提出了一种基于图论和有限状态机（FSM）的统一建模语言（UML）模型与代码一致性检测方法.给出了该方法的基本思路；分别讨论了UML模型与代码静态一致性检测和动态一致性检测算法；实现了该检测方法的支撑工具，并使用该工具对C++项目UMLChecker 1.0进行了检测.实验结果表明，所提方法可对UML模型与代码的一致性进行检测，且具有较高的检测精度.通过对静态行为和动态行为的一致性检测可知，检测精度明显提升.
A unified modeling language (UML) model and code consistency checking method based on graph theory and finite state machine (FSM) was proposed. The basic idea of this method was given; the static consistency checking and the dynamic consistency checking algorithms between UML models and code were discussed respectively; a support tool for this method was implemented, and C++ project UMLChecker 1.0 was checked by using this tool. The experimental results show that this method can check consistency between UML models and code, and has a high checking accuracy. For consistency checking in behavioral aspects, checking accuracy rate is improved obviously.
统一建模语言(UML, unified modeling language)是对象管理组织(OMG, object management group)采纳的一种标准建模语言，已经成为事实上面向对象建模的语言标准.在软件开发过程中保持UML模型与源代码之间的一致性，对于软件项目，尤其是大型软件项目后期的理解、维护和重构很有帮助.近年来软件系统的规模越来越大，UML模型与源代码一致性检测的研究变得非常有意义.相关学者已经提出很多不同UML图之间的一致性检测(水平一致性检测)[1-2]或UML模型不同版本之间的一致性检测(垂直一致性检测)方法[3].这些方法主要是针对UML模型本身的一致性检测，并不能检测UML模型与源代码之间的一致性.还有学者提出了一些由UML模型自动生成一致性代码的方法[4-5]，这些方法仍然无法对已有的源代码和UML模型进行一致性检测.近年来有学者提出少量UML模型代码之间的一致性检测方法[6-8]，然而，这些方法都不执行源代码来检测运行期间实际发生的方法调用与UML模型的一致性，在分析行为方面是有限且不精确的.
针对以上问题，提出一种基于图论和有限状态机(FSM, finite state machine)的UML模型(鉴于UML类图和顺序图是最常用的2种UML图，目前只考虑UML类图和顺序图)与源代码一致性检测方法, 并实现了该方法的支撑工具.该方法借助图的深度优先遍历和图同构判定算法对UML模型与源代码进行一致性静态检测，并将运行期间实际发生的方法调用与UML顺序图转换得到的FSM进行匹配来检测动态行为的一致性.实验结果表明，该方法可以对UML模型与代码的一致性进行检测，且具有较高的检测精度.对静态行为和动态行为的一致性检测效果尤其明显.
1 基本思路采用二级检测提高UML模型与源代码一致性检测精度，即首先借助图的深度优先遍历和图同构判定算法对UML模型与源代码进行一致性静态检测.在进行一致静态检测后，借助FSM的验证技术检测UML模型与源代码的动态行为一致性.需要说明的是，这里不对UML模型进行验证，认为UML模型是一致且正确的，即当检测出不一致时，以UML模型为准修改源代码.
2 UML模型与代码一致性静态检测 2.1 基本流程UML模型与代码一致性静态检测的基本流程是：首先对源代码进行静态信息预处理，获取源代码的静态结构信息和静态行为信息；然后检测源代码和UML类图的静态结构一致性，若存在不一致，则修改源代码，直到源代码的静态结构与UML类图完全一致；最后借助图的深度优先遍历和图同构判定算法对源代码转换得到的有向图和UML顺序图转换得到的有向图进行一致性检测，若存在不一致，则修改源代码，直到源代码的静态行为与UML序列图完全一致，如图 1所示.
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图 1 一致性静态检测基本流程 |
C++代码的静态信息有以下2类.
1) 静态结构信息.包括类的个数、类名、成员变量序列、成员函数序列.
2) 静态行为信息.主要是指函数调用关系.
C++代码静态信息提取的主要思想是通过词法分析和语法分析来获取类的个数、类名、成员变量序列、成员函数序列以及函数调用关系等信息，并将这些信息存储起来.
2.3 静态结构一致性检测根据获取到的静态结构信息，依次检测源代码和UML类图类的个数、类名、成员变量序列(变量名、可见性、类型)、成员函数序列(函数名、可见性、返回类型、参数列表)的一致性.若存在不一致，则给出不一致说明，并手动修改源代码，直到源代码的静态结构与UML类图完全一致.
2.4 静态行为一致性检测UML模型和源代码缺乏精确的语义，使得利用计算机算法自动检测UML模型和源代码的静态行为一致性变得困难.将UML模型和源代码的静态行为转换为有向图的形式是一种有效的解决方案.核心思想是将消息(函数调用)用有向图的顶点来表示，消息(函数调用)的时间顺序用顶点之间的边来表示，并用三元组
(tClassName, rClassName, msgName)
标记每个节点.其中tClassName表示消息发送对象所属类的名称，rClassName表示消息接收对象所属类的名称，msgName表示消息的名称.此外，添加一个初始节点和若干个终止节点.
下面以笔者所在实验室研发的UML模型正确性检测工具UMLChecker 1.0为例来说明UML顺序图和源代码到有向图的转换.为了便于说明问题，这里仅考虑模型导入模块.该模块的主要功能是对导入XML格式的UML文件进行解析，从中获取类以及类之间的关系信息，并在显示区绘制出模型.该模块的类图(未列出成员变量和成员函数)和顺序图分别如图 2和图 3所示.
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图 2 模型导入功能的UML类图 |
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图 3 模型导入功能的UML顺序图 |
根据上述转换规则，可得UML顺序图对应的有向图GSD和源代码对应的有向图GC分别如图 4(a)和4(b)所示.
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图 4 顺序图的有向图和源代码的有向图 |
将待检测UML顺序图和源代码转换为有向图后，就可以利用图的深度优先遍历和图同构判定算法对UML顺序图和代码进行静态行为一致性检测.从开始节点出发同时对UML顺序图对应的有向图和源代码对应的有向图进行深度优先遍历，依次比较二者当前访问节点的标记是否一致.此外，还需要判断已访问节点和当前访问节点及其之间的边构成的2个有向图是否同构(这里使用文献[9]中的图同构判定算法进行判断).
下面以UMLChecker 1.0为例来说明UML顺序图和源代码的静态行为一致性检测.当遍历到图 5所示的有向图GSD和GC的节点10时，由已访问节点和当前节点构成的有向图G′SD与G′C不同构，则输出不一致信息“UML顺序图(CResolve, CClass, SetName)与源代码(CResolve, CClass, SetName)不一致”.事实上，源代码将本不需要放入for循环中的函数调用oClass.SetColor(BLACK)也放入了for循环中.文献[6]中提出的SD-CG(sequence diagram call graph)虽然可以表示程序的顺序结构，却无法表示循环结构和选择结构，因此无法发现该不一致.
修改源代码后，重新遍历到GSD节点11时，其标识为(CResolve, CResolve, GetRelationshipFromXML)，而GC相应节点的标识为(CResolve, CUMLModel, SetAllClass)，则输出不一致信息“UML顺序图(CResolve, CResolve, GetRelationshipFromXML)与源代码(CResolve, CUMLModel, SetAllClass)不一致”.
3 UML模型与代码一致性动态检测在对UML模型与代码进行一致性静态检测后，接着进行一致性动态检测，以提高检测的精确率.
UML模型与代码一致性动态检测的基本流程是：首先将UML顺序图转换为FSM(借鉴了文献[10]中的转换方法，并对其进行了细化)；然后监视正在分析程序的函数调用，并将它们与UML顺序图转换得到的FSM进行匹配.若匹配不成功，则说明存在不一致，修改源代码，直到源代码的动态行为与UML顺序图完全一致.
UML顺序图到FSM的详细转换方法以及UML模型与代码动态一致性检测的详细算法将在后续的研究中进行讨论.
4 实验及结果分析目前提出方法的支撑工具U2CChecker 1.0已经实现.该工具采用MFC开发，导入UML模型、源代码及方法调用跟踪，输出不一致信息.为说明提出方法的有效性，使用文献[6-8]方法和提出方法对UMLChecker 1.0进行了UML模型与源代码一致性检测. 表 1列出了使用不同方法检测出的不一致个数.
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表 1 检测出的不一致个数 |
由表 1可知，新方法可以对UML模型与代码的一致性进行检测，且具有较高的检测精度.对于静态行为和动态行为的一致性检测，新方法的检测精度明显提升.
5 结束语现有的UML模型一致性检测方法大多只针对UML模型本身的一致性检测或由UML模型自动生成一致性代码，也有一些方法针对UML模型与代码的一致性检测, 但是检测精度不高.所提出的方法通过图深度优先遍历和图同构判定算法检测静态结构与静态行为的一致性，并借助FSM的验证技术检测动态行为的一致性，具有较高的检测精度.对于静态行为和动态行为的一致性检测, 检测精度明显提升.
目前该方法只能检测出UML模型与代码存在的不一致，而不能自动对存在的不一致进行修改.如何对检测出的不一致进行自动修改是下一步研究的重点.
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