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核心概念
リファクタリングはソフトウェア開発において重要な手法ですが、プログラムの動作を変更してしまう危険性も孕んでいます。本稿では、リファクタリングに伴う危険性を体系的に診断するためのモデルと、そのモデルに基づいたプロトタイプツールを紹介します。
要約
リファクタリングの危険性診断モデル
本稿は、リファクタリングに伴う危険性を診断するためのモデルと、そのモデルに基づいたプロトタイプツール「ReFD」についての研究論文です。
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Diagnosing Refactoring Dangers
ソフトウェアは、新たな要求に対応するために定期的に変更・拡張されます。この過程で、ソフトウェアの構造はしばしば劣化し、拡張や適応のコストが大幅に増加します。これを「技術的負債」と呼びます。
技術的負債に対抗するためには、ソフトウェアの外部的な動作はそのままに、理解、変更、拡張が容易になるように構造を改善する必要があります。この活動を「リファクタリング」と呼びます。
リファクタリングは、ソフトウェアの内部構造を変更する一方で、その観察可能な動作を維持することと定義されています。リファクタリングは、ステップと呼ばれる、より小さく、動作を維持する変換のシーケンスに分割できます。
本稿では、リファクタリングの危険性、すなわちコードの動作の変化の可能性について、静的に検出する手法に焦点を当てています。リファクタリングを禁止するような前提条件ではなく、実際の危険性と可能な対応策についての洞察を提供することを目指しています。
リファクタリングの危険性を識別し、推論できるようにするために、リファクタリングのモデルが必要です。本稿では、ユビキタス言語（UL）を用いてこのモデルを紹介します。
ステップ
Fowlerは、リファクタリングを、ソフトウェアの内部構造に対して行われる変更であり、その観察可能な動作を維持するものと定義しています。リファクタリングは、ステップと呼ばれる、より小さく、動作を維持する変換のシーケンスに分割できます。ステップを実行した後、ソフトウェアはコンパイルおよび実行できる必要があります。
マイクロステップ
コードは、構文構造が追加または削除されたときに変更されます。クラスやメソッドの名前など、構文要素の名前を変更することは、最初に要素を削除し、次に新しい要素を追加することと考えることができます。両方の変更が適用可能な構文構造の数は、プログラミング言語のすべての構文要素で構成されます。この数も限られています。変更（追加、削除）と構文構造（クラス、メソッド、属性など）の組み合わせをマイクロステップと呼びます。
潜在的リスク
すべてのマイクロステップは、いくつかのリスク、すなわちプログラムの動作を変更する可能性を秘めています。潜在的リスクとは、後続のマイクロステップやリファクタリングが適用されるプログラムコードを考慮せずに、単独でプログラムの動作を変更する可能性のある、マイクロステップの問題です。各マイクロステップについて、すべての潜在的リスクを事前に理論的に集約することができます。潜在的リスクが実際のリスクであるかどうかは、コードのコンテキストによって異なります。
実際のリスク
リファクタリングが適用されるコードのコンテキストを調べることで、潜在的リスクが実際にコードに存在するかどうか、すなわちリファクタリングの完了後にプログラムの動作が変更される可能性のあるリスクであるかどうかが明らかになります。
危険性
実際のリスクは、必ずしも最終的にプログラムの動作を変更するわけではありません。これは、リファクタリングの実装として実行されるマイクロステップの完全なシーケンスによって異なります。危険性とは、マイクロステップによって引き起こされる実際のリスクであり、後続のマイクロステップによって軽減されないものと定義されています。
エラー
不適切なリファクタリングは、コードベースにエラーが導入される可能性があります。エラーには、実行時エラーとコンパイル時エラーの2種類があります。
深掘り質問
このリファクタリング診断モデルは、他のソフトウェア開発手法（アジャイル開発など）にも適用できるでしょうか？
はい、このリファクタリング診断モデルはアジャイル開発を含む他のソフトウェア開発手法にも適用できます。
アジャイル開発との親和性: アジャイル開発では、短いサイクルで反復的に開発を進めるため、リファクタリングが頻繁に発生します。このモデルは、リファクタリング前に潜在的な危険性を特定することで、アジャイル開発におけるコード品質の維持に役立ちます。
開発手法に依存しない特性: このモデルは、特定の開発手法に依存せず、コードベースの構造とリファクタリング操作に基づいて危険性を分析します。そのため、ウォーターフォール型開発など、他の開発手法にも適用可能です。
継続的インテグレーション/継続的デリバリー（CI/CD）への統合: このモデルは、CI/CDパイプラインに統合することで、自動化されたリファクタリングの安全性向上に貢献できます。
ただし、開発手法やプロジェクトの特性に応じて、モデルの適用方法や重視するポイントを調整する必要がある場合もあります。
コードベースの規模が大きくなると、このモデルの処理速度や精度はどのように変化するでしょうか？
コードベースの規模が大きくなると、このモデルの処理速度と精度は以下の様に影響を受ける可能性があります。
処理速度: 大規模なコードベースでは、プログラムグラフのノード数やリレーション数が増加するため、処理速度が低下する可能性があります。
対策: グラフアルゴリズムの最適化、インクリメンタル分析の実装、並列処理の導入などを検討する必要があります。
精度: 大規模なコードベースでは、複雑な依存関係や間接的な影響を分析することが難しくなり、誤検出（false positive）や検出漏れ（false negative）が増加する可能性があります。
対策: 静的解析技術の高度化、動的解析情報との組み合わせ、機械学習を用いたパターン認識などを検討する必要があります。
大規模なコードベースに効果的に適用するためには、処理速度と精度のバランスを考慮しながら、モデルの拡張や最適化を行う必要があります。
将来的に、リファクタリングの危険性診断と自動修正を組み合わせたツールが開発される可能性はあるでしょうか？
はい、リファクタリングの危険性診断と自動修正を組み合わせたツールが開発される可能性は高いです。
自動修正の基盤となる診断: このモデルは、危険性の種類と発生箇所を特定することで、自動修正に必要な情報を提供します。
機械学習による修正候補の提案: 過去の修正事例やコードベースの分析結果に基づいて、機械学習を用いて適切な修正候補を提案することができます。
修正の安全性と正確性の向上: 危険性診断と組み合わせることで、自動修正の安全性と正確性を向上させることができます。
ただし、自動修正には、以下の様な課題も存在します。
複雑な修正への対応: すべての危険性を自動修正できるわけではなく、複雑な修正には人手による対応が必要となる場合があります。
修正による副作用の防止: 自動修正によって、予期せぬ副作用が発生する可能性を考慮する必要があります。
将来的には、これらの課題を克服し、より高度な自動修正機能を備えたツールが登場することが期待されます。
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