支持对单体和微服务系统的静态结构分析、动态运行分析、Git历史分析、三方依赖分析和克隆分析。
- java 1.8+
- neo4j 3.5.3+
目前本地进行测试使用的开源项目主要为单体应用depends和微服务系统train-ticket。由于动态运行信息、三方依赖和克隆信息需要运行额外的工具才能获取到，所以我们将这两个项目的相关依赖数据源作为文件保存在resources目录下。
因此若要得到五项依赖数据叠加的结果，暂时仅支持我们测试使用的这两个开源项目。
下面以分析train-ticket项目为例。
1. 将train-ticket的代码克隆到本地。
2. 在src/main/resources/project中，复制一份train-ticket.json，并改名，如：train-ticket-zhou.json，并将其中projects和gits下的项目路径批量改为本地train-ticket项目路径。
train-ticket.json中有六个数据项：projects、architectures、dynamics、gits、libs、clones，分别对应着每项分析的配置。
- projects：每一条对应着一个项目。由于train-ticket为微服务项目，因此有多条project项。
- architectures：自定义的微服务项目各服务间的依赖关系。
- dynamics：动态分析配置，读取resources/dynamic和resources/features的信息。
- gits：git分析配置，读取本地train-ticket目录下的.git文件夹和resources/git信息。多个git库需要写多项，每一项对应着一个git库。
- libs：第三方库分析配置，读取resources/lib信息。
- clones：克隆分析配置，粒度分为file级别和function级别，读取resources/clone信息。
3. 在src/main/resources中，复制一份application-example.yml，并改名，如：application-zhou.yml，然后修改里面的配置。
-
spring.data.neo4j：username和password改为本地neo4j数据库所设置的账户名和密码。 -
data.project_config：静态分析配置，值为步骤2中所准备的src/main/resources/project/train-ticket-zhou.json。 -
data.dynamic_analyse：true/false，是否进行动态分析。 -
data.git_analyse：true/false，是否进行git库分析。 -
data.lib_analyse：true/false，是否进行第三方库分析。 -
data.clone_analyse：true/false，是否进行克隆分析。其中静态分析为最基础的数据，其他依赖信息都是叠加在静态上的。因此
dynamic/git/lib/clone分析均为可选项，若不分析就将对应的项设置为false。 -
data.neo4j：delete为true表示会对指定的数据库先做删除操作，再插入数据；path为项目运行时，所生成的数据库的存放路径。 -
serialize_path：执行InsertStaticData.java后生成的静态数据的存放路径。
4. 修改application.yml，将active的值改为对应的名字，如active: zhou。
5. 关闭neo4j数据库，执行插入操作。
有两种方式。
方式1：运行src/main/java/cn.edu.fudan.se.multidependency/InsertAllData.java。
方式2：运行同目录下的InsertStaticData.java，执行静态分析，将结果序列化到文件；运行结束后，再运行InsertOtherData.java读取static序列化的文件，然后执行其他分析（克隆、动态、三方、git等）。
插入数据完成后，可开启neo4j数据库，使用浏览器打开网址http://localhost:7474，检查数据是否插入成功。
6. 打开neo4j数据库，运行src/main/java/cn.edu.fudan.se.multidependency/MultipleDependencyApp。
springboot启动成功后，使用浏览器打开网址http://127.0.0.1:8080，查看视图。
现仅支持在docker上部署已生成数据库（即.db)，并java -jar运行打包好的multi-dependency-***.jar包，运行程序展示页面效果。
下面以10.141.221.86服务器，目录/home/fdse/user/zdh/docker目录作为本地docker目录，进行说明。
该目录下主要包括：data、logs目录，重点关注data目录即可，主要用于放置数据库。
1）本地生成完整的jar包，并上传服务器，对应目录：/home/fdse/user/zdh/docker
2）将生成好的数据库，比如multi-dependency-java-file-function.db拷贝到/home/fdse/user/zdh/docker/data/databases下，如果有重名的，请改名或删除之前的数据库
3）修改docker-compose.yml文件
注意：如果当前服务未停止，请先使用：sudo docker-compose down命令停止服务。在停止前不要修改docker-compose.yml文件，因sudo docker-compose down命令是按照docker-compose.yml文件内的配置停止服务，如果修改，则会出现停止失败
version: '3'
services:
multi-neo4j:
image: neo4j:3.5.19
container_name: multi-neo4j
volumes:
- /home/fdse/user/zdh/docker/data:/data
- /home/fdse/user/zdh/docker/logs:/var/lib/neo4j/logs
# 指定容器时间为宿主机时间
- /etc/localtime:/etc/localtime
restart: always
ports:
- "9474:7474"
- "9687:7687"
environment:
- NEO4J_dbms_memory_heap_maxSize=32G
#修改默认用户密码
- NEO4J_AUTH=neo4j/admin
- NEO4J_dbms_active__database=multi-dependency-java-file-function.db
- TZ="Asia/Shanghai"
networks:
- my-network
networks:
my-network:
# driver: overlay
driver: bridge
修改内容主要为1个位置：NEO4J_dbms_active__database=multi-dependency-java-file-function.db 改此数据库名称，与前面拷贝数据库名对应
4）修改完成后，即可运行sudo docker-compose up -d启动服务，如果成功，会有提示。
可以先通过：sudo docker ps -a查看容器中服务启动状况，没有问题的话，即可访问。
根据配置，以86服务器为例：
数据库访问地址：10.141.221.86:9474, 内部bolt地址是：10.141.221.86:9687,用户名：neo4j，密码：admin，进行访问
5）运行多维度可视化程序，即java -jar运行打包好的multi-dependency-***.jar包，此处设定spring启动端口号为：9494，可根据自己要求设定，但请避免与系统既有端口冲突
java -jar -Xmx16384m -Dspring.data.neo4j.username=neo4j -Dspring.data.neo4j.password=admin -Dspring.data.neo4j.uri=bolt://localhost:9687 -Dserver.port=9494 multi-dependency-1.2.5a.jar -m
或者后台运行
nohup java -jar -Xmx16384m -Dspring.data.neo4j.username=neo4j -Dspring.data.neo4j.password=admin -Dspring.data.neo4j.uri=bolt://localhost:9687 -Dserver.port=9494 multi-dependency-1.2.5a.jar -m &
多维度可视化页面地址：10.141.221.86:9494，即可访问