响应时间约束的代码评审人推荐

同行代码评审,即对提交代码进行人工评审,是减少软件缺陷和提高软件质量的有效手段,已被Github等开源社区以及很多软件开发组织广泛采用.在GitHub社区,代码评审是其pull-based软件开发模型的重要组成部分.开源项目往往存在成百上千个候选评审人员,为评审工作推荐合适的评审人员是一项很有价值且挑战性的工作.基于真实开源项目的数据分析发现,评审响应时间过长是普遍存在的问题,这会延长评审周期、降低参与人员积极性,而已有的代码评审人推荐工作均没有考虑响应时间这个因素.因此,提出了响应时间约束的代码评审人推荐问题,即推荐的评审人能否在约定时间内进行评审;进而提出了基于多目标优化的代码评审人推荐方法（MOC2R）,该方法通过最大化代码评审人经验、最大化在约定时间内的响应概率、最大化人员最近时间内的活跃性这3个目标,使用多目标优化算法来推荐代码评审人员.基于6个开源项目的数据进行实验,结果表明,在不同时间窗约束下（2h、4h、8h）,Top-1准确率为41.7%~61.5%,Top-5准确率为66.5%~77.7%,显著优于两条常用且业内领先的基线方法,且3个目标均对人员推荐有贡献,其中,约定时间内的响应概率目标对于人员推荐的贡献最大.该方法能够进一步提升代码评审效率,提高开源社区的活跃性.     

面向工作流的Gitlab服务化设计

软件制品间使用服务化的方法进行交互,能够将制品内部产生的事件和数据以服务的形式产出.工作流是一种常见的用于处理消息流和事件流的方式,使得制品产生的事件和数据能够在不同制品间流转.Gitlab作为开源的、被广泛使用的代码与文档管理工具,针对其在工作流环境中进行对外服务能力的研究是很有意义的.在研究中发现,Gitlab的服务化能力有灵活性差,拓展能力弱,服务粒度粗等问题.基于这样的问题,本文提出GITService服务化方法,重新定义了Gitlab的服务流程和服务标准,在服务实现中,使用消息队列和异步机制,设计实现了新的监听服务和执行服务方案,并针对该解决方案进行了实验分析.实验表明,在保证Gitlab运行时间几乎不受影响的情况下,GITService拥有灵活性好、扩展性强、细粒度的服务化能力.本文所提供的方法,能够为其他场景下的服务化设计和实现提供有益参考.