論文の概要: Identifying and Replicating Code Patterns Driving Performance Regressions in Software Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05851v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 09:28:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:30:58.568919
• Title: Identifying and Replicating Code Patterns Driving Performance Regressions in Software Systems
• Title（参考訳）: ソフトウェアシステムのパフォーマンス低下を駆動するコードパターンの特定とリプリケーション
• Authors: Denivan Campos, Luana Martins, Emanuela Guglielmi, Michele Tucci, Daniele Di Pompeo, Simone Scalabrino, Vittorio Cortellessa, Dario Di Nucci, Rocco Oliveto,
• Abstract要約: パフォーマンス変異テストは、意図的な欠陥を導入し、障害検出能力を測定し、強化する。 重要な課題は、生成されたミュータントが現実世界のパフォーマンス問題を正確に反映しているかどうかを理解することである。 本研究は、性能試験のための突然変異演算子を評価し、拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.030339427131108
• License:
• Abstract: Context: Performance regressions negatively impact execution time and memory usage of software systems. Nevertheless, there is a lack of systematic methods to evaluate the effectiveness of performance test suites. Performance mutation testing, which introduces intentional defects (mutants) to measure and enhance fault-detection capabilities, is promising but underexplored. A key challenge is understanding if generated mutants accurately reflect real-world performance issues. Goal: This study evaluates and extends mutation operators for performance testing. Its objectives include (i) collecting existing performance mutation operators, (ii) introducing new operators from real-world code changes that impact performance, and (iii) evaluating these operators on real-world systems to see if they effectively degrade performance. Method: To this aim, we will (i) review the literature to identify performance mutation operators, (ii) conduct a mining study to extract patterns of code changes linked to performance regressions, (iii) propose new mutation operators based on these patterns, and (iv) apply and evaluate the operators to assess their effectiveness in exposing performance degradations. Expected Outcomes: We aim to provide an enriched set of mutation operators for performance testing, helping developers and researchers identify harmful coding practices and design better strategies to detect and prevent performance regressions.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト: パフォーマンスの回帰は、ソフトウェアシステムの実行時間とメモリ使用量に悪影響を及ぼします。 それにもかかわらず、パフォーマンステストスイートの有効性を評価するための体系的な手法が欠如している。 障害検出能力の測定と向上のために意図的な欠陥(ミュータント)を導入するパフォーマンス突然変異テストは、有望だが未発見である。 重要な課題は、生成されたミュータントが現実世界のパフォーマンス問題を正確に反映しているかどうかを理解することである。 Goal: この研究は、パフォーマンステストのための突然変異演算子を評価し、拡張します。 目的は以下の通り。 (i)既存のパフォーマンス突然変異演算子を収集すること。 (二)パフォーマンスに影響を及ぼす実世界のコードの変更から新たな演算子を導入すること、 三 実世界のシステム上でこれらの演算子を評価して、効果的に性能を劣化させるかどうかを確認すること。 方法:この目的のために、私たちは (i)パフォーマンス突然変異演算子を特定するために文献をレビューする。 二 性能回帰に関連するコード変更のパターンを抽出するための鉱業調査を行うこと。 (三)これらのパターンに基づく新たな突然変異演算子を提案し、 (4) 性能劣化の露呈の有効性を評価するために, オペレータを適用し, 評価する。 期待された成果: パフォーマンステストのための豊富な突然変異演算子を提供することを目標とし、開発者や研究者が有害なコーディングプラクティスを特定し、パフォーマンスの回帰を検出して防止するためのより良い戦略を設計するのを支援する。

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