Automated Microservice Code-Smell Detection
Automated Microservice Code-Smell Detection
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自动化微服务代码气味检测
DOI：
10.1007/978-981-33-6385-4_20
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Cerny, T.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Walker, A.;Das, D.;Cerny, T.
微服务架构（MSA）正在迅速接管现代软件工程，并成为新的基于云的应用程序（app）的主要架构。使用MSA有很多优点，但使用比典型的单片企业应用程序更复杂的架构也有很多缺点。除了典型应用程序的正常不良编码实践和代码气味之外，MSA特定的代码气味很难在分布式应用程序中发现。单片应用程序有许多静态代码分析工具，但没有工具可以为基于MSA的应用程序提供代码气味检测。本文提出了一种基于MSA的分布式应用程序代码气味检测方法。我们开发了一个开源工具MSANose，它可以准确地检测到多达11种不同类型的MSA特定代码气味。我们通过一个基准MSA应用程序的案例研究来演示我们的工具，并验证其准确性。我们的结果表明，在整个开发过程中或在部署到生产环境之前，使用字节码和/或源代码分析可以检测到MSA应用程序中的代码气味。
Microservice Architecture (MSA) is rapidly taking over modern software engineering and becoming the predominant architecture of new cloud-based applications (apps). There are many advantages to using MSA, but there are many downsides to using a more complex architecture than a typical monolithic enterprise app. Beyond the normal bad coding practices and code-smells of a typical app, MSA specific code-smells are difficult to discover within a distributed app. There are many static code analysis tools for monolithic apps, but no tool exists to offer code-smell detection for MSA-based apps. This paper proposes a new approach to detect code smells in distributed apps based on MSA. We develop an open-source tool, MSANose, which can accurately detect up to eleven different types of MSA specific code smells. We demonstrate our tool through a case study on a benchmark MSA app and verify its accuracy. Our results show that it is possible to detect code-smells within MSA apps using bytecode and or source code analysis throughout the development or before deployment to production.
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DOI：
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2009
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