前言
从宏观的视角来看，软件质量保障有两条路线。第一条路线是形式化方法，这是一种数学方法，它使用逻辑学和集合理论等对软件工程进行建模，并自动生成有理论保证的零bug程序。第二条路线是实验性方法，这是一种工程方法，它将软件开发分解为多个阶段，并通过软件分析和测试来逐一暴露和消灭bug。
形式化方法虽然理论上很漂亮，但是由于各种原因，其实际应用的场景十分稀少。在绝大多数软件项目中，我们走第二条路线，即用工程方法来开发软件，并使用分析和测试技术来保障软件质量。
对于软件质量保障工程，根据具体实现路径不同，又可以分为静态和动态两种方法。所谓静态方法，就是在不执行代码的情况下，通过对代码进行检查和分析来发现bug。所谓动态方法，就是通过执行代码并观察其实际表现来发现bug。
在多数项目中，静态和动态方法并行存在。其中，静态方法通常在开发端进行，更有利于在项目早期发现bug。我们耳熟能详的静态检查工具，例如Coverity，FindBugs, pyflakes，SonarQube等，都可以高效地发现源代码中存在的各种不规范问题，异味，甚至bug。
在静态方法中，有一个软件工程的热门研究方向，即bug预测(prediction)。bug预测的基本思路是从大量现有代码(big code)中学习bug代码的特征，然后构造bug预测模型，用来预测新代码有bug的概率。
相比动态测试，作为静态方法的bug预测具有全自动化，成本低，反馈周期短等优势，吸引着一批批软件工程学者的目光。据调查，bug预测的第一篇论文产生于1976年，迄今已有40多年历史。下图反映了40多年来这一领域在IEEE数据库中收录论文的数量变化。
由图可知，近20年来，bug预测领域的研究热度持续增长。bug预测的研究热度能持续这么久，其实也反映了bug预测问题的挑战性和艰巨性。那么，40多年来，bug预测研究是如何变迁的呢？这里，肖哥梳理文献，将bug预测研究分为四个阶段，并介绍每个阶段的特点。
阶段一：基于代码metrics的文件级bug预测
最传统的bug预测研究的问题是：给定一个源代码文件，预测该文件有bug的概率(回归)，或者判断该文件是否有bug(分类)。那么，如何进行预测呢？通过对一些软件项目的bug记录进行分析后发现，代码的某些metrics与源文件有没有被测出bug存在一定的关联关系。
这里的代码metrics有代码长度，运算复杂度，圈复杂度等数十种。包含这些metrics的开源数据集在网上可以找到。基于代码metrics的bug预测是典型的机器学习问题，相关研究论文层出不穷。
这个阶段的bug预测模型以有监督机器学习为主，代表性算法有逻辑回归，K-近邻，SVM，朴素贝叶斯等。然而，这些算法所基于的特征受软件项目的实际情况，例如编程语言、开发者水平、业务复杂度等影响较大，导致基于开源数据集训练的模型难以在实际项目中使用。
有没有健壮性和普适性更好的特征呢？有研究发现，与五花八门的metrics相比，预测源文件是否有bug可以另辟蹊径。
根据经验，bug的分布也符合著名的"二八原则"，即80%的bug分布在20%的源文件中。通过挖掘源文件历史上所产生的bug记录，我们可以知道哪些源文件属于这20%的部分，而正是这些文件，在未来会有大概率产生新bug。
这就是基于历史记录的文件级bug预测思想。这个思想符合直觉，通用性好，一经提出便开启了软件bug预测的新阶段。
阶段二：基于历史记录的文件级bug预测
得益于版本控制系统(例如SVN，Git)的应用，我们可以得到源文件从创建至今所有的改动记录。软件开发最佳实践，提倡开发者在提交代码改动时，使用模板化commit message来描述改动的内容。
例如，如果代码改动是为了修复一个bug，那么在commit message中会有相应字段说明这是一种修复bug的改动，并且会附上bug的ID或链接。
对于应用了模板化commit message的项目来说，我们可以从版本控制系统日志中知道修复每个bug时改动了哪些源文件，据此可以统计出每个源文件历史上产生的bug数量，从而识别出一批在过去产生bug最多的源文件。对于这些文件，我们有理由相信它们在未来会继续产生新bug。
基于历史记录的文件级bug预测算法，是bug预测领域少有的在工业界有过落地的研究成果。谷歌就曾经在其研发系统中集成了这一功能。当然，谷歌使用的是一个优化后的版本。
谷歌发现，原始算法存在一个问题。有些源文件过去确实曾经产生过许多bug，但是后来经过重构和优化，就没有再出现bug。此时，由于历史记录不会消失，原始算法仍然会将这些源文件预测为高概率有bug。这是明显的误报(False Positive)。
如何解决这个问题呢？谷歌的做法是：给每个bug增加一个权重，它的值随着时间的流逝而衰减。离当前时间最近的bug，权重为1；离当前时间最远的bug，权重为0。
由此，bug过去的时间越久，它对预测概率的贡献就越小。算法更加偏向近期的bug记录，而相对忽视远期的bug记录。上述False Positive现象，因此就得到抑制。
阶段三：即时(just-in-time)bug预测
无论是阶段一基于代码metrics的bug预测，还是阶段二基于历史记录的bug预测，预测的对象都是代码源文件。文件级bug预测存在的一个问题是不能在bug产生的时间与地点对bug进行识别和拦截。它看起来像一种"事后诸葛亮"的做法。
随着软件开发越来越多地采用持续集成(CI)模式，我们希望在开发者提交代码改动时，就进行bug预测。这时候，bug预测的对象不再是源文件，而是一次代码改动。
所谓代码改动，就是出于某个目的，例如提交新特性或修复已知bug，而添加、修改或删除一个或多个源文件中的代码行的活动。
此时的bug预测有个正式的名字，叫做just-in-time(即时)bug预测，从而与传统bug预测做了区分。即时bug预测通过挖掘代码改动的特征，建立代码改动特征与代码改动是否会引入bug之间的映射模型，用来预测代码改动导致新bug的概率。概率是否超出门限，可以作为代码改动能否合入代码库主干的标准(门禁)之一。
相比传统bug预测，即时bug预测的结果更有现实意义，与工程结合也更紧密，因而在近10年来成为bug预测的主流方向。当然，从复杂度来看，即时bug预测问题的挑战性也是空前的。
为了进行即时bug预测，学者们挖掘了丰富的代码改动特征，例如改动大小(添加、修改、删除行数)，改动范围(发生变动的源文件、目录数量)，改动历史(发生改动的源文件历史上的修改情况)，作者信息(提交代码、产生bug的记录)，代码评审信息(comments数量、reviewer记录)等。
由此可知，即时bug预测既利用了阶段一中的代码metrics特征，也利用了阶段二中的历史记录特征。基于这种复合的特征空间，我们就可以采用与传统bug预测中类似的机器学习算法来解决即时bug预测问题。
即时bug预测面临的挑战是：人工提取特征的成本高，并且难以提取到深层次特征。例如，两个改动大小、范围、作者信息等完全相同，但是具体修改内容不同的代码改动，模型会认为它们有bug的概率是相同的。
这显然有可能是错误的，因为具体修改内容，也是代码是否有bug的影响因素，甚至是更重要的因素。例如，一个判断条件，是a < 10还是a <= 10？形式的小差异可能导致结果的大不同：一个有bug，一个没有bug。这里牵涉到代码改动的语法和语义特征，人工很难提取。
幸运的是，深度学习(deep learning)的横空出世，给我们提取代码改动的深层次特征带来了希望。深度学习技术的引入，开辟了软件bug预测的第四个阶段，也是最新的阶段。
阶段四：基于深度学习的即时bug预测
机器学习的一般过程是数据采集、特征工程、模型训练和模型评价。其中，数据采集，模型训练和模型评价都容易自动化，唯独特征工程常常严重依赖大量人工，效率低且成本高，是机器学习的瓶颈。
深度学习带来的最大改变就是：特征工程也被自动化了，机器学习流程也就可以实现端到端自动化。
基于深度学习的即时bug预测，用到的主要技术是自然语言处理。描述代码改动的commit message是自然语言，实现代码改动的编程语言也可看作某种形式的自然语言。
将commit message和代码改动作为文本型输入，算法可以自动从中学习各种各样的低阶和高阶特征(包括代码语法和语义特征)，并利用这些特征来构建预测模型。这个过程中用到的典型技术有word embedding、卷积神经网络CNN等。
总结与展望
以上就是40多年来，bug预测研究的变迁历程。下面用一张表总结上述内容。
写到这里，大家或许会问，bug预测这么多研究成果，能不能用来改进我们日常的研发和测试工作呢？
坦白说，落地一直是bug预测研究的短板，也是其备受诟病的地方。"干打雷，不下雨"，学术界研究得如火如荼，工业界却受益甚少。这显然不是一件好事。
当然，我们也不是没有落地的思路。比如：
(1) 将bug预测作为静态检查的一部分。在静态检查时，利用bug预测计算每个源文件有bug的概率。对于高概率源文件，以Error或Warning形式提醒开发者修改。
(2) 将bug预测作为持续集成的一部分。在开发者提交代码时，利用bug预测计算当前代码改动引入新bug的概率。对于超过门限概率的代码改动，阻止其合入代码库。
(3) 将bug预测作为代码评审的参考。在代码评审页面，对发生修改的高风险源文件(即上述20%源文件)进行显式标记，提醒reviewer对这部分改动进行更严格评审。
(4) 将bug预测作为测试选择的参考。建立测试用例和代码的依赖关系，对依赖高风险源代码的用例，优先执行。或者，对于高风险的代码改动，优先执行回归测试。两种方法都有望提高测试效率，更早发现问题。
以上思路能不能稳定落地，受很多因素，例如模型准确率，实现成本，收益大小，开发者接受度等影响，无法一概而论。就结果而言，由于这些因素的作用，bug预测鲜有直接落地的成功案例，但是间接落地的案例有值得一提的。
例如，第(4)点利用bug预测结果辅助回归测试，在Facebook的持续集成平台中就实现了规模化部署，且成效显著：在一年时间里，仅仅执行三分之一的测试用例，就发现了99.9%的回归问题。详情参见https://engineering.fb.com/developer-too ls/predictive-test-selection/。
凡是过往，皆为序章。如何看待bug预测的未来呢？可以肯定的是，bug预测作为软件工程的热点将继续受到重点研究；可以期待的是，bug预测的研究成果将用来辅助持续集成、持续测试等工作，为更多项目带来实际好处。
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