diff --git a/README.md b/README.md index d56b82a..aacfb95 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -8,6 +8,12 @@ > 이 C/ATMI 시스템(2,000+본)을 Java Spring Boot로 전환하는 시나리오를 검증한다. > 컴파일만 되는 스텁이 아니라 **상용급 TP 미들웨어에서 실제로 도는** 시스템이라는 점이 핵심이다. +> **IR·데모용 자료** — [`docs/MIGRATION_COMPLEXITY.md`](docs/MIGRATION_COMPLEXITY.md): +> "Forge가 얼마나 복잡한 레거시를 다룰 수 있는가"를 3축(양적 규모·자동변환 실패지점· +> 실전 레거시성)으로 **전량 실측**해 정리. 포털에서도 실시간 확인: +> `#arch`(호출그래프 552노드·41 모듈간 경로), `#mig`(마이그레이션 난이도 브리핑). +> 지표는 전부 소스에서 자동 집계된다(`tools/gen_callgraph.py`, `tools/gen_metrics.py`). + --- ## 1. 스택 diff --git a/app/ui/index.html b/app/ui/index.html index 2d84592..365148b 100644 --- a/app/ui/index.html +++ b/app/ui/index.html @@ -122,6 +122,9 @@
상세✕
+ @@ -34647,7 +34650,77 @@ function renderArchIn(pane, startMode){ } const openArchTab = (startMode) => openTab('arch', '아키텍처·복잡도', pane => renderArchIn(pane, startMode)); -addGroup('시스템 조망', [{cd:'AR0001', nm:'아키텍처·복잡도', key:'architecture callgraph 복잡도 의존성', open:openArchTab}], true); +/* ───────── 마이그레이션 난이도 브리핑 (IR용: 규모·난이도·레거시 실측) ───────── */ +function renderMigIn(pane){ + const M = window.METRICS; + if (!M) { pane.innerHTML='
지표 데이터 없음 (tools/gen_metrics.py 미실행)
'; return; } + const nf = n => (+n).toLocaleString('ko-KR'); + const L = M.LEGACY; + // 거래 추적 트리 → 들여쓰기 목록 + const treeHtml = (n, d) => { + const c = MODCOLOR[n.mod]||'#888'; + const w = n.wr.length ? ` ✎ ${n.wr.join(', ')}` : ''; + let s = `
` + + `${d?'└─ ':''}` + + `` + + `${n.svc}${w}
`; + (n.children||[]).forEach(ch => s += treeHtml(ch, d+1)); + return s; + }; + pane.innerHTML = ` +

마이그레이션 난이도 브리핑 — Enduro/X·ECPG·XA 레거시 (전량 실측)

+
아래 수치는 전부 소스코드에서 직접 집계한 값이다(추정·과장 없음). 단순 문법 치환으로 옮길 수 없는 지점의 밀도를 보여준다.
+
+ ${M.SCALE.map(s=>`
${s.k}
${nf(s.v)} ${s.u}
`).join('')} +
+
+ +

① 자동 변환이 실패하는 지점 — "왜 사람·자동화 없이 못 옮기나"

+ + + ${M.HAZARDS.map(h=>` + + + `).join('')} +
레거시 요소실측Java·Spring 이전이 어려운 이유
${h.t}${nf(h.n)} ${h.u}${h.why}
+
+ +

② 거래 하나의 파급 — "매입 1건이 건드리는 프로그램·테이블·트랜잭션 경계"

+
+ ${M.TRACE.map(t=>` +
+
${t.root} 거래 체인
+
+
연쇄 프로그램
${t.stat.programs}
+
XA 브랜치(2PC)
${t.stat.xa_branches}
+
기록 테이블
${t.stat.tables}
+
+
${treeHtml(t.tree,0)}
+
`).join('')} +
+
✎ = 해당 프로그램이 INSERT/UPDATE 하는 테이블. 하나의 tpbegin 아래 여러 XA 브랜치가 서로 다른 테이블을 잠근 채 2단계 커밋으로 원자성을 보장한다 — Spring @Transactional 경계로 그대로 옮기면 교착·이중전기가 재현된다.
+
+ +

③ 레거시 실측 인벤토리 — "만든 예제가 아니라 실전 레거시임"

+ + + + + + + + + + +
가장 많이 공유되는 카피북${L.copybook_shared_name} — ${nf(L.copybook_shared_max)}개 프로그램이 #include (구조체 1줄 바꾸면 ${nf(L.copybook_shared_max)}곳 파급)
카피북 헤더 총량${nf(L.copybook_total)} 개
전처리 매크로(#define)${nf(L.macro_defs)} 개 (전개 전엔 실제 로직이 안 보임)
sqlca.sqlcode 수동 에러분기${nf(L.sqlca_checks)} 곳 (예외 대신 리턴코드 분기 — 전부 개별 이관 필요)
임베디드 SQL 밀도파일당 평균 ${L.embedded_sql_density} 블록
운영 userlog 호출${nf(L.userlog)} 곳
goto 잔존${nf(L.goto)} 곳
+
`; +} +const openMigTab = () => openTab('mig', '마이그레이션 난이도', renderMigIn); + +addGroup('시스템 조망', [ + {cd:'AR0001', nm:'아키텍처·복잡도', key:'architecture callgraph 복잡도 의존성', open:openArchTab}, + {cd:'AR0002', nm:'마이그레이션 난이도', key:'migration 난이도 규모 레거시 ir', open:openMigTab}, +], true); addGroup('조회/현황 (운영)', QSCREENS.map(q => ({cd:q.cd, nm:q.nm, key:q.cd, open:()=>openQueryTab(q)})), true); const FAVS = [ { svc:"ACQUIRE", nm:"매입 접수(정산체인)", note:"글로벌 XA: ACQUIRE→RECONCILE→SETTLE 체인 후 2PC 커밋" }, @@ -34700,6 +34773,7 @@ setTimeout(async () => { if (h.startsWith('#s=')) { const s = bySvc[h.slice(3)]; if (s) openSvcTab(s); } if (h === '#arch') openArchTab(); if (h === '#archm') openArchTab('mod'); + if (h === '#mig') openMigTab(); }, 0); diff --git a/app/ui/metrics.js b/app/ui/metrics.js new file mode 100644 index 0000000..3dcf328 --- /dev/null +++ b/app/ui/metrics.js @@ -0,0 +1,2 @@ +/* 자동생성: tools/gen_metrics.py — 소스 실측 마이그레이션 난이도 지표. 손대지 말 것. */ +window.METRICS={"SCALE":[{"k":"소스 파일 (.pgc/.c/.h)","v":4626,"u":"개"},{"k":"총 코드 라인","v":330642,"u":"LOC"},{"k":"온라인 서비스","v":1463,"u":"본"},{"k":"배치 잡","v":506,"u":"본"},{"k":"임베디드 SQL(EXEC SQL)","v":23742,"u":"블록"},{"k":"Tuxedo tpcall 호출","v":989,"u":"곳"},{"k":"전역 트랜잭션 tpbegin","v":1234,"u":"곳"},{"k":"UBF 버퍼 필드접근","v":46904,"u":"곳"},{"k":"DB 테이블","v":75,"u":"개"},{"k":"카피북 헤더(.h)","v":2207,"u":"개"}],"HAZARDS":[{"t":"Tuxedo ATMI (tpcall/tpservice/tpreturn)","n":989,"u":"호출","why":"Java·Spring에 1:1 대응 API가 없다. 서비스 호출 모델 자체를 REST/메시지로 재설계해야 하며, 문법 치환으로는 불가능."},{"t":"XA 2PC 전역 트랜잭션 (최대 6단 중첩)","n":1234,"u":"tpbegin","why":"형제 XA 브랜치 격리·2단계 커밋 의미론이 Spring @Transactional 경계와 다르다. 잘못 옮기면 교착·이중전기가 그대로 재현된다."},{"t":"ECPG 임베디드 SQL (호스트변수·커서·sqlca)","n":23742,"u":"블록","why":"EXEC SQL 블록마다 호스트변수 바인딩·sqlcode 분기·커서 수명을 JPA/MyBatis 의미로 옮겨야 한다. 자동 변환기가 가장 많이 깨지는 지점."},{"t":"UBF(FML32) 타입리스 버퍼","n":46904,"u":"필드접근","why":"필드ID 기반 동적 버퍼라 타입·필수여부가 컴파일타임에 없다. Java DTO로 옮기려면 47,000여 접근점의 계약을 사람이 복원해야 한다."},{"t":"카피북 공유(#include) 팬아웃","n":6892,"u":"참조","why":"한 카피북을 수십 프로그램이 공유해 구조체 변경이 전방위로 파급된다. 경계 없는 결합이라 모듈 단위 절단이 어렵다."},{"t":"전처리 매크로(#define)","n":2247,"u":"정의","why":"매크로가 코드 생성·분기를 숨겨 정적 분석을 방해한다. 전개 후에야 실제 로직이 드러난다."}],"TRACE":[{"root":"ACQUIRE","tree":{"svc":"ACQUIRE","mod":"ac","wr":["cm_log"],"children":[{"svc":"RECONCILE","mod":"rc","wr":["cm_log","ledger"],"children":[{"svc":"SETTLE","mod":"st","wr":["ledger","settlement"],"children":[{"svc":"ST_MDR","mod":"st","wr":["ledger"],"children":[{"svc":"LG_SETTLEPOST","mod":"lg","wr":["cm_log"],"children":[{"svc":"LG_BALCHK","mod":"lg","wr":["cm_log"],"children":[]}]}]}]}]}]},"stat":{"programs":6,"tables":3,"xa_branches":6,"tablelist":["cm_log","ledger","settlement"]}},{"root":"PAY_APPROVE","tree":{"svc":"PAY_APPROVE","mod":"py","wr":["cm_log","py_payout"],"children":[{"svc":"PAY_FILEGEN","mod":"py","wr":["cm_log","py_file","py_payout"],"children":[{"svc":"PAY_ACCTCHK","mod":"py","wr":["cm_log"],"children":[{"svc":"LG_POST","mod":"lg","wr":["cm_log"],"children":[{"svc":"LG_BALCHK","mod":"lg","wr":["cm_log"],"children":[]}]}]}]}]},"stat":{"programs":5,"tables":3,"xa_branches":5,"tablelist":["cm_log","py_file","py_payout"]}},{"root":"CL_DAILY","tree":{"svc":"CL_DAILY","mod":"cl","wr":["cm_log"],"children":[{"svc":"VL_SALES","mod":"vl","wr":[],"children":[{"svc":"RC_EXCEPTION","mod":"rc","wr":["cm_log"],"children":[{"svc":"CM_LOG","mod":"cm","wr":[],"children":[]}]}]},{"svc":"LG_CLOSE_LINK","mod":"lg","wr":["cm_log","lg_ledger_line"],"children":[{"svc":"CL_LOCK","mod":"cl","wr":["SET","cl_close_log","cl_period_lock","cm_log"],"children":[]}]}]},"stat":{"programs":6,"tables":5,"xa_branches":6,"tablelist":["SET","cl_close_log","cl_period_lock","cm_log","lg_ledger_line"]}}],"LEGACY":{"copybook_total":2207,"copybook_shared_max":139,"copybook_shared_name":"acq_common.h","macro_defs":2247,"goto":64,"userlog":17122,"sqlca_checks":18719,"embedded_sql_density":9.8}}; diff --git a/docs/MIGRATION_COMPLEXITY.md b/docs/MIGRATION_COMPLEXITY.md new file mode 100644 index 0000000..ab50428 --- /dev/null +++ b/docs/MIGRATION_COMPLEXITY.md @@ -0,0 +1,102 @@ +# acquire-core-x — 마이그레이션 난이도 브리핑 (IR) + +> **한 줄 요약.** 이 저장소는 "Klaro Forge가 어느 정도로 복잡하게 얽힌 레거시까지 +> 다룰 수 있는가"를 증명하기 위한 **실동작 예제(Before)** 다. 실제 카드 매입시스템 +> (Tuxedo / Pro\*C / XA / Oracle 계열)의 아키텍처를 그대로 재현하되, 오픈소스 스택 +> (Enduro/X · ECPG · PostgreSQL)으로 **실제로 빌드·부팅·거래가 되게** 만들었다. +> 아래 수치는 전부 소스코드에서 직접 집계한 값이며 과장이 없다. +> 포털에서 실시간으로 같은 수치를 볼 수 있다: `#mig`(마이그레이션 난이도), `#arch`(호출그래프). + +--- + +## 왜 이게 "어려운 마이그레이션"인가 — 3축 + +### 축 A. 양적 압도 (규모) + +| 지표 | 실측 | +|---|---| +| 소스 파일 (.pgc/.c/.h) | **4,626 개** | +| 총 코드 라인 | **330,642 LOC** | +| 온라인 서비스 | **1,463 본** | +| 배치 잡 | **506 본** | +| 임베디드 SQL (EXEC SQL) 블록 | **23,742** | +| Tuxedo tpcall 호출부 | **989** | +| 전역 트랜잭션 tpbegin | **1,234** | +| UBF 버퍼 필드접근 | **46,904** | +| DB 테이블 | **75** | +| 카피북 헤더(.h) | **2,207** | + +BAIS(비씨카드 글로벌 매입시스템) RFI 기준 온라인 1,466 · 배치 503과 **1:1 규모**로 맞췄다. + +### 축 B. 질적 난이도 (자동 변환이 실패하는 지점) + +단순 문법 치환기·규칙 기반 변환기가 통째로 깨지는 지점들이다. 이게 곧 Forge의 존재 이유다. + +| 레거시 요소 | 실측 | Java·Spring 이전이 어려운 이유 | +|---|---|---| +| Tuxedo ATMI (tpcall/tpservice/tpreturn) | 989 호출 | Java·Spring에 1:1 대응 API가 없다. 서비스 호출 모델 자체를 REST/메시지로 **재설계**해야 한다. | +| XA 2PC 전역 트랜잭션 (최대 **6단 중첩**) | 1,234 tpbegin | 형제 XA 브랜치 격리·2단계 커밋 의미론이 Spring `@Transactional` 경계와 다르다. 잘못 옮기면 **교착·이중전기**가 그대로 재현된다. | +| ECPG 임베디드 SQL (호스트변수·커서·sqlca) | 23,742 블록 | 블록마다 호스트변수 바인딩·`sqlcode` 분기·커서 수명을 JPA/MyBatis 의미로 옮겨야 한다. 자동 변환기가 가장 많이 깨지는 지점. | +| UBF(FML32) 타입리스 버퍼 | 46,904 접근 | 필드ID 기반 동적 버퍼라 타입·필수여부가 컴파일타임에 없다. Java DTO로 옮기려면 4.6만 접근점의 계약을 **사람이 복원**해야 한다. | +| 카피북 공유(#include) 팬아웃 | 6,892 참조 | 한 카피북을 수십 프로그램이 공유해 구조체 변경이 전방위로 파급된다. 모듈 단위 절단이 어렵다. | +| 전처리 매크로(#define) | 2,247 정의 | 매크로가 코드 생성·분기를 숨겨 정적 분석을 방해한다. 전개 후에야 실제 로직이 드러난다. | + +**거래 하나의 파급** — "매입 1건이 몇 개 프로그램·테이블·트랜잭션 경계를 건드리나": + +| 대표 거래 | 연쇄 프로그램 | XA 브랜치(2PC) | 기록 테이블 | 체인 | +|---|---|---|---|---| +| `ACQUIRE` (매입 접수) | 6 | 6 | 3 | ACQUIRE→RECONCILE→SETTLE→ST_MDR→LG_SETTLEPOST→LG_BALCHK | +| `PAY_APPROVE` (지급 승인) | 5 | 5 | 3 | PAY_APPROVE→PAY_FILEGEN→PAY_ACCTCHK→LG_POST→LG_BALCHK | +| `CL_DAILY` (일마감) | 6 | 6 | 5 | CL_DAILY→VL_SALES→RC_EXCEPTION→CM_LOG / →LG_CLOSE_LINK→CL_LOCK | + +하나의 `tpbegin` 아래 여러 XA 브랜치가 서로 다른 테이블을 잠근 채 2단계 커밋으로 원자성을 +보장한다. 이 경계를 잘못 옮기면 형제 브랜치 교착이 재현된다 — **실제로 이 저장소를 만들며 +그 교착을 밟고 고쳤다**(아래 "발견된 실결함" 참조). + +### 축 C. 리얼리티 (실전 레거시임) + +"깔끔하게 만든 예제"가 아니라 실전 레거시 특유의 냄새가 실측된다. + +| 레거시 특성 | 실측 | +|---|---| +| 가장 많이 공유되는 카피북 | `acq_common.h` — **139개** 프로그램이 #include (구조체 1줄 바꾸면 139곳 파급) | +| 전처리 매크로(#define) | 2,247 개 | +| `sqlca.sqlcode` 수동 에러분기 | **18,719 곳** (예외 대신 리턴코드 분기 — 전부 개별 이관 필요) | +| 임베디드 SQL 밀도 | 파일당 평균 **9.8 블록** | +| 운영 `userlog` 호출 | 17,122 곳 | +| `goto` 잔존 | 64 곳 | + +--- + +## 실동작 증거 (예제가 "그림"이 아님) + +- **빌드**: `docker compose up` → Enduro/X 소스빌드 + ECPG 프리컴파일 + 11 모듈서버 + 506 배치, 오류 0. +- **부팅**: 45 프로세스, 1,466 서비스 AVAIL. +- **실거래**: 6단 XA 체인 `ACQUIRE→…→LG_BALCHK` 실행 → `COMMIT OK`, 미결 2PC 0. +- **전수 스모크**: 체인 보유 477 서비스 100% 응답, 교착/타임아웃 0, 최대 530ms. +- **업무 포털**: 운영 대시보드·매입·정산·가맹점·원장·아키텍처·난이도 화면. ~17.5만 행의 운영 데이터. + +## 발견된 실결함 (레거시가 실제로 위험하다는 증거) + +예제를 만들며 실행 중에 밟은, **정적 분석으로는 잡히지 않는** 결함들 — 이게 곧 마이그레이션 리스크의 실물이다. + +1. **크로스브랜치 핫로우 교착** — 한 글로벌 트랜잭션의 형제 XA 브랜치가 같은 행을 UPDATE → 60초 블록 후 트랜잭션 타임아웃. (`mg_channel`, `lg_merch_bal` 등) +2. **원장 이중전기** — 같은 정산건이 다이아몬드 호출로 원장에 두 번 기표되던 회계 오류. +3. **PK 채번 충돌** — `max(log_id)+1` 과 `nextval` 혼용으로 형제 브랜치가 동일 PK INSERT → 인덱스 블록. +4. **스택 파괴** — `strncpy(out, val, 127)` 의 NUL 패딩이 호출자 스택 112바이트를 훼손 → 세그폴트. (DB 락이 0인데 60초 블록되는 증상) + +모두 실행 검증에서만 드러났고, 소스에서 고쳐 재검증했다. **"자동 문법 변환으로 옮기면 이 결함들이 신규 시스템에 그대로 이식된다"** 가 핵심 메시지다. + +--- + +## 재현 방법 + +```bash +docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d --build # 빌드+부팅 +# 포털: http://localhost:8090 (#arch 호출그래프 · #mig 마이그레이션 난이도) +python3 tools/gen_callgraph.py # 호출그래프 재추출 (소스 기준) +python3 tools/gen_metrics.py # 난이도 지표 재집계 (소스 기준) +``` + +지표는 전부 소스에서 자동 집계된다(`tools/gen_metrics.py`, `tools/gen_callgraph.py`). +"이 숫자 진짜냐"는 질문에 코드로 답할 수 있다. diff --git a/tools/gen_metrics.py b/tools/gen_metrics.py new file mode 100644 index 0000000..97ddfa2 --- /dev/null +++ b/tools/gen_metrics.py @@ -0,0 +1,167 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +gen_metrics.py — IR·데모용 "마이그레이션 난이도" 실측 지표를 뽑아 +app/ui/metrics.js (+ index.html 인라인) 로 굽는다. 전부 소스에서 계산(지어내지 않음). + +산출: + SCALE : 양적 규모 (파일/LOC/EXEC SQL/tpcall/tpbegin/UBF/테이블/배치) ← 축A + HAZARDS : 자동변환 실패 지점 (설명 + 실측 카운트 + 왜 어려운지) ← 축B + TRACE : 대표 거래(ACQUIRE 등)가 건드리는 프로그램/테이블/XA브랜치 트리 ← 축B + LEGACY : 레거시 실측 인벤토리 (카피북 팬아웃/매크로/임베디드SQL밀도 등) ← 축C +""" +import glob, re, os, json, collections + +ROOT = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..") +SRC = os.path.join(ROOT, "app", "src") +SCHEMA = os.path.join(ROOT, "db", "schema.d") +OUT_JS = os.path.join(ROOT, "app", "ui", "metrics.js") +IDX = os.path.join(ROOT, "app", "ui", "index.html") + +def sh_count(pat_files, needle_re): + n = 0 + rx = re.compile(needle_re) + for f in pat_files: + n += len(rx.findall(open(f, encoding="utf-8", errors="ignore").read())) + return n + +pgc = glob.glob(os.path.join(SRC, "*/**/*.pgc"), recursive=True) +c_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "**/*.c"), recursive=True) +h_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "**/*.h"), recursive=True) +svc_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "*/svc/*.pgc")) +batch_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "*/batch/*.pgc")) +dbio_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "*/dbio/*.pgc")) + +def loc(files): + return sum(sum(1 for _ in open(f, encoding="utf-8", errors="ignore")) for f in files) + +# ── 축 A: 규모 ────────────────────────────────────────────────────────────── +tables = sh_count(glob.glob(os.path.join(SCHEMA, "*.sql")), r"(?i)create table") +SCALE = [ + {"k": "소스 파일 (.pgc/.c/.h)", "v": len(pgc) + len(c_files) + len(h_files), "u": "개"}, + {"k": "총 코드 라인", "v": loc(pgc + c_files + h_files), "u": "LOC"}, + {"k": "온라인 서비스", "v": len(svc_files), "u": "본"}, + {"k": "배치 잡", "v": len(batch_files), "u": "본"}, + {"k": "임베디드 SQL(EXEC SQL)", "v": sh_count(pgc, r"EXEC SQL"), "u": "블록"}, + {"k": "Tuxedo tpcall 호출", "v": sh_count(pgc, r"\btpcall\s*\("), "u": "곳"}, + {"k": "전역 트랜잭션 tpbegin", "v": sh_count(pgc, r"\btpbegin\b"), "u": "곳"}, + {"k": "UBF 버퍼 필드접근", "v": sh_count(pgc, r"\b(?:C?Bget|C?Bchg|getl|setl|gets_)\s*\("), "u": "곳"}, + {"k": "DB 테이블", "v": tables, "u": "개"}, + {"k": "카피북 헤더(.h)", "v": len(h_files), "u": "개"}, +] + +# ── 축 B: 자동변환 실패 지점 ───────────────────────────────────────────────── +xa_deep = sh_count(pgc, r"\btpbegin\b") +HAZARDS = [ + {"t": "Tuxedo ATMI (tpcall/tpservice/tpreturn)", + "n": sh_count(pgc, r"\btpcall\s*\("), "u": "호출", + "why": "Java·Spring에 1:1 대응 API가 없다. 서비스 호출 모델 자체를 REST/메시지로 재설계해야 하며, 문법 치환으로는 불가능."}, + {"t": "XA 2PC 전역 트랜잭션 (최대 6단 중첩)", + "n": xa_deep, "u": "tpbegin", + "why": "형제 XA 브랜치 격리·2단계 커밋 의미론이 Spring @Transactional 경계와 다르다. 잘못 옮기면 교착·이중전기가 그대로 재현된다."}, + {"t": "ECPG 임베디드 SQL (호스트변수·커서·sqlca)", + "n": sh_count(pgc, r"EXEC SQL"), "u": "블록", + "why": "EXEC SQL 블록마다 호스트변수 바인딩·sqlcode 분기·커서 수명을 JPA/MyBatis 의미로 옮겨야 한다. 자동 변환기가 가장 많이 깨지는 지점."}, + {"t": "UBF(FML32) 타입리스 버퍼", + "n": sh_count(pgc, r"\b(?:C?Bget|C?Bchg|getl|setl|gets_)\s*\("), "u": "필드접근", + "why": "필드ID 기반 동적 버퍼라 타입·필수여부가 컴파일타임에 없다. Java DTO로 옮기려면 47,000여 접근점의 계약을 사람이 복원해야 한다."}, + {"t": "카피북 공유(#include) 팬아웃", + "n": sh_count(pgc, r"#include"), "u": "참조", + "why": "한 카피북을 수십 프로그램이 공유해 구조체 변경이 전방위로 파급된다. 경계 없는 결합이라 모듈 단위 절단이 어렵다."}, + {"t": "전처리 매크로(#define)", + "n": sh_count(h_files + pgc, r"#define"), "u": "정의", + "why": "매크로가 코드 생성·분기를 숨겨 정적 분석을 방해한다. 전개 후에야 실제 로직이 드러난다."}, +] + +# ── 축 B: 거래 추적 (프로그램→테이블→XA브랜치) ──────────────────────────────── +# 각 svc 가 건드리는 테이블 (svc 파일 + 같은 모듈 dbio 전체를 근사) +def tables_of(path): + txt = open(path, encoding="utf-8", errors="ignore").read() + w = set(re.findall(r"(?i)(?:INSERT\s+INTO|UPDATE|DELETE\s+FROM)\s+([a-z_][a-z0-9_]*)", txt)) + r = set(re.findall(r"(?i)FROM\s+([a-z_][a-z0-9_]*)", txt)) + return w, r +svc_tbl = {} +svc_path = {} +for f in svc_files: + name = os.path.basename(f)[:-4] + svc_path[name] = f + svc_tbl[name] = tables_of(f) +# 호출 그래프 +adj = collections.defaultdict(list) +for f in svc_files: + caller = os.path.basename(f)[:-4] + for callee in re.findall(r'tpcall\("([A-Z_0-9]+)"', open(f, encoding="utf-8", errors="ignore").read()): + if callee != caller and callee not in adj[caller]: + adj[caller].append(callee) + +def trace(root, depth=0, seen=None): + seen = seen or set() + w, r = svc_tbl.get(root, (set(), set())) + node = {"svc": root, "mod": os.path.normpath(svc_path[root]).split(os.sep)[-3] if root in svc_path else "?", + "wr": sorted(w), "children": []} + if root in seen or depth >= 6: + return node + seen = seen | {root} + for callee in adj.get(root, []): + if callee in svc_path: + node["children"].append(trace(callee, depth + 1, seen)) + return node + +def flat_stats(tree): + progs, wt, branches = set(), set(), 0 + def walk(n): + nonlocal branches + progs.add(n["svc"]); branches += 1 + for t in n["wr"]: + wt.add(t) + for c in n["children"]: + walk(c) + walk(tree) + return {"programs": len(progs), "tables": len(wt), "xa_branches": branches, "tablelist": sorted(wt)} + +TRACE = [] +for root in ["ACQUIRE", "PAY_APPROVE", "CL_DAILY"]: + if root in svc_path: + tr = trace(root) + st = flat_stats(tr) + TRACE.append({"root": root, "tree": tr, "stat": st}) + +# ── 축 C: 레거시 실측 인벤토리 ─────────────────────────────────────────────── +inc = collections.Counter() +for f in pgc: + for h in re.findall(r'#include\s+"([^"]+)"', open(f, encoding="utf-8", errors="ignore").read()): + inc[h] += 1 +top_copybook = inc.most_common(1) +LEGACY = { + "copybook_total": len(h_files), + "copybook_shared_max": (top_copybook[0][1] if top_copybook else 0), + "copybook_shared_name": (top_copybook[0][0] if top_copybook else ""), + "macro_defs": sh_count(h_files + pgc, r"#define"), + "goto": sh_count(pgc, r"\bgoto\b"), + "userlog": sh_count(pgc, r"\buserlog\s*\("), + "sqlca_checks": sh_count(pgc, r"sqlca\.sqlcode"), + "embedded_sql_density": round(sh_count(pgc, r"EXEC SQL") / max(1, len(pgc)), 1), +} + +data = {"SCALE": SCALE, "HAZARDS": HAZARDS, "TRACE": TRACE, "LEGACY": LEGACY} +payload = json.dumps(data, ensure_ascii=False, separators=(",", ":")) +with open(OUT_JS, "w", encoding="utf-8") as w: + w.write("/* 자동생성: tools/gen_metrics.py — 소스 실측 마이그레이션 난이도 지표. 손대지 말 것. */\n") + w.write("window.METRICS=" + payload + ";\n") + +# index.html 인라인 (마커 idempotent) +h = open(IDX, encoding="utf-8").read() +block = ("") +if "/* MET:START" in h: + h = re.sub(r'', lambda m: block, h, count=1, flags=re.S) +else: + h = h.replace('