模組的關聯強度

模組的關聯強度
by thinker
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coding
不論是要 porting 或者改寫，甚至是切割一個軟體，一開始大都很快的陷入一團混沌。這時最重要的是，儘快的了解模組的個別功能。欲瞭解模組的個別功能，在反向工程中，必需透過釐清模組之間的訊息交換過程，從而瞭解模組在系統中所扮演的角色。

大部分人的做法，透過追蹤程式碼的呼叫情形，一步一步的組織出模組間的互動模式，從而猜測其功能。然而，模組間的互動往往是分散的，而非集中在一個程式碼區塊。再加上不同模組間呼叫是交錯，而非連續，使的追蹤更為困難。透過追蹤程式碼所得到的訊息是鎖碎而片段的，必需透過不斷的猜測、修正和驗證，才能讓模組的原貌慢慢現形。

模組之間的關係是錯綜複雜的，若能抓住其主要的脈絡，加以分析，卻能得到提網切領的功效，使其外貌浮現。但，脈絡的搜尋何其容易，往往是遍尋而不著。雖然如此困難，主要脈絡卻有其徵兆。越是重要的脈絡，其互動、重復的次數越是頻繁。基於這個原則，若能將分散的呼叫過程加以統計、分析，就能找出重要的脈絡。

其中，模組之間的關聯性，若能透過圖形加以表示。關聯性越強的模組之間，有更粗的連結，越強的兩個模組，位置上就更加接近。如此，我們可以很快的了解有哪些模組間的互動是重要的，而另外一些則是旁支末節。依此工具，進行有系統的分析，應該能更有效率的瞭解一系統。

Doxygen 一類的工具，其實已經幫我們建立出這些關連了。但卻沒加以統計，並以視覺的方式表現。若能在 doxygen 上加工，或利用其產出之資料，加以統計和分析。應該能快速的得到這些資訊，組出我們所需的工具。目前我還沒不知道有現成的工具可以做到這些分析，若有人知，還請捎一封信過來，或留個言。再不然，來日有空時，或許我會站在其它工具的肩膀上，做出這類的工具。

最後更新時間: 2007-04-24 01:29:44 CST | 引用
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on 2007-04-24 03:36:12 CST
Kuon said ..
Doxygen 這類可以建立 xref 的程式, 也算是一種 Source Code Analysis, 但是我印象中似乎並沒有Loop Emulation的實作, 也就是表達不出特定實作中的函數呼叫次數, 這可能還是得靠Run-time Profiling來補足.
on 2007-04-24 16:25:08 CST
Thinker said ..
我個人比較偏向靜態分析，透過靜態的資訊較不複雜。靜態資訊包括連結的數目，相對於動態的呼叫次數，或許更能表現模組之間的關連性。必竟從 programmer 的角度來看，靜態的關聯度才是造成系統複邏輯雜度的主要因素。