Набор метрик Чидамбера и Кемерера

В 1994 году С. Чидамбер и К. Кемерер (Chidamber и Кетегег) предложили шесть проектных метрик, ориентированных на классы [24]. Класс — фундаментальный элемент объектно-ориентированной (ОО) системы. Поэтому измерения и метрики для отдельного класса, иерархии классов и сотрудничества классов бесценны для программного инженера, который должен оценить качество проекта.

Набор Чидамбера-Кемерера наиболее часто цитируется в программной индустрии и научных исследованиях. Рассмотрим каждую из метрик набора.

Метрика 1: Взвешенные методы на класс WMC (Weighted Methods Per Class)

Допустим, что в классе С определены п методов со сложностью с₁..._,c₂,..., с_n. Для оценки сложности может быть выбрана любая метрика сложности (например, цикломатическая сложность). Главное — нормализовать эту метрику так, чтобы номинальная сложность для метода принимала значение 1. В этом случае

Количество методов и их сложность являются индикатором затрат на реализацию и тестирование классов. Кроме того, чем больше методов, тем сложнее дерево наследования (все подклассы наследуют методы их родителей). С ростом количества методов в классе его применение становится все более специфическим, тем самым ограничивается возможность многократного использования. По этим причинам метрика WMC должна иметь разумно низкое значение.

Очень часто применяют упрощенную версию метрики. При этом полагают С_i= 1, и тогда WMC — количество методов в классе.

Оказывается, что подсчитывать количество методов в классе достаточно сложно. Возможны два противоположных варианта учета.

1. Подсчитываются только методы текущего класса. Унаследованные методы игнорируются. Обоснование — унаследованные методы уже подсчитаны в тех классах, где они определялись. Таким образом, инкрементность класса — лучший показатель его функциональных возможностей, который отражает его право на существование. Наиболее важным источником информации для понимания того, что делает класс, являются его собственные операции. Если класс не может отреагировать на сообщение (например, в нем отсутствует собственный метод), тогда он пошлет сообщение родителю.

2. Подсчитываются методы, определенные в текущем классе, и все унаследованные методы. Этот подход подчеркивает важность пространства состояний в понимании класса (а не инкрементности класса).

Существует ряд промежуточных вариантов. Например, подсчитываются текущие методы и методы, прямо унаследованные от родителей. Аргумент в пользу данного подхода — на поведение дочернего класса наиболее сильно влияет специализация родительских классов.

На практике приемлем любой из описанных вариантов. Главное — не менять вариант учета от проекта к проекту. Только в этом случае обеспечивается корректный сбор метрических данных.

Метрика WMC дает относительную меру сложности класса. Если считать, что все методы имеют одинаковую сложность, то это будет просто количество методов в классе. Существуют рекомендации по сложности методов. Например, М. Лоренц считает, что средняя длина метода должна ограничиваться 8 строками для Smalltalk и 24 строками для C++ [45]. Вообще, класс, имеющий максимальное количество методов среди классов одного с ним уровня, является наиболее сложным; скорее всего, он специфичен для данного приложения и содержит наибольшее количество ошибок.

Метрика 2: Высота дерева наследования DIT (Depth of Inheritance Tree)

DIT определяется как максимальная длина пути от листа до корня дерева наследования классов. Для показанной на рис. 14.3 иерархии классов метрика DIT равна 3.

Рис. 14.3.Дерево наследования классов

Соответственно, для отдельного класса DIT, это длина максимального пути от данного класса до корневого класса в иерархии классов.

По мере роста DIT вероятно, что классы нижнего уровня будут наследовать много методов. Это приводит к трудностям в предсказании поведения класса. Высокая иерархия классов (большое значениеDIT) приводит к большей сложности проекта, так как означает привлечение большего количества методов и классов.

Вместе с тем, большое значение DIT подразумевает, что многие методы могут использоваться многократно.

Метрика 3: Количество детей NOC (Number of children)

Подклассы, которые непосредственно подчинены суперклассу, называются его детьми. Значение NOC равно количеству детей, то есть количеству непосредственных наследников класса в иерархии классов. На рис. 14.3 класс С2имеет двух детей — подклассы С21 и С22.

С увеличением NOC возрастает многократность использования, так как наследование — это форма повторного использования.

Однако при возрастании NOC ослабляется абстракция родительского класса. Это означает, что в действительности некоторые из детей уже не являются членами родительского класса и могут быть неправильно использованы.

Кроме того, количество детей характеризует потенциальное влияние класса на проект. По мере роста NOC возрастает количество тестов, необходимых для проверки каждого ребенка.

Метрики DIT и NOC — количественные характеристики формы и размера структуры классов. Хорошо структурированная объектно-ориентированная система чаще бывает организована как лес классов, чем как сверхвысокое дерево. По мнению Г. Буча, следует строить сбалансированные по высоте и ширине структуры наследования: обычно не выше, чем 7 ± 2 уровня, и не шире, чем 7 + 2 ветви [22].

Метрика 4: Сцепление между классами объектов СВО (Coupling between object classes)

СВО — это количество сотрудничеств, предусмотренных для класса, то есть количество классов, с которыми он соединен. Соединение означает, что методы данного класса используют методы или экземплярные переменные другого класса.

Другое определение метрики имеет следующий вид: СВО равно количеству сцеплений класса; сцепление образует вызов метода или свойства в другом классе.

Данная метрика характеризует статическую составляющую внешних связей классов.

С ростом СВО многократность использования класса, вероятно, уменьшается. Очевидно, что чем больше независимость класса, тем легче его повторно использовать в другом приложении.

Высокое значение СВО усложняет модификацию и тестирование, которое следует за выполнением модификации. Понятно, что, чем больше количество сцеплений, тем выше чувствительность всего проекта к изменениям в отдельных его частях. Минимизация межобъектных сцеплений улучшает модульность и содействует инкапсуляции проекта.

СВО для каждого класса должно иметь разумно низкое значение. Это согласуется с рекомендациями по уменьшению сцепления стандартного программного обеспечения.

Метрика 5: Отклик для класса RFC (Response For a Class)

Введем вспомогательное определение. Множество отклика класса RS — это множество методов, которые могут выполняться в ответ на прибытие сообщений в объект этого класса. Формула для определения RS имеет вид

,

где {R_i} — множество методов, вызываемых методом г, {М} — множество всех методов в классе.

Метрика RFC равна количеству методов во множестве отклика, то есть равна мощности этого множества:

RFC – card{RS}.

Приведем другое определение метрики: RFC — это количество методов класса плюс количество методов других классов, вызываемых из данного класса.

Метрика RFC является мерой потенциального взаимодействия данного класса с другими классами, позволяет судить о динамике поведения соответствующего объекта в системе. Данная метрика характеризует динамическую составляющую внешних связей классов.

Если в ответ на сообщение может быть вызвано большое количество методов, то усложняются тестирование и отладка класса, так как от разработчика тестов требуется больший уровень понимания класса, растет длина тестовой последовательности.

С ростом RFC увеличивается сложность класса. Наихудшая величина отклика может использоваться при определении времени тестирования.

Метрика 6: Недостаток связности в методах LСOM (Lack of Cohesion in Methods)

Каждый метод внутри класса обращается к одному или нескольким свойствам (экземплярным переменным). Метрика LCOM показывает, насколько методы не связаны друг с другом через свойства (переменные). Если все методы обращаются к одинаковым свойствам, то LCOM = 0.

Введем обозначения:

q НЕ СВЯЗАНЫ — количество пар методов без общих экземплярных переменных;

q СВЯЗАНЫ — количество пар методов с общими экземплярными переменными.

q I_j— набор экземплярных переменных, используемых методом М_j

Очевидно, что

НЕ СВЯЗАНЫ = card {I_ij | I_i I_j = 0},

СВЯЗАНЫ = card {I_ij | I_i I_j 0}.

Тогда формула для вычисления недостатка связности в методах примет вид

Можно определить метрику по-другому: LCOM — это количество пар методов, не связанных по свойствам класса, минус количество пар методов, имеющих такую связь.

Рассмотрим примеры применения метрики LCOM.