Jenkins+SonarQube+Gitlab搭建自动化持续代码扫描质量平台

高楼Zee

发布于 2019-07-17 17:38:27

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发布于 2019-07-17 17:38:27

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前言

现如今大家越来越认识到质量前移的重要性。如果一开始就写出优质的、经过测试的代码，那么后面的测试阶段将会减少很多不必要的时间。如果开发人员迫于业务压力，一味追求项目开发进度，往往会容易形成大量的“烂代码”。一般的烂代码体现在逻辑混乱、复杂度高、易读性差、没有单元测试和缺乏必要的注释。如果把这样的“烂代码”编译交付测试团队，那么测试人员势必会发现很多低级缺陷，甚至连冒烟测试都无法通过，这样势必会浪费很多时间，延误测试进度。所以，回到开始，为何不一开始就是写出优质代码呢？

代码评审

我们都知道很多公司都在推行DevOps、推行测试前移，就是让测试人员尽早参与研发过程中来，有很多团队推行了测试人员参与代码评审流程，但是往往效果不是很理想，原因通常是由于测试人员代码能力有限，不熟悉业务代码逻辑，当然也就无法发现正确问题，这样也就而导致测试团队的代码评审变成了摆设。那么问题来了，有什么办法解决这种状况吗？如果测试人员在执行代码评审的时候可以借助一些代码扫描工具，然后针对这些扫描出的问题再进一步分析，这样轻易地可以发现一些真正代码问题。

SonarQube简介

在实际的项目中，我们一般使用的多种编程语言，那么我们需要针对多种编程语言的一种扫描工具。

目前主流的是使用SonarQube代码质量分析平台。

SonarQube是一个开源的代码质量分析平台，便于管理代码的质量，可检查出项目代码的漏洞和潜在的逻辑问题。同时，它提供了丰富的插件，支持多种语言的检测，如 Java、Python、Groovy、C#、C、C++等几十种编程语言的检测。它主要的核心价值体现在如下几个方面：

检查代码是否遵循编程标准：如命名规范，编写的规范等。
检查设计存在的潜在缺陷：SonarQube通过插件Findbugs、Checkstyle等工具检测代码存在的缺陷。
检测代码的重复代码量：SonarQube可以展示项目中存在大量复制粘贴的代码。
检测代码中注释的程度：源码注释过多或者太少都不好，影响程序的可读可理解性。
检测代码中包、类之间的关系：分析类之间的关系是否合理，复杂度情况。

SonarQube平台由4个组件组成：

一个SonarQube服务器包含三个子进程（web服务（界面管理）、搜索服务、计算引擎服务（写入数据库））
一个SonarQube数据库配置SonarQube服务
多个SonarQube插件位于解压目录extensions\plugins目录
一个或者多个SonarQube Scanners 用于分析特定的项目

SonarQube主要工作流程：

开发人员使用开发工具(IDE)上传代码到GitLab(源代码管理器)；
Jenkins(CI系统)SCM自动拉取代码到到编译服务器；
Sonar Scanners扫描该代码检查质量,将分析结果推送到SonarQube平台，进而持久化数据库存储；
开发&测试人员可以使用IDE插件来同步SonarQube结果（java和js版本等）并可以实时在线分析分析
领导可以通过Web访问SonarQube质量平台，项目代码质量趋势一目了然

SonarQube安装配置

具体的安装部署，本文就不再重复造轮子了，大家可以参照官网的手册https://docs.sonarqube.org/latest/setup/install-server/

这里我们把一些初次使用需要注意的地方和遇到的“坑”与大家分享一下。

版本选择：

目前的版本是更新的很快，安装的时候建议选带LTS的版本，即Getthe LTS(Long-termSupport):SonarQube6.7.x长期维护版本。

SonarScanner扫描器选择：

目前支持的扫描方式:

SonarQube Scanner for MSBuild
SonarQube Scanner for Maven
SonarQube Scanner for Gradle
SonarQube Scanner for An
SonarQube Scanner For Jenkins
SonarQube Scanner

因为我们是用Jenkins做为后台的持续扫描调度服务，所以需要安装 SonarQubeScannerForJenkins插件，也就不需要安装其他的扫描器了。

在Jenkins全局配置中SonarQube服务器连接详细信息的配置。然后，使用标准Jenkins工程构建步骤从Jenkins触发SonarQube扫描分析，支持触发方式包括：

SonarQube Scanner
SonarQube Scanner for Maven
SonarQube Scanner for Mave
SonarScanner for MSBuild

分析完成后，插件将检测到构建过程中是否进行了SonarQube分析，并在Jenkins工程页面上显示徽章和小部件，其中包含指向SonarQube平台的链接以及质量阀状态。

打开构建结果的链接来查看具体的分析报告

关于数据库的选择：

SonarQube支持多种数据库，由于我们使用MySQL比较方便，所以选择的是MySQL数据库（注意不支持SonarQube数据中心版），数据库设置的字符集为UTF-8,另外考虑数据库性能，应该将表的引擎更改为InnoDB引擎。要注意配置 innodb_buffer_pool_size参数为MySQL实例分配合理的内存。

以下为建库SQL脚本：

-- 数据库
CREATE DATABASE sonar CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
-- 用户
CREATE USER 'sonar' IDENTIFIED BY 'sonar';
-- 权限
GRANT ALL ON sonar.* TO 'sonar'@'%' IDENTIFIED BY 'sonar';
GRANT ALL ON sonar.* TO 'sonar'@'localhost' IDENTIFIED BY 'sonar';
FLUSH PRIVILEGES;

关于Jenkins的配置：

在 Jenkins 项目构建过程中加入SonarScanner进行代码分析，首先需要在Jenkins工程的构建环境标签页中勾选 "Prepare SonarQube Scanner evironment"

配置 SonarQubeScanner构建步骤

Task to run: 输入 scan，即分析代码；
JDK :选择 SonarQube Scanner 使用的 JDK（注意这里必须是 JDK 不能是 JRE）；
Path to project properties : 这里可以指定一个sonar-project.properties 文件，如果不指定的话会使用项目默认的 properties文件；
Analysis properties: 这里需要输入一些配置参数用来传递给 SonarQube，这里的参数优先级高于sonar-project.properties文件里面的参数，所以可以在这里来配置所有的参数以替代 sonar-project.properties文件，下面列出了一些参数，sonar.language指定了要分析的开发语言（特定的开发语言对应了特定的规则），sonar.sources定义了需要分析的源代码位置（示例中的.所指示的是当前 Jenkins项目的目录），sonar.java.binaries 定义了需要分析代码的编译后文件位置；
Additional arguments 输入框中可以输入一些附加的参数，示例中的-X 意思是进入SonarQube Scanner的Debug 模式，这样会输出更多的日志信息；
JVM Options 可以输入在执行 SonarQube Scanner是需要的JVM参数。

关于质量阀状态关联编译结果：

Jenkins支持每当代码分析无法满足SonarQube的质量标准时，即工程构建失败，Jenkins需要安装Quality Gates Plugin

另外，在项目工程中需要增加“构建后操作”，不过此插件好像有个缺陷，Project key输入框不支持${variable}形式

小团队持续代码扫描实践

技术方案&实现

1）原生的开源框架：Jenkins+SonarQube+Gitlab

2）单点执行，满足小团队要求

3）及时反馈机制：Jenkins的Montor view插件+钉钉群通知+Email通知

Montor view可以挂到团队电视看板上。

钉钉群通知

产品团队邮件通知

4）手工配置为主

流程&标准

1）项目多分支开发模型

2）Jenkins定时轮巡代码扫描

3）关注单个质量维度：代码违规

SonarQube支持多种维度代码扫描，如下图：

基于保持简单的原则，主要从代码违规维度出发，代码规则和潜在Bug测试人员跟进审核，确认是否误报，提升测试人员代码评审能力。

4）设置质量阀

团队&文化

1）领导重视代码质量 2）团队成员积极性高 3）敏捷文化形成

写在最后

DevOps开发模式目前已成为当前各大互联网公司的主流文化或技术。在DevOps中依然离不开测试，测试人员如何融入其中去？可以说，在DevOps中想要做好测试，技术上需要很多要求，主要体现在以下方面：

代码基本功（Java、Python、shell、groovy）
工具链（Jenkins、Gitlab、maven、ant等）
容器（docker、k8s等）
操作系统（linux、ssh等）
自动化测试技术（如Java服务端方向：Springboot、TestNG、MyBatis/JPA、MySQL、HttpClient、ExtentReport、dubbo、http/https、Postman、Mockito等）
性能测试技术（JMeter、Tomcat、Nginx、Redis、MongoDB、Telegraf、InfluxDB、Grafana、Nmon、JVM等）

当前DevOps已经很热，所以，不管是测试 or 开发 or 运维，都需要往DevOps靠拢，你的职业发展之路才能尽可能越来越长。

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原始发表：2018-11-27，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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