Laufzeitanalysen mit Hilfe der Aspektorientierten ... - Feldschmid

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Wurde alles richtig implementiert, so wird in der Entwicklungsumgebung ” Eclipse“ links neben dem Aspekt ein kleiner Pfeil angezeigt, der beim Herüberfahren mit der Maus die anvisierte Stelle im Black-Box-Projekt anzeigt. Abbildung 3.3: Der Aspekt Ausgeben von SQL-Statements zeigt auf eine Codestelle Umgekehrt wird bei der anvisierten Stelle im Black-Box-Projekt ein entgegengesetzter Pfeil angezeigt: Abbildung 3.4: Main-Methode, auf die der Aspekt Ausgeben von SQL-Statements zeigt Allerdings sind der Erfassung der Laufzeitinformationen gewisse Grenzen gesetzt, die im Folgenden untersucht werden. 3.3 Grenzen der Laufzeitinformationsbeschaffung Mit AOP können keine echten Ausführungszeiten einer Methode oder eines Teilbereichs des Programms ermittelt werden. Für eine Zeitmessung muss vor und nach dem zu messenden Code zusätzlicher AOP-Code eingefügt werden. Dieser zusätzliche Code ist, zusätzlich zum normalen Code, während der Programmausführung auszuführen, wodurch wiederum zusätzliche Zeit beansprucht wird und somit das Gesamtergebnis einer gemessenen Ausführungszeit verfälscht wird. Die mit AOP ermittelten Ausführungszeiten 18
sind daher immer nur Näherungswerte, die allerdings trotzdem gut für Vergleichszwecke herangezogen werden können. Mit AOP ist es zudem nicht möglich, den Code zwischen einem try- und catch-Block oder den Ausführungsort eines Threads in einem Join-Point anzugeben. Auch das Erfassen von technischen Informationen, wie z.B. die Anzahl der benötigten Speicherzellen für ein Objekt, ist beim managed Code, wie z.B. Java, nicht möglich, da AOP ebenfalls wie der managed Code nur in einer Sandbox abläuft und keinen Zugriff auf die Arbeitsweisen der Virtual Machine hat. 3.4 Anwendungsmöglichkeiten mit Laufzeitinformationen Wurden einige Laufzeitinformationen aus einem Programm mit den entsprechenden Aspekten extrahiert, so stellt sich nun die Frage, wie diese weiterzuverarbeiten sind. Ein besonders wichtiger Anwendungsfall ist die Grundlagenbildung für einen Profiler. Dieser müsste allerdings zusätzlich mit statischen Analysen ergänzt werden, um das volle Spektrum der Softwareanalyse nutzen zu können. Weiter könnten die Laufzeitinformationen für die Erstellung von Sequenzdiagrammen oder zum Kennenlernen eines Programms verwendet werden. Unter Kennenlernen ist hier zu verstehen, dass ein Entwickler die Aufgabe bekommen hat, eine ihm unbekannte Software um gewisse Funktionalitäten zu erweitern / abzuändern ohne dabei auf Softwaredokumentation oder früher beteiligte Entwickler zurückzugreifen. Durch entsprechende Laufzeitinformationen könnten hier schnell und einfach die vorhandene Softwarearchitektur, die dafür benötigt wird, und der Programmablauf der zu erweiternden Software ermittelt werden. Soll darüber hinaus ein Programm aufgrund schlechter Performance optimiert werden, so könnte es sehr wichtig sein, die Methode mit der längsten Ausführungsdauer zu identifizieren. Auch dies ist mit Laufzeitinformationen möglich. Ebenfalls sind Laufzeitinformationen für das Testen von Software geeignet: Es wird vor der Ausführung eines Programms abgeschätzt, wie lange eine gewisse Methode benötigen darf. Danach wird die Software ausgeführt und die theoretisch ermittelte Zeit mit der tatsächlichen Ausführungszeit verglichen. Unterscheiden sich diese Werte gravierend, so könnte dies bereits ein Indiz für fehlerhaften Code sein. Eine weitere Möglichkeit des Testens wäre eine eigene Implementierung, auf Basis von Laufzeitinformationen, für das Tracen eines Programms. Auch können Laufzeitinformationen zur Softwarequalitätsicherung der Softwarearchitektur eingesetzt werden, indem die Soll-Architektur mit der tatsächlichen Implementierung abgeglichen wird und dabei Komponenten überführt werden, die andere Komponenten verbotener Weise übergehen. 19
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