異常傳播網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)建模方法及特性分析

邱 翔 張 莉

(北京航空航天大學(xué) 計算機(jī)學(xué)院，北京100191)

軟件系統(tǒng)功能的多樣化和復(fù)雜化使軟件魯棒性問題已經(jīng)成為業(yè)界關(guān)注的主要問題之一.異常處理作為提高系統(tǒng)魯棒性的重要手段，它將系統(tǒng)在異常情況下的正?？刂屏髋c處理該異常的控制流進(jìn)行分離.但遺憾的是，軟件系統(tǒng)的復(fù)雜性使異?？刂屏鞯姆治鲈桨l(fā)的困難.在復(fù)雜的軟件系統(tǒng)中，異常處理機(jī)制與編程語言緊密耦合［1］.因此，本文關(guān)注的是Java語言的異常處理機(jī)制.對于Java語言而言，一旦拋出異常，程序會搜索匹配該異常的第1個catch塊進(jìn)行異常處理.由拋出異常的方法到最終確定包含該異常類型處理塊的方法所途經(jīng)的調(diào)用鏈就是該異常類型的異常傳播路徑.由于異常傳播的全局性［2］、弱邊界性［3］，增加了軟件維護(hù)過程的難度和成本.

以往研究者對異常傳播現(xiàn)象進(jìn)行分析時，關(guān)注的是對單一傳播路徑的抽取和異常拋出源點的確定，而在異常傳播過程中存在多條異常傳播路徑都包含的方法節(jié)點，本文稱為紐帶節(jié)點，這類方法節(jié)點讓軟件系統(tǒng)中的異常傳播路徑不再是孤立的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu).異常傳播路徑通過這些紐帶節(jié)點進(jìn)行關(guān)聯(lián)，出現(xiàn)了異常傳播的網(wǎng)絡(luò)化現(xiàn)象［2］.

隨著系統(tǒng)科學(xué)的發(fā)展，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)已作為理解和抽象復(fù)雜系統(tǒng)的有效手段.通過對軟件元素及其之間的關(guān)系進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)化描述，并由此分析軟件拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的特性及其演化規(guī)律，為軟件的開發(fā)和維護(hù)過程提供理論支持［4－6］.以方法調(diào)用關(guān)系為基礎(chǔ)的軟件網(wǎng)絡(luò)圖［4］具有高聚集系數(shù)和平均距離很小的小世界特性，其度分布基本符合冪律分布.本文所討論的異常傳播網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)同樣是方法調(diào)用依賴關(guān)系.因此，本文也將關(guān)注它的小世界特性及其度分布的分布特征.

本文關(guān)注的是Java中的可檢測異常(Compiled-Exception)［1］，又稱編譯期異常，該類異?？梢酝ㄟ^對代碼或編譯中間結(jié)果的靜態(tài)分析完成對其傳播路徑的搜索.如無特殊說明，下文所提及的異常傳播路徑指的是針對可檢測異常的異常傳播路徑.在以往研究工作的基礎(chǔ)之上，首先對異常傳播路徑進(jìn)行提取，然后通過定義異常傳播路徑中方法之間的異常傳遞關(guān)系對異常傳播網(wǎng)絡(luò)化特征進(jìn)行統(tǒng)一描述，提出了異常傳播網(wǎng)絡(luò)模型.最后基于5個開源軟件包對度分布、傳播異常類型的層次分布、聚集系數(shù)以及平均最短路徑等指標(biāo)進(jìn)行分析.

1 相關(guān)研究

現(xiàn)有的關(guān)于軟件靜態(tài)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模研究都是借鑒傳統(tǒng)軟件工程的建模技術(shù)，主要是針對結(jié)構(gòu)化軟件和面向?qū)ο筌浖?通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，編程元素及其之間的關(guān)系可以用于構(gòu)造軟件系統(tǒng)的基本拓?fù)浣Y(jié)構(gòu).例如結(jié)構(gòu)化軟件的子過程或函數(shù)以及它們之間的調(diào)用關(guān)系［4］;面向?qū)ο筌浖念愐约邦愔g的關(guān)系［4－5］.

隨著軟件魯棒性問題在業(yè)界重視程度的提高，異常傳播這一研究領(lǐng)域也受到國內(nèi)外研究者越來越多的關(guān)注.其中比較著名的研究是文獻(xiàn)［6］針對面向?qū)ο筌浖岢龅腏ex異常傳播分析工具.文獻(xiàn)［7－8］提出了基于控制流的異常傳播分析方法，該方法主要關(guān)注異常拋出和捕獲的程序上下文環(huán)境.文獻(xiàn)［2］針對異常傳播過程中的“重拋出”問題，對Java服務(wù)應(yīng)用Tomcat進(jìn)行“重拋出”的識別和數(shù)據(jù)可達(dá)性分析.

上述研究者都沒有對異常傳播結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)化特征進(jìn)行建模和分析，而更多的關(guān)注于對異常傳播路徑的提取以及異常拋出源點的識別.

2 異常傳播網(wǎng)絡(luò)

2.1 異常傳播結(jié)構(gòu)

以Java為例，異常傳播結(jié)構(gòu)的生成主要有以下 3 種情況產(chǎn)生［8］:

1)方法中try塊拋出異常且該方法的catch塊捕獲了異常，程序繼續(xù)執(zhí)行;

2)方法中try塊拋出異常，該方法也找到了匹配的處理程序，但在catch塊又重新拋出了異?；蛴忠l(fā)其他異常，異常將向外層的try塊(如果有try塊的嵌套)傳播或沿方法調(diào)用序列傳播;

3)方法中try塊拋出異常但該方法中沒有找到匹配的處理程序，異常將向外層的try塊(如果有try塊的嵌套)傳播或沿方法調(diào)用序列傳播.

由此可知，面向方法調(diào)用的軟件依賴圖構(gòu)成異常傳播結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)，方法之間的調(diào)用關(guān)系構(gòu)成了異常傳播的路徑.

本文以往的工作［9］在方法層次對軟件依賴關(guān)系擴(kuò)展，將方法和異常類型通過拋出關(guān)系和捕獲關(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)，將軟件依賴關(guān)系和異常類型層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行有機(jī)地結(jié)合，提出了軟件擴(kuò)展依賴圖的概念.以軟件擴(kuò)展依賴圖為基礎(chǔ)，提出了一種基于深度優(yōu)先搜索的異常傳播路徑提取算法，將異常傳播結(jié)構(gòu)描述成與某種被處理異常相關(guān)的方法調(diào)用鏈，即異常傳播路徑.

2.2 異常傳播網(wǎng)絡(luò)模型

采用文獻(xiàn)［9］提出的抽取算法對異常傳播結(jié)構(gòu)進(jìn)行抽取，可以獲取較為完整的異常傳播路徑.同時也可以得到與異常傳播路徑相關(guān)的異常拋出源點及與傳播過程相關(guān)的異常類型.本文在已有的工作基礎(chǔ)之上提出一種異常傳播網(wǎng)絡(luò)模型，定義如下:

異常傳播網(wǎng)絡(luò) EPG=〈V，E〉，EPG為有向無權(quán)圖，V為節(jié)點集，對于任意vi∈V代表類或接口中的方法;E為節(jié)點之間邊的集合，對于任意有序?qū)Α磛i，vj〉∈V當(dāng)且僅當(dāng)vi與vj之間存在異常傳遞關(guān)系，即vi拋出異常E且vj是異常E的接收方法.

圖1為tomcat-coyote.jar的異常傳播網(wǎng)絡(luò)圖.

圖1 異常傳播網(wǎng)絡(luò)模型

3 異常傳播網(wǎng)絡(luò)的特性分析

本文以開源軟件DependceFinder(http://dep-find.sourceforge.net)對編譯后的中間結(jié)果jar包進(jìn)行解析，生成描述方法調(diào)用關(guān)系的XML文件;開源框架 ASM(http://asm.ow2.org)可以實現(xiàn)對異常類型拋出和捕獲語義的識別，從而完成對異常傳播結(jié)構(gòu)的抽取.

本文在對異常傳播網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程中，僅對jar包內(nèi)的.class文件進(jìn)行分析，并不包括第三方工具包，因此會對傳播路徑提取的完整性造成一定的影響.

本文將針對5個開源軟件進(jìn)行異常傳播路徑的提取，選取的開源軟件如下:

1)ant.jar:流程腳本引擎，用于自動化調(diào)用程序完成項目的編譯、打包、測試等;

2)httpclient-4.0.1.jar:支持 HTTP 協(xié)議的客戶端編程工具包;

3)tomcat-coyote.jar:為 tomcat的容器提供了對底層socket連接數(shù)據(jù)的封裝;

4)log4j-1.2.16.jar:基于 java 的日志工具包;

5)jsse.jar:java安全套接字?jǐn)U展包.

軟件包統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表1所示.

表1 軟件包統(tǒng)計數(shù)據(jù)

3.1 度

度作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的基本屬性之一，體現(xiàn)了節(jié)點在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的重要程度.節(jié)點vi的度定義為與該節(jié)點vi連接的其他節(jié)點的數(shù)目.作為有向網(wǎng)絡(luò)，度分為出度(out-degree)和入度(in-degree).在異常傳播網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點的出度表示該方法拋出異常過程的數(shù)目;而入度則表示該方法接收異常過程的數(shù)目，可能是對該異常類型的再次拋出或者處理.度的概念反映的是方法接收或拋出異常過程的數(shù)目，而忽略具體的異常類型.網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點度的分布情況可以用分布函數(shù)P(k)表示.本 文 采 用 度 的 補(bǔ) 累 積 分 布 CCDF［10］(Complementary Cumulative Distribution Function)表示度的分布情況P(k)，即P(k)表示節(jié)點的度大于等于k(節(jié)點的出度或入度)的概率.

圖2 雙對數(shù)坐標(biāo)系下異常傳播網(wǎng)絡(luò)度分布

圖2描述的是雙對數(shù)坐標(biāo)系下5個軟件包異常傳播網(wǎng)絡(luò)度的CCDF分布.由圖可知:①異常傳播網(wǎng)絡(luò)的出度和入度分布在尾部都出現(xiàn)下墜現(xiàn)象，其主要原因是異常傳播網(wǎng)絡(luò)中存在極少的具有大量異常拋出過程數(shù)目或異常接收過程數(shù)目的方法節(jié)點，如tomcat-coyote.jar中入度的最大值為57，而此類節(jié)點只有1個，相似情況也發(fā)生在出度分布中;②5個軟件包的異常傳播網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模差異較大，但其出度和入度分布卻十分相似;表2給出了度分布的線性相關(guān)系數(shù).雖然異常傳播網(wǎng)絡(luò)分布尾部都出現(xiàn)下墜現(xiàn)象，但是其分布總體線性相關(guān)系數(shù)(R2)較高，說明傳播網(wǎng)絡(luò)的出度和入度基本滿足冪律分布.

表2 度分布線性相關(guān)系數(shù)

存在極少的具有大量出度或入度的節(jié)點是異常傳播網(wǎng)絡(luò)度分布尾部出現(xiàn)下墜現(xiàn)象的根源，而異常傳播網(wǎng)絡(luò)更多地關(guān)注同時具有高出度和高入度的方法節(jié)點，如 tomcat-coyote.jar中 org.apache.jk.config.WebXml2Jk.generate 方法入度為30，出度為31，這類節(jié)點是促使傳播結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)化的紐帶節(jié)點，又稱之為集散(hub)節(jié)點.文獻(xiàn)［11］的研究表明:降低入度hub之間的相互連接、減少入度hub的后繼節(jié)點數(shù)量可以降低大范圍變更的頻繁發(fā)生，提高軟件穩(wěn)定性.針對這些集散節(jié)點的代碼變更將直接造成整個傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化.因此，這些節(jié)點將是軟件設(shè)計初期、后期程序理解以及維護(hù)的重點.

3.2 異常類型層次結(jié)構(gòu)

在面向?qū)ο笳Z言中，一個異常被表示為一個類的實例，這就為異常傳播路徑的提取帶來了挑戰(zhàn).由于異常的分類來源于類的層次結(jié)構(gòu)，因此，在對異常類型進(jìn)行捕獲時可以發(fā)生如下情況:對異常類型A的捕獲語句可以實現(xiàn)對A的一系列子類型的捕獲，而異常的拋出也存在這種情況.而在算法實現(xiàn)過程中，異常類型層次結(jié)構(gòu)是判斷方法所拋出的異常類型是否被捕獲的關(guān)鍵因素.

本文將異常傳播路徑中拋出或處理的異常類型信息與異常傳播網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鬟M(jìn)行綜合分析以發(fā)現(xiàn)軟件開發(fā)人員在設(shè)計異常處理機(jī)制時對異常類型層次使用的傾向性.其中異常類型層次結(jié)構(gòu)的第0層為Java的頂層異常類型，即java.lang.Th-rowable;第 1層 代 表 繼 承 于 java.lang.Throwable的異常類型，如 java.lang.Exception;第2～4層以此類推.

3.2.1 異常類型的拋出

在異常傳播結(jié)構(gòu)提取時，是以對該異常的處理方法為搜索起點，配合異常類型層次結(jié)構(gòu)的分析過程，實現(xiàn)對異常類型拋出關(guān)系的識別，如圖3所示.本文對拋出異常類型層次分布的描述以度分布為基礎(chǔ)，對于圖中的每個點的含義為:出度為k的節(jié)點集合的平均拋出異常類型層次，主要描述了節(jié)點異常拋出數(shù)目與拋出異常類型層次之間的對應(yīng)關(guān)系.從圖中可以看出，ant.jar，tomcat-coyote.jar，jsse.jar拋出的異常類型層次比較穩(wěn)定.ant.jar，tomcat-coyote.jar大部分集中在第 2 層，以java.io.IOException(繼承 java.lang.Exception)為主;jsse.jar大部分集中在第 3 層，以 java.net.SocketException(繼承 java.io.IOException)為主;在異常傳播過程中存在“不要傳播抽象異?！钡脑瓌t［12］，而這5個軟件包都違背了上述原則，在其異常傳播過程中所拋出的異常類型主要集中在IOException或SocketException等抽象異常類型.

圖3 異常傳播網(wǎng)絡(luò)中拋出異常類型層次分布情況

3.2.2 異常類型的捕獲

與異常類型的拋出相比較，異常類型的捕獲總是在含有catch塊的方法節(jié)點中，因此，對于每一條傳播路徑，只有一個方法節(jié)點捕獲相關(guān)異常類型，如圖4所示.本文對捕獲異常類型層次分布的描述與拋出異常類型的層次描述類似，對于圖中的每個點的含義為:節(jié)點入度為k的節(jié)點集合的平均捕獲異常類型層次.圖中可見，與異常的拋出相對應(yīng)，對異常的捕獲主要集中高層異常類型java.lang.Exception 或 java.io.IOException.其中一個原因是 java.lang.Exception 或 java.io.IOException作為異常類型層次結(jié)構(gòu)的較高層次，在catch塊中可以處理所有子異常類型，為開發(fā)者提供了便捷，但為后續(xù)的軟件維護(hù)增加了異常語義分析的難度.另外，自定義異常的廣泛應(yīng)用也是異常類型層次多樣化的一個原因.此外，異常類型的捕獲節(jié)點都集中在入度較少的節(jié)點中，同時也印證了4.1節(jié)中入度較高的節(jié)點是中轉(zhuǎn)節(jié)點的結(jié)論.

圖4 異常傳播網(wǎng)絡(luò)中捕獲異常類型層次分布情況

3.3 網(wǎng)絡(luò)平均距離與聚集系數(shù)

網(wǎng)絡(luò)中2個節(jié)點i和j之間的距離dij定義為連接這2個節(jié)點的最短路徑上的邊數(shù).網(wǎng)絡(luò)中的平均最短路徑長度L定義為任何2個節(jié)點之間距離的平均值，即

式中N為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)［13］.對于平均距離較大的網(wǎng)絡(luò)，信息在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中傳播開來需要較長的時間.而對于平均距離較小的網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的連接會相對較強(qiáng)，不容易被破壞，信息的傳遞也會更迅速、更穩(wěn)定和更加準(zhǔn)確可靠［11］.本文對任意2個節(jié)點之間的最短路徑采用BFS(廣度優(yōu)先算法)進(jìn)行可達(dá)節(jié)點的搜索，但對于異常傳播網(wǎng)絡(luò)而言，并不是強(qiáng)連通圖，因此，對于2個節(jié)點之間的不可達(dá)現(xiàn)象將不在平均最短路徑的計算范圍內(nèi).

聚集系數(shù)一般和平均最短路徑同時提到，它們是反映復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)“小世界”特性的2個重要性質(zhì)［13］.所謂網(wǎng)絡(luò)的聚集特性，意指網(wǎng)絡(luò)中你朋友的朋友可能彼此也是朋友.假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中的一個節(jié)點vi有ki條邊與其他節(jié)點相連，這ki個節(jié)點成為節(jié)點vi的鄰居.這ki個節(jié)點的實際邊數(shù)為Ei和總的可能的邊數(shù)ki(ki－1)/2之比定義為節(jié)點vi的聚集系數(shù)Ci，即Ci=2Ei/ki(ki－1).整個網(wǎng)絡(luò)的聚集系數(shù)C為網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點聚集系數(shù)Ci平均值［13］.

本文對表1中的軟件包進(jìn)行平均路徑長度和聚集系數(shù)進(jìn)行分析可知:①除了tomcat-coyote.jar的聚集系數(shù)大于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)，ant.jar，httpclient-4.0.1.jar和jsse.jar的聚集系數(shù)與隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)持平，而log4j-1.2.16.jar的聚集系數(shù)為 0.對于小世界網(wǎng)絡(luò)，其聚集系數(shù)C?Crand，以上開源軟件包的異常傳播網(wǎng)絡(luò)都不具備“小世界”的特性，該現(xiàn)象主要是與異常傳播的“弱邊界性”相關(guān)，在復(fù)雜軟件系統(tǒng)中，異常的產(chǎn)生和處理過程并不一定在一個局部化區(qū)域內(nèi)，異常傳播頻繁跨越組件的邊界［2］，降低了方法節(jié)點之間的緊密程度;②ant.jar，tomcat-coyote.jar和 jsse.jar的平均最短路徑都在兩跳以上，而 httpclient-4.0.1.jar和 log4j-1.2.16.jar的平均最短路徑小于兩跳.異常傳播網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑的主要影響因素是異常傳播路徑的跳數(shù).除 tomcat-coyote.jar，ant.jar和 jsse.jar外，其余2個軟件包的異常傳播路徑中長度為2跳的比例都在90%以上，能夠遵循Shenoy提出的第3條規(guī)律:異常捕獲的代碼位置盡可能地靠近異常拋出的位置［14］，而 tomcat-coyote.jar，ant.jar和 jsse.jar的多跳數(shù)傳播路徑的比例(tomcat-coyote.jar-34.2%，ant.jar-74.9% 和 jsse.jar-52.8%)明顯大于其余2個軟件包［9］.

4 結(jié)論

在軟件工程領(lǐng)域，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用使研究者對軟件結(jié)構(gòu)有了更深一步的了解.傳統(tǒng)軟件網(wǎng)絡(luò)化建模聚焦于軟件的各個層次，通過實例化軟件各個層次的元素以及元素之間的關(guān)系，形成網(wǎng)絡(luò)化結(jié)構(gòu).本文在以往工作的基礎(chǔ)之上，通過定義異常在方法之間的傳遞關(guān)系，首次將單一、分割的異常傳播路徑進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)化建模.

本文選取5個不同類型的軟件包所抽取的異常傳播網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征分析.由分析可知，異常傳播網(wǎng)絡(luò)的出度和入度基本符合冪律分布;由異常類型層次的分析結(jié)果可知，異常傳播過程大多數(shù)違反了“不要傳播抽象異常”的原則;此外，由于異常傳播的“弱邊界性”，軟件異常傳播網(wǎng)絡(luò)的聚集系數(shù)都很低，使得無法體現(xiàn)“小世界”特性.

通過度分布、傳播異常類型的層次分布、聚集系數(shù)以及平均最短路徑等指標(biāo)對其進(jìn)行分析可知:①異常傳播網(wǎng)絡(luò)以網(wǎng)絡(luò)化的形式描述了軟件系統(tǒng)的異常處理架構(gòu)，根據(jù)其度分布的特點，實施對集散節(jié)點數(shù)量的有效控制，能夠有效地降低軟件變更和維護(hù)的成本;②雖然在異常傳播過程中抽象異常仍然是軟件設(shè)計者在異常拋出和處理過程中的首選，但是將抽象異常實例化能夠有效協(xié)助追蹤異常傳播的源頭;③異常傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的聚集系數(shù)較低，沒有呈現(xiàn)軟件系統(tǒng)的高內(nèi)聚特征，因此需要軟件設(shè)計者注重異常處理結(jié)構(gòu)設(shè)計時的邊界性設(shè)計，以提高系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性和魯棒性.例如可以利用系統(tǒng)中各個模塊中確定的邊界為異常處理提供一個清晰的說明，因為這樣可以清晰地理解異常傳播路徑［12，15］.

在構(gòu)建異常傳播網(wǎng)絡(luò)過程中，異常傳播路徑抽取的完整性將決定網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模，由于本文考慮的抽取對象僅局限于軟件包本身的.class文件而不包含第三方文件，會對傳播路徑的完整性造成一定的影響.因此，進(jìn)一步提高異常傳播結(jié)構(gòu)的完整性是下一步工作的重點.

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