六类静态信息提取方法的权衡

架构信息获取阶段通常通过静态分析（不运行程序，从源代码/设计文档/目录结构等文档出发）和动态分析（通过一次或多次运行收集程序间依赖关系）来进行，书中重点介绍六类主流静态方法，每一类都有各自的取舍。基于源代码：通过类似词法分析语法分析的手段对源码做文本分析或特征定位，速度快效率高，但如果程序里存在无意义的标识符命名，会直接影响分析结果的精确性——这类方法的准确性某种程度上取决于原作者的代码质量。基于编译构建过程：利用编译中间结果（AST、CFG、RTL文件等）解析函数调用关系，能拿到源码分析拿不到的信息，但这类信息可能存在大量冗余。基于数据流：在不执行程序的前提下分析数据对象间关系、关注定义到使用的过程，对确定系统的逻辑组件及其交互关系很重要，但往往忽略控制流依赖的影响，分析不够全面。基于程序切片：把程序简化到与某个特殊计算相关的语句子集，能帮助找出可能影响某个值的所有语句、揭示程序间乃至语句间的依赖关系，但应用于大型系统时生成的依赖图会过于复杂。基于设计文档：从系统设计文档、UML图、代码注释、用户手册等收集信息，建立对系统的概念认知，能获得需求、业务领域、服务内容、行为轮廓等源代码本身难以直接体现的信息。基于目录结构：把待分析程序的目录结构信息作为其他方法所获取信息的补充，用于提高组件划分的精确度——单独从目录结构出发信息量太少、且不能反映软件内部原始依赖关系，因此这类方法研究数量比较少，通常只是作为辅助手段而非主力方法。这六类方法共同揭示了一个规律：越贴近代码底层（源代码/编译中间结果）的方法越精确但越局部，越贴近人类意图（设计文档）的方法越能体现宏观业务语义但越容易过时失真，实际系统的架构恢复很少只依赖单一方法，而是多种信息来源相互补充校验。