Studying Duplicate Logging Statements and Their Relationships With Code Clones
Notice bibliographique
Résumé
Developers rely on software logs for a variety of tasks, such as debugging, testing, program comprehension, verification, and performance analysis. Despite the importance of logs, prior studies show that there is no industrial standard on how to write logging statements. In this paper, we focus on studying duplicate logging statements, which are logging statements that have the same static text message. Such duplications in the text message are potential indications of logging code smells, which may affect developers’ understanding of the dynamic view of the system. We manually studied over 4K duplicate logging statements and their surrounding code in five large-scale open source systems: Hadoop, CloudStack, Elasticsearch, Cassandra, and Flink. We uncovered five patterns of duplicate logging code smells. For each instance of the duplicate logging code smell, we further manually identify the potentially problematic (i.e., require fixes) and justifiable (i.e., do not require fixes) cases. Then, we contact developers to verify our manual study result. We integrated our manual study result and developers’ feedback into our automated static analysis tool, DLFinder, which automatically detects problematic duplicate logging code smells. We evaluated DLFinder on the five manually studied systems and three additional systems: Camel, Kafka and Wicket. In total, combining the results of DLFinder and our manual analysis, we reported 91 problematic duplicate logging code smell instances to developers and all of them have been fixed. We further study the relationship between duplicate logging statements, including the problematic instances of duplicate logging code smells, and code clones. We find that 83 percent of the duplicate logging code smell instances reside in cloned code, but 17 percent of them reside in micro-clones that are difficult to detect using automated clone detection tools. We also find that more than half of the duplicate logging statements reside in cloned code snippets, and a large portion of them reside in very short code blocks which may not be effectively detected by existing code clone detection tools. Our study shows that, in addition to general source code that implements the business logic, code clones may also result in bad logging practices that could increase maintenance difficulties.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».