存在的工具、對Android 應(yīng)用程序中的代碼異味進(jìn)行檢測時(shí)，會存在一些麻煩。雖然Google 公司為Eclipse 開發(fā)的Android 項(xiàng)目提供了自動(dòng)遷移工具，使其可以由Android Studio 繼續(xù)開發(fā)，但并不支持反向遷移的情況，這就意味著研究者要是想用JDeodorant、TACO、JSpIRIT 等檢測由Andriod Studio 開發(fā)的Andriod 項(xiàng)目時(shí)，需要將Andriod Studio 項(xiàng)目文件夾修改為Eclipse 的正確結(jié)構(gòu)，手動(dòng)完成反向遷移，不利于大規(guī)模實(shí)驗(yàn)研究。

3.2 僅支持Android 特有代碼異味檢測的工具

目前，在對Android 特有代碼異味的研究中，使用的開源可獲取的自動(dòng)檢測工具主要有2 個(gè)：aDoctor 和DAAP。2 個(gè)檢測工具的對比具體如下：

（1）2 個(gè)檢測工具在設(shè)計(jì)時(shí)，參考的都是Reimann 等人提出的異味目錄。

（2）2 個(gè)檢測工具都利用抽象語法樹當(dāng)作中間形式來解析Java 程序。不同的是，DAAP 針對存在于XML 程序中的代碼異味，使用文檔對象模型（Document Object Model）來解析XML 程序。

（3）aDoctor 可以對其中5 種與能耗相關(guān)的代碼異味進(jìn)行重構(gòu)，而DAAP 不能進(jìn)行重構(gòu)操作。

綜合前述分析可知，目前針對Android 特有代碼異味檢測的開源工具還很少，且檢測方法單一。

3.3 既支持面向?qū)ο笥种С諥ndroid 特有代碼異味檢測的工具

Android 應(yīng)用程序中不僅存在傳統(tǒng)面向?qū)ο蟮拇a異味，還存在Android 特有的代碼異味。目前，2 類代碼異味都可以檢測的開源工具只有PAPRIKA。PAPRIKA 采用基于度量的檢測方法，對Android 應(yīng)用程序中的代碼異味進(jìn)行探測。PAPRIKA 通過以下步驟對Android 應(yīng)用程序中的代碼異味進(jìn)行探測：

（1）解析Android 應(yīng)用程序中的APK 文件，構(gòu)建PAPRIKA 模型。首先，使用Soot 框架及其Dexpler 模塊來分析APK 文件，從中提取度量信息，進(jìn)而構(gòu)造PAPRIKA 模型。

（2）將構(gòu)建好的PAPRIKA 模型存儲到一個(gè)圖形數(shù)據(jù)庫中。為了提供一種可擴(kuò)展的方法來分析整個(gè)Android 應(yīng)用程序，PAPRIKA 采用的是Neo4j 圖形數(shù)據(jù)庫來存儲和查詢構(gòu)建好的PAPRIKA 模型，提取出度量信息。

（3）查詢圖，以檢測Android 應(yīng)用程序中的代碼異味。當(dāng)構(gòu)建好的PAPRIKA 模型被圖形數(shù)據(jù)庫加載和索引時(shí)，就可以使用數(shù)據(jù)庫查詢語言來探測代碼異味。

在此基礎(chǔ)上分析可知，作為唯一一個(gè)既可以檢測Android 應(yīng)用程序中面向?qū)ο蟮拇a異味和特有代碼異味的工具，研究人員對PAPRIKA 檢測的異味種類不斷進(jìn)行擴(kuò)展。其中，Habchi 等人在研究Android 和IOS 應(yīng)用程序中的代碼異味時(shí)，對PAPRIKA 的功能進(jìn)行了擴(kuò)展，使其可以檢測由C 和Swift 語言開發(fā)的IOS 應(yīng)用程序中的代碼異味。研究結(jié)果表明，Android 應(yīng)用程序比IOS 應(yīng)用程序中存在的異味數(shù)量更多。Carette 等人在分析Android特有代碼氣味對應(yīng)用程序性能的影響時(shí)，對PAPRIKA 進(jìn)行擴(kuò)展使其可以檢測和重構(gòu)3 種Android 特有的代碼異味。去除代碼異味后，可以提高Android 應(yīng)用程序的性能。Mateus 等人在研究由Kotlin 語言開發(fā)Android 應(yīng)用程序是否可以提高軟件質(zhì)量時(shí)，改進(jìn)PAPRIKA 使其可以檢測由Kotlin語言開發(fā)的應(yīng)用程序中的代碼異味。最新研究指出，在由Kotlin 語言開發(fā)的Android 應(yīng)用程序中，面向?qū)ο蟮拇a異味更為常見。目前，PAPRIKA 最多可以檢測4 種面向?qū)ο蟮拇a異味、13 種Android特有的代碼異味。

4 異味檢測工具的評價(jià)

不同的檢測工具對于不同規(guī)模、開發(fā)語言的項(xiàng)目具有不同的檢測效果。目前，常用于評估檢測工具性能的指標(biāo)主要有 3 個(gè)，分別是查準(zhǔn)率（）、查全率（）和值（），各指標(biāo)數(shù)學(xué)定義分別如下：

其中，（True Positive）為被檢測為正的正樣本數(shù)；（False Positive）為被檢測為正的負(fù)樣本數(shù)；（False Negative）為被檢測為負(fù)的正樣本數(shù)。

在檢測Android 應(yīng)用程序中面向?qū)ο蟮拇a異味時(shí)，研究人員常使用傳統(tǒng)檢測桌面應(yīng)用程序中代碼異味的工具。對于此類檢測工具的檢測精度評價(jià)已有大量研究進(jìn)行了總結(jié)。其中，Lim重點(diǎn)評價(jià)了JSpIRIT、JDeodorant、DECOR 和TACO 四個(gè)傳統(tǒng)的檢測工具對Android 應(yīng)用程序中代碼異味的檢測效果。結(jié)果表明，在對Andriod 應(yīng)用程序中的代碼異味進(jìn)行檢測時(shí)，4 個(gè)檢測工具的漏檢率極高。針對Andriod 應(yīng)用程序中的異味Large Class，DECOR作為其中檢測效果最好的工具，結(jié)果中的值僅為36%，而JDeodoran 則無法檢測出該異味。

目前，缺少對Android 特有代碼異味檢測工具的系統(tǒng)評價(jià)。因此，本文首先使用DAAP、aDoctor和PAPRIKA 分別對異味忽略成員的方法（Member Ignoring Method，MIM）進(jìn)行檢測，然后利用查準(zhǔn)率、查全率和值對3 個(gè)檢測工具的檢測效果進(jìn)行評價(jià)，從而探討3 個(gè)工具的檢測精確度。MIM 是指某個(gè)類中的方法，該方法既是非靜態(tài)方法，也是非空方法，但該方法沒有訪問所在類的任何屬性。本文選取了6 個(gè)開源Android 應(yīng)用程序作為待測試程序，詳細(xì)描述見表5。

表5 6 個(gè)Android 應(yīng)用程序及相關(guān)信息Tab.5 Six Android applications and related information

3 個(gè)檢測工具對6 個(gè)Android 應(yīng)用程序中異味MIM 的平均檢測結(jié)果見表6，具體檢測結(jié)果如圖2所示。從表6 和圖2 中可以看出，3 個(gè)工具對MIM的檢測性能綜合排名為：aDoctor＞PAPRIKA＞DAAP。由此可知，aDoctor 的檢測效果最好，其值較DAAP 平均提高16.18%、較PAPRIKA 平均提高5.11%。

圖2 不同工具在6 個(gè)Android 應(yīng)用程序上的檢測結(jié)果Fig.2 Detection results of different tools on 6 Android applications

表6 3 個(gè)檢測工具對MIM 的平均檢測結(jié)果Tab.6 Average detection results for MIM by 3 detection tools %

綜上所述，3 個(gè)工具對MIM 的檢測性能綜合排名為：aDoctor＞PAPRIKA＞DAAP。aDoctor 作為檢測效果最好的工具，值較DAAP 平均提高16.18%、較PAPRIKA 平均提高5.11%。

5 結(jié)束語

本文對近幾年用于Android 應(yīng)用程序中代碼異味檢測的工具和方法做了全面歸納與總結(jié)，并對Android 特有代碼異味檢測工具的性能進(jìn)行了簡單的評估。綜合目前的實(shí)際需求，Android 應(yīng)用程序中代碼異味的檢測工具和方法的未來研究方向包括：

（1）由于Android 應(yīng)用程序與傳統(tǒng)桌面應(yīng)用程序在程序結(jié)構(gòu)、API 調(diào)用、內(nèi)存、CPU、網(wǎng)絡(luò)、電池等方面的諸多差異，Android 應(yīng)用程序中代碼異味的種類及分布比傳統(tǒng)桌面應(yīng)用程序中的更復(fù)雜。因此，將傳統(tǒng)的檢測工具直接應(yīng)用在Android 應(yīng)用程序中的代碼異味檢測上，其檢測效果差且存在局限性。目前，針對Android 應(yīng)用程序中面向?qū)ο蟠a異味檢測的工具僅有PAPRIKA 一個(gè)，且最多只能檢測其中的4 種代碼異味。為深入研究Android 應(yīng)用程序中的代碼異味，未來可以針對Android 應(yīng)用程序的架構(gòu)，提出適合且檢測效果較好的代碼異味檢測工具。

（2）目前，針對Android 特有代碼異味檢測的具有代表性的工具只有DAAP、aDoctor 和PAPRIKA，且這3 個(gè)檢測工具都是基于度量的檢測方法所設(shè)計(jì)的。因此，在檢測的過程中會受到閾值局限，出現(xiàn)漏檢的情況，其檢測結(jié)果也并不理想。因此，未來可以參考面向?qū)ο蟠a異味檢測方法，基于其他檢測方法研發(fā)出檢測效果更好的檢測工具。

（3）許多研究者在研究傳統(tǒng)面向?qū)ο蟮拇a異味時(shí)，針對多種異味之間的聯(lián)系、如共存進(jìn)行深入研究。而Android 應(yīng)用程序中不僅存在面向?qū)ο蟮拇a異味，還存在其特有的代碼異味。因此，針對2 類異味之間存在的聯(lián)系同樣也亟待繼續(xù)加大研發(fā)力度。目前，可同時(shí)檢測2 類代碼異味的工具有PAPRIKA，且其可檢測的異味種類有限。因此，為了方便探索Android 應(yīng)用程序中2 類代碼異味之間的聯(lián)系、進(jìn)行大規(guī)模實(shí)驗(yàn)，未來可以繼續(xù)對PAPRIKA 進(jìn)行擴(kuò)展，使其可以檢測更多種類的代碼異味，還可以繼續(xù)探索其他檢測方法來檢測2 類代碼異味，提出更高效、便捷的檢測工具。

最后，本文研究可以給Android 應(yīng)用程序中的代碼異味的研究者提供一些參考，選擇合適的檢測和重構(gòu)工具，有助于后續(xù)對Android 應(yīng)用程序中的代碼異味進(jìn)行深入研究。