사이클로매틱 복잡도: 개발자 가이드

현대 소프트웨어 개발 프로젝트는 종종 분산된 팀의 프로그래머들이 복잡하게 맞물린 수십 개의 구성 요소로 이루어집니다.

기본 코드(아키텍처 및 구현 측면)가 덜 복잡할수록 이해하기 쉽습니다.

그리고 코드베이스를 이해하면 그 품질과 유지보수성을 향상시키는 데 크게 기여합니다.

사이클로매틱 복잡도는 컴퓨터 과학에서 컴퓨터 프로그램의 복잡성을 정량적으로 측정하는 지표입니다.

본질적으로 이는 프로그램 소스 코드를 통과하는 선형 독립 경로의 수를 반영합니다.

이 지표를 모니터링함으로써 잠재적으로 문제가 있거나 지나치게 복잡한 코드 영역을 식별할 수 있으며, 이는 유지보수를 어렵게 하고 오류 발생 가능성을 높입니다.

사이클로매틱 복잡성을 이해하면 더 우수하고 깔끔한 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다.

이 글에서는 사이클로매틱 복잡성이 무엇인지, 어떻게 계산되는지, 왜 중요한지 살펴보겠습니다. 또한 이 복잡성을 테스트하고 분석하는 방법과 효과적으로 관리하는 데 도움이 되는 도구들에 대해서도 논의하겠습니다.

사이클로매틱 복잡도란 무엇인가?

사이클로매틱 복잡도는 1976년 토마스 J. 매케이브(Thomas J. McCabe)가 제안한 소프트웨어 공학 지표입니다. 이 지표는 프로그램 실행 중 취할 수 있는 서로 다른 경로의 수를 수치로 나타냅니다.

높은 점수는 더 많은 실행 경로(더 높은 복잡도)를, 낮은 점수는 더 적은 경로(더 낮은 복잡도)를 의미합니다.

사이클로매틱 복잡도가 높은 프로그램은 오류 발생 가능성이 높고 테스트 및 유지보수가 어렵습니다. 반면 낮은 사이클로매틱 복잡도 값은 프로그램의 가독성이 높고 이해, 테스트, 수정이 용이하다는 것을 시사합니다.

프로그램의 복잡도를 정량화함으로써 개발자는 코드 수정, 리팩토링, 테스트에 접근하고 우선순위를 정하는 데 더 잘 대비할 수 있습니다. 복잡성이 높아질수록 버그 발생 위험이 증가하는 대규모 코드베이스 관리 시에는 사이클로매틱 복잡도 지표가 특히 유용합니다.

사이클로매틱 복잡도의 계산 공식은 무엇인가요?

사이클로매틱 복잡도를 계산하는 공식은 비교적 간단합니다. 먼저 프로그램의 제어 흐름 그래프(프로그램 실행 중 통과할 수 있는 모든 경로를 그래픽으로 표현한 것)를 관찰합니다.

1. 간단한 프로그래밍 시나리오의 제어 흐름 그래프 예시
   (a) if-then-else 문
   (b) while 루프
   (c) 중간에 if 문 break가 있는 자연스러운 루프
   (d) 두 개의 진입점을 가진 루프

출처

제어 흐름 그래프를 살펴보면, 그래프의 가장자리 수를 E로, 노드 수를 N으로 나타냅니다.

사이클로매틱 복잡도 C의 공식은 다음과 같습니다:

C = E - N + 2P

여기서 P는 연결 성분(connected component)의 수를 나타냅니다. 단일 프로그램의 경우 P = 1입니다.

이 계산은 코드를 통과하는 선형 독립 경로의 수를 알려줍니다. 이는 각 결정점이 최소 한 번씩 실행되도록 보장하기 위해 테스트해야 하는 경로의 최소 수를 나타냅니다. C가 높을수록 더 많은 경로를 가진 복잡한 코드를 의미하며, 이는 잠재적으로 더 높은 유지보수 및 테스트 노력을 필요로 합니다.

사이클로매틱 복잡성을 고려하여 도출할 수 있는 간단한 결론은 다음과 같습니다: if, while, for 또는 switch 문은 각 조건이 프로그램 흐름에 새로운 경로를 도입하기 때문에 복잡성을 증가시킵니다. 개발자로서 이 공식을 살펴보면 프로그램의 어느 부분이라도 그 복잡성을 빠르게 가늠할 수 있습니다.

이 공식을 이해하고 적용하면 코드를 깔끔하고 효율적이며 유지보수 가능하게 유지하는 데 도움이 됩니다.

사이클로매틱 복잡도의 예시는 무엇인가요?

실제 예시로 사이클로매틱 복잡도를 설명하기 위해 자바스크립트로 작성된 기본 코드 조각을 살펴보겠습니다. 이 예시는 사이클로매틱 복잡도가 어떻게 계산되는지, 그리고 왜 중요한지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

이 간단한 자바스크립트 함수는 다양한 조건을 기반으로 사용자가 할인 대상자인지 확인합니다:

function checkDiscount(age, membershipDuration) {
  let discount;
  if (age > 60) {
    discount = 25; // Senior discount
  } else if (membershipDuration > 5) {
    discount = 15; // Loyalty discount
  } else {
    discount  0; // No discount
  }
  return discount;
}

이러한 코드 라인은 다음과 같은 제어 흐름 그래프로 표현할 수 있습니다:

사이클로매틱 복잡도를 계산하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.

먼저 함수 내 결정점을 찾습니다. 예제에는 두 조건이 있습니다:

• if (age > 60)
• else if (membershipDuration > 5).

각 결정점은 서로 다른 결과로 이어질 수 있습니다:

• age > 60 조건이 참인 경우
• 첫 번째 조건은 거짓이지만 membershipDuration > 5는 참입니다.
• 두 조건 모두 거짓.

제어 흐름 그래프를 살펴보면, 총 에지 수는 8개입니다. 총 노드 수는 7개입니다. 그리고 함수 전체가 단일 연결 성분이기 때문에 P = 1입니다. 공식을 적용하면 다음과 같습니다:

C = E - N + 2P

= 8 - 7 + 2(1)

= 3

이 사이클로매틱 복잡도 점수 3은 코드를 통과하는 세 개의 서로 다른 경로가 있음을 나타냅니다. 모든 시나리오를 커버하기 위해 이 경로들 각각을 테스트해야 합니다. 이렇게 체계적으로 코드를 분해함으로써, 소프트웨어 테스트에 필요한 사항을 명확히 하고 코드의 복잡성(잠재적으로 단순화될 수 있는 복잡성)을 부각시킵니다.

사이클로매틱 복잡도 테스트 방법

사이클로매틱 복잡도 테스트는 간단히 말해 프로그램의 모든 가능한 경로를 충분히 테스트했는지 확인하는 것입니다. 코드 품질과 신뢰성을 높게 유지하려면 충분한 테스트 코드 커버리지가 중요합니다.

코드의 사이클로매틱 복잡도를 계산한 후, 해당 경로들을 식별하기 위해 코드를 분해하세요. 팁: 코드의 각 결정점(조건문이나 루프 등)은 일반적으로 새로운 경로를 생성합니다.

경로를 식별한 후에는 각각에 대한 테스트 케이스를 생성하세요. 목표는 각 경로를 최소 한 번씩 실행하는 것입니다. 이를 통해 코드의 모든 기능적 측면이 테스트되고, 코드 논리의 잠재적 오류를 포착하는 데 도움이 됩니다.

테스트 케이스 실행에는 자동화 테스트 도구를 활용하세요. 테스트 결과를 분석한 후 실패나 예상치 못한 동작이 있는지 확인합니다. 실패한 각 테스트 케이스는 해당 소스 코드 경로의 버그나 결함을 나타낼 수 있습니다.

모든 테스트가 통과되지만 사이클로매틱 복잡도가 너무 높다고 판단되면, 코드를 단순화하기 위한 리팩토링을 고려할 수 있습니다. 이는 복잡한 함수를 더 간단한 함수로 분할하거나 결정 지점의 수를 줄이는 작업을 포함할 수 있습니다. 리팩토링 후에는 테스트 과정을 반복하여 새 코드가 품질을 유지하거나 개선하는지 확인하세요.

주기적 복잡도를 정기적으로 측정하고 그에 맞춰 코드를 테스트함으로써 관리 가능한 수준의 복잡도를 유지할 수 있습니다. 이는 테스트 프로세스와 코드베이스를 단순화하여 더 신뢰할 수 있고 유지보수하기 쉬운 소프트웨어로 이어집니다.

주기적 복잡도 분석 방법

주기적 복잡도 코드 분석은 프로그램의 소스 코드를 검토하여 구조를 이해하고 복잡도를 줄일 수 있는 영역을 식별하는 작업입니다.

이를 위해 분석이 필요한 모든 소스 코드를 먼저 수집합니다. 특정 모듈, 함수 집합, 또는 전체 애플리케이션 등 분석 대상에 따라 달라질 수 있습니다.

정적 코드 분석기 같은 도구를 사용하면 각 함수나 모듈의 순환적 복잡도 계산 과정을 자동화할 수 있습니다. 이러한 도구는 코드 복잡도에 대한 빠른 개요를 제공하는 데 도움이 됩니다.

그런 다음 복잡도 점수가 높은 코드 부분을 식별합니다. 이 영역들은 이해, 테스트, 유지보수가 잠재적으로 어려울 수 있습니다. 리팩토링이 필요한 영역을 우선순위화하세요. 해당 영역을 결정하는 것은 복잡도와 애플리케이션 내 기능의 중요도에 따라 달라집니다. 복잡도 감소가 유지보수성과 신뢰성에 상당한 이점을 가져다줄 영역에 집중하세요.

리팩토링을 진행하며 순환적 복잡도가 감소하면 테스트 케이스 수도 줄어드는 것을 확인할 수 있습니다. 리팩토링 후 재작성된 테스트를 다시 실행하여 기능이 손상되지 않았는지 확인하세요. 이후 순환적 복잡도를 재계산하여 변경 사항이 실제로 복잡도를 효과적으로 줄였는지 검증하십시오.

주기적 복잡도 분석을 정기적으로 수행함으로써 개발 팀은 코드베이스를 선제적으로 관리하여 깨끗하고 테스트 가능하며 유지보수 가능한 상태를 유지할 수 있습니다. 이 관행은 코드 품질을 향상시키고 궁극적으로 개발 프로세스의 효율성을 높여줍니다.

주기적 복잡도 분석을 위한 도구와 소프트웨어는 무엇인가요?

높은 주기적 복잡도를 가진 코드 영역을 식별하고 처리하는 것은 고품질의 유지보수 가능한 소프트웨어를 유지하는 데 매우 중요합니다. 개발자가 이 복잡성을 평가하고 모니터링하는 데 도움을 주는 다양한 도구와 소프트웨어 솔루션이 존재합니다.

• SonarQube Server는 개발 워크플로우에 직접 통합되는 포괄적인 코드 품질 도구입니다. 사이클로매틱 복잡성을 비롯한 다양한 소프트웨어 메트릭에 대한 상세한 보고서를 제공합니다. SonarQube Server는 리팩토링이 필요할 수 있는 복잡한 코드를 식별하는 데 도움을 주며, 30개 이상의 프로그래밍 언어(Java, Python, Go 포함) 및 프레임워크를 지원합니다.
• SonarQube Cloud는 복잡도 분석을 위한 자동화된 코드 검토를 제공하는 클라우드 기반 서비스입니다. 이는 특히 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 및 DevOps 플랫폼 환경에서 유용하며, 코드 변경과 그 복잡도 영향에 대한 실시간 피드백을 제공합니다.
• SonarQube for IDE는 개발자가 코드를 작성하는 동안 즉각적인 피드백을 제공하는 IDE 플러그인으로, 초기부터 낮은 복잡도를 유지하도록 돕습니다. Visual Studio, Eclipse, IntelliJ IDEA 등 주요 IDE에서 사용 가능합니다.

이러한 도구들은 코드 복잡도에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여, 유지보수성 향상과 디버깅 간소화를 위해 리팩토링 노력을 어디에 집중해야 할지 팀이 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

결론

깨끗하고 고품질의 소프트웨어를 개발하려면 순환적 복잡성을 이해하고 관리하는 것이 중요합니다. 이 지표는 개발자가 오류 발생 가능성이 높거나 유지보수가 어려운 영역을 식별하는 데 가이드 역할을 합니다. 순환적 복잡성을 정기적으로 측정하고 분석함으로써 코드의 효율성과 유지보수성을 동시에 보장할 수 있습니다.

순환적 복잡성을 낮게 유지하고 소프트웨어 품질을 높이는 데 도움이 되는 도구를 사용하려면, 오늘 바로 SonarSource 도구를 무료로 사용해 보세요.