Analyse précise et à l’échelle des historiques de code source

Precise temporal analysis of source code histories at scale

• Auteur / Autrice : Quentin Le Dilavrec
• Direction : Arnaud Blouin, Jean-Marc Jézéquel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 05/02/2024
• Etablissement(s) : Université de Rennes (2023-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : MATISSE
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes) - DiverSe
• Jury : Président / Présidente : Sandrine Blazy
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Arnaud Blouin, Jean-Marc Jézéquel, Jean-Rémy Falleri, Stefano Zacchiroli‎, Djamel Eddine Khelladi
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Martin Monperrus, Martin Pinzger

Mots clés

Mots clés contrôlés

Calcul intensif (informatique)

Logiciels -- Maintenance

Génie logiciel

Mots clés libres

Génie logiciel

Analyse d’historiques

Coévolution

Maintenance des logiciels

Calculintensif

Software engineering

History analysis

Co-Evolution

Software maintenance

Performances

Résumé

Les systèmes informatiques jouent un rôle central dans les sociétés contemporaines, se développant et s'adaptant continuellement pour répondre aux nouvelles exigences et pratiques.  Au fil des ans, grâce à des efforts de développement importants et à de nombreuses mises à jour du code, ces systèmes peuvent accumuler des millions de lignes de code. En outre, ils présentent des caractéristiques de complexité, de configurabilité et de multilinguisme, et s'appuient sur des pipelines de construction vastes et complexes pour cibler de multiples plateformes et matériels. Ce qui nécessite des analyses de code approfondies pour maintenir le code, contrôler la qualité et détecter les erreurs. L'analyse automatisée du code est un processus coûteux en ressources, principalement conçu pour examiner une seule version d'un logiciel. Actuellement, les méthodes d'analyse de code existantes peinent à évaluer efficacement plusieurs versions de logiciels au cours d'une seule analyse, ce qui prend beaucoup de temps. Ce type d'analyse de code, qui examine le code d'un logiciel à plusieurs moments de son existence, est appelé "analyse de code temporel". Les analyses temporelles de code ouvrent de nouvelles perspectives pour l'amélioration de la qualité et de la fiabilité des logiciels. Par exemple, de telles analyses permettraient d'étudier pleinement la façon dont le code et ses tests évoluent conjointement dans l'historique du code. Pour surmonter les différents défis qui empêchent de telles analyses de fonctionner à grande échelle, cette thèse apporte les contributions suivantes. Cette thèse démontre d'abord la faisabilité de l'analyse des changements de code source pour identifier les relations de causalité entre les changements (c'est-à-dire les co-évolutions). La deuxième contribution porte sur l'efficacité du calcul des modifications fines et de leurs impacts à partir de l'historique des codes. Pour ce faire, il a fallu revoir la manière dont les historiques des codes sources sont représentés et traités, en tirant parti de la nature structurée du code et de sa stabilité dans le temps. Cela a conduit à une approche, appelée HyperAST, qui calcule de manière incrémentale les dépendances référentielles. La troisième contribution est une nouvelle technique de différenciation structuré de code pour différencier les commits. Cette dernière contribution, appelée HyperDiff, complète HyperAST pour comparer les commits à grande échelle.

Software systems play a central role in contemporary societies, continuously expanding and adjusting to meet emerging requirements and practices. Over the years, through extensive development efforts and numerous code updates, those systems can accumulate millions of lines of code. Moreover, they exhibit complexity, configurability, and multi-language characteristics, relying on large and complex build pipelines to target multiple platforms and hardware. This requires extensive code analyzes to maintain code, monitor quality and catch bugs. Automated code analysis is a resource-intensive process primarily designed to examine a single specific software version. Presently, existing code analysis methods struggle to efficiently evaluate multiple software versions within a single analysis, taking up an impractical amount of time. This type of code analysis, which scrutinizes software code over several moments of its existence, is referred to as "temporal code analysis." Temporal code analyses open new opportunities for improving software quality and reliability. For example, such analyses would permit to fully study how code and their tests co-evolve in a code history. To overcome the different challenges that prevent such analyses to run at large scale, this thesis makes the following contributions. This thesis first demonstrates the feasibility of analyzing source code changes to identify causality relations between changes (ie. co-evolutions). The second contribution addresses the efficiency of computing fine-grained changes and their impacts from code histories. This required to revisit how source code histories are represented and processed, leveraging the structured nature of code and its stability through time. It led to an approach, called HyperAST, that incrementally computes referential dependencies. The third contribution is a novel code differencing technique for diffing commits. This last contribution, called HyperDiff, complements HyperAST to compare commits at scale.