CATALOGING DEPENDENCY INJECTION ANTI-PATTERNS IN SOFTWARE SYSTEMS
Notice bibliographique
Résumé
Background Dependency Injection (DI) is a commonly applied mechanism to decouple classes from their dependencies in order to provide better modularization of software.In the context of Java, the availability of a DI specification and popular frameworks, such as Spring, facilitate DI usage in software projects.However, bad DI implementation practices can have negative consequences, such as increasing coupling, hindering the achievement of DI's main goal.Even though the literature suggests the existence of DI anti-patterns, there is no detailed documentation of such bad practices.Moreover, there is no evidence on their occurrence and perceived usefulness from the developer's point of view.Aims Our goal is to review the reported DI anti-patterns in order to analyze their completeness and to propose and evaluate a novel catalog of Java DI anti-patterns.Method We propose a catalog containing 12 Java DI anti-patterns.We selected 4 opensource and 2 closed-source software projects that adopt a DI framework and developed a tool to statically analyze the occurrence of the candidate DI anti-patterns within their source code.Also, we conducted a survey through face to face interviews with three experienced developers that regularly apply DI.We extended the survey in order to gather the perception of a set of 15 expert and novice developers through an online questionnaire. ResultsAt least 9 different DI anti-patterns appeared frequently in the analyzed projects.In addition, the feedback received from the developers confirmed the relevance of the catalog.Besides, the respondents expressed their willingness to refactor instances of anti-patterns from source code. ConclusionsThe catalog contains Java DI anti-patterns that occur in practice and are useful.Sharing it with practitioners may help them to avoid such anti-patterns.
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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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».