基于 codediff 的差异代码覆盖率统计实现

栏目: 编程工具 · 发布时间: 6年前

内容简介：作者| 洪硕果基本含义：测试后被测目标已执行的代码数 / 被测目标总的代码数触发行为：功能测试、接口测试

作者| 洪硕果

代码覆盖率概述

基本含义：测试后被测目标已执行的代码数 / 被测目标总的代码数

触发行为：功能测试、接口测试

度量维度：函数覆盖、语句覆盖、判断覆盖、条件覆盖、路径覆盖等

代码覆盖率可以作为需求覆盖率的补充，反向衡量测试充分性

如何衡量测试覆盖率？
- 基于需求的测试覆盖率：从需求测试点--测试用例的执行情况衡量
- 基于代码的测试覆盖率：从代码层面--目标对象的代码执行情况衡量
全量代码覆盖率存在的问题
- 开发代码冗余量大，重复代码、废弃代码影响覆盖率值
- 无法精确评估测试覆盖情况
差异代码覆盖率优点
- 针对小需求精准评估测试范围覆盖情况
- 把控RD上线自测情况
- 设置阈值，作为测试通过的指标

代码覆盖率参考意义

分析未覆盖部分的代码，从而反推在前期测试用例设计是否充分，评估需求理解是否清晰，用例设计是否遗漏。
检测出程序中的废代码，可以逆向反推在代码设计中思维混乱点，提醒开发人员理清代码逻辑关系，提升代码质量。
代码覆盖是一种度量方法，而不是衡量正确性或性能的指标。代码覆盖并不等于测试质量、代码质量，把它作为一种发现未被测试覆盖的代码的手段。

差异代码覆盖率统计方法

转转的代码覆盖率统计特点
- 依托Beetle管理平台
- 利用测试服务器agent服务能力
- code diff功能
- 实现一种平台页面化配置和查看全量及差异代码覆盖率的能力
- 核心：统计被测目标已执行的代码数，收集被测目标的执行轨迹信息
采用开源项目jacoco（ Java Code Coverage ）
- Jcoco实现覆盖率统计的方式：字节码插桩，有On-The-Fly在线和Offine离线两种方式
- On-The-Fly：不需要改源代码、实时收集执行信息、需要启动 java 代理
- Offline: 提前对文件插桩、停机获取执行信息、不需要代理
采用在线On-the-fly方式
- JVM中通过-javaagent参数指定jacocoagent.jar文件启动Instrumentation的代理程序
- 代理程序在Class Loader加载一个class文件前，将统计探针（boolean型数组）插入class文件中
- 字节码指令触发时探针进行输入设置为true
转转的差异代码覆盖率实现结构
全量覆盖率
- 当前部署版本执行测试后的代码覆盖情况，不会累加以前版本的覆盖情况；
- 直接采用jacoco生成的完整覆盖率报告，有多种维度的覆盖率计数；
差异覆盖率
- 开发代码改动点的行覆盖情况；
- 差异覆盖率 = 已覆盖的差异代码行数/总的差异行数；
- 取改动代码的行号，解析jacoco覆盖率报告
- 会累加以前版本的测试覆盖情况；
Jacoco覆盖率报告解读
- 提供多维度的计数器:指令级（Instructions,C0 coverage）、分支（Branches,C1 coverage）、圈复杂度（Cyclomatic Complexity）、行（Lines）、方法（Non-abstract Methods）、类（Classes）
- 分支覆盖（分支被执行情况）：红色钻石：无覆盖；黄色钻石：部分覆盖；绿色钻石：全覆盖；
- 行覆盖（字节码指令被执行情况）：红色背景：无覆盖；黄色背景：部分覆盖；绿色背影：全覆盖；
差异覆盖率统计方法
- 差异对比基础：拉分支时的版本
- 累加上次版本：版本n未覆盖行，查询版本n-1，若存在并已覆盖，判断last diff是否存在，不存在则设置该行已覆盖，其它则未覆盖；存在两次遍历，计算比较耗时；
差异覆盖率报告解读
- 统计范围：service包中的可执行语句，配置文件、import/注释语句均不计入；
- 行覆盖统计标准：只要该行被执行过，就认为已覆盖；

覆盖率统计与SCF服务代码冲突解决方法

插桩方法：向类中插入一个静态变量$jacocoData和静态方法$jacocoInit()
插桩对代码影响：
- 影响1：变量$jacocoData缺少缺少get和set方法，数据库实体类进行操作时报错；
- 影响2：使用时遍历成员变量，不识别$jacocoData变量，代码解析报错。影响对象：实体类；解决方法：过滤掉这些类，不进行插桩具体实现：更改jacoco源码，加载类时根据匹配规则判断是否进行插桩，匹配规则：类注解匹配（ SCFSerializable 、 Table 、Data）；类方法匹配（判断是否仅有get、set方法）；类名匹配；匹配规则更新方式：配置文件形式存在，有更新时，动态推送到各测试服务器