Jenkins 2 image based on Red Hat Enterprise Linux的镜像
最近一段时间,我们团队在生产环境出现了几次线上问题,有部分比较严重,直接影响用户功能的使用,惹得领导不高兴了,让我想办法提升代码质量,这时候项目工程代码质量检测神器——SonarQube,出现在我们的视线当中。
SonarQube 是一个用于代码质量管理的开源平台,用于管理源代码的质量。同时 SonarQube 还对大量的持续集成工具提供了接口支持,可以很方便地在持续集成中使用 SonarQube。此外, SonarQube 的插件还可以对 Java 以外的其他编程语言提供支持,对国际化以及报告文档化也有良好的支持。 官方网址:https://www.sonarqube.org/ 通过插件形式,可以支持包括 Java,C#,C/C++、PL/SQL、Cobol、JavaScrip、Groovy、Ruby 等二十五种编程语言的代码质量管理与检测,针对不同的编程语言其所提供的分析方式也有所不同:对于所有支持的编程语言,SonarQube 都提供源了代码的静态分析功能;对于某些特定的编程语言,SonarQube 提供了对编译后代码的静态分析功能。 SonarQube 支持多种客户端集成方式,包括但不限于 Scanner 客户端、Ant、Gradle、Maven、Jenkins、IDEA 插件等。比较常用的为 Gradle 和 Maven。 SonarQube 并不是简单地将各种质量或覆盖率检测工具的结果(例如 CheckStyle、JaCoCo 等)直接展现给客户,而是通过不同的插件算法来对结果进行再加工,并最终以量化的方式来衡量代码质量,从而方便地对不同规模和种类的工程进行相应的代码质量管理,以便进行有针对性的代码修复或重构。 SonarQube 在进行代码质量管理时,会从以下的七个纬度对项目代码质量进行分析。 Sonar 实际上是一个 Web 系统,展现了静态代码扫描的结果,结果是可以自定义的,而真正实现代码扫描的是 Sonar Scanner 这个工具,另外同时支持多种语言的原理是它的扩展性,通过插件实现的,也就是 Java Jar 架包,可以在 Sonar 平台上在线安装或者离线安装。 1.已安装 JDK1.8 环境 2.已安装 Maven(用于后期与 SonarQube、JaCoCo 的集成) 3.已安装 MySQ L数据库(Sonar 默认的数据库是自带 H2 数据库,是很小的嵌入式数据库引擎,这里的配置换成了 MySQL,为了方便通过数据库客户端进行数据查询) 1.下载 SonarQube,地址为: Download | SonarQube 2.配置数据库(下面的SQL是指定了schema为sonar,password为sonar,其中第四条SQL是localhost是因为MySQL安装在本地) 3.安装 SonarQube I. 将下载的 sonar-3.7.zip 包解压至 Windows某个路径,如 D:\Tools\sonar(如是其他OS,请选择对应路径,如Linux的/usr/local/等)。 II. 修改 sonar.properties 在 /conf/sonar.properties 文件中,配置数据库设置(默认已经提供了各类数据库的支持这里使用 MySQL,因此取消 MySQL 模块的注释),同时因为端口冲突而改成端口为 11000。 III.在 /bin/ 目录下,运行 /windows-x86-64/StartSonar.bat (因为本 demo 是在 win10 64位安装的,如果是 Linux 的话,运行 nohup bash sonar.sh start &) IV. 访问 http://localhost:11000,如果不是本机就输入 http://[remote IP]:11000,如果你看到下图所示即证明配置成功。 4.用 admin/admin(默认)进行登录,并安装汉化包 Chinese pack installation Chinese pack restart Chinese pack restart confirm Well done!
SonarQube是一个开源的代码质量管理系统,可用来快速定位代码中的Bug、漏洞以及不优雅的代码。它支持几乎所有的常见编程语言,例如Java、JavaScript、TypeScript、Kotlin、Ruby、Go, Scala等。并且还有插件机制,利用插件,可以让SonarQube更加强大,例如可以整合Findbugs、PMD、Checkstyle等。可以说,SonarQube是一款提升项目代码质量必备的根据。
SonarQube 是一个用于代码质量管理的开源平台,用于管理源代码的质量。同时 SonarQube 还对大量的持续集成工具提供了接口支持,可以很方便地在持续集成中使用 SonarQube。此外, SonarQube 的插件还可以对 Java 以外的其他编程语言提供支持,对国际化以及报告文档化也有良好的支持。
官网描述: SonarQube 提高您的团队成员的代码质量和安全性,使所有开发人员能够编写更干净、更安全的代码。 官网地址: https://www.sonarqube.org/ 帮助文档: https://docs.sonarqube.org/latest/
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?
SonarQube 是一款用于代码质量管理的开源工具,它主要用于管理源代码的质量。 通过插件形式,可以支持众多计算机语言,比如 java, C#, go,C/C++, PL/SQL, Cobol, JavaScrip, Groovy 等。sonar可以通过PMD,CheckStyle,Findbugs等等代码规则检测工具来检测你的代码,帮助你发现代码的漏洞,Bug,异味等信息。以下转自自己的CSDN博客:(关于截图背景颜色请无https://blog.csdn.net/qq_17238449/article/details/97392513
随着代码量的越来越多,同时对代码质量的要求也越来越高,对于代码review的需求越来越多。因此,引入SonarQube这个工具对Java代码进行质量管控。
在前面一篇《代码质量扫描工具SonarQube原理及环境搭建》中,我们介绍了Sonarqube的架构组成、工作原理以及环境搭建相关操作。本篇将会重点介绍:
Sonar是一个代码质量管理的开源平台,基于Java开发的,用于管理源代码的质量,通过插件形式,可以支持包括java、C#、JavaScript等二十余种编程语言的代码质量管理与检测。
一个对项目负责的团队代码质量检查是必不可少的,有条件的团队经常有代码review习惯,这样可以使技术团队共同进步,但是一个庞大的工程做代码review其实是很麻烦的,所以就催生了很多的工具,今天我们就来通过工具来对代码进行扫描,通过发现问题并改进问题,使我们的项目代码更简洁,修复隐藏bug。
这篇文章记录的是SonarQube服务搭建的详细过程,应用于云迁移后的PipleLine的代码扫描环节。
SonarQube是一款代码检测工具,支持对Java、C#、、Python、Go、Html、JavaScript、CSS等代码的质量检测。
平台架构 如下图所示,整个代码管理平台由,Analysers, Server , Database 组成。 当然,根据需求不同 SonarQube 也支持 Eclipse 等IDE的集成。 在这里我们主要介绍由 Analysers, Server , Database 组成的平台。 Server : 指的是SonarQube 服务器,提供代码管理与分析的源数据(例如,分析规则—Rules)和展示平台。 Database : 用来存储Server 的信息和Analyser的 分析数据。 Analysers
一个新项目准备上线提测了,为了在提测之前做一下代码走查,同时了解项目目前的质量情况,就在本地搭建了一套sonar环境。搭建的过程中遇到了很多问题,sonar官方已不再维护Eclipse的svn插件,所以之前很多网上的教程都存在问题了。通过自己的摸索,最后还是成功搭建好了环境。下面我们开始搭建吧。 1 准备阶段 (1)下载MySQL,地址:http://dev.mysql.com/downloads/installer/ (2)下载SonarQube,地址:http://www.sonarqube.org
sonarqube安装很简单,下载(直接win下载,然后上传到linux服务器)安装包后直接解压即可:
今天推荐三个插件,它们都是代码质量检测的神器。可以扫描检测出你项目中不符合规范的代码,他们分别是 SonarLint、SonarQube、Alibaba 代码规约插件。
来源 | https://www.cnblogs.com/cjsblog/p/10735800.html
在企业范围内实施 DevSecOps 实践具有挑战性。由于组织内的不同应用程序正在使用多种编程语言、自动化测试框架和安全遵从性安全合规工具,因此每个团队构建和维护流水线变得很难。
本文系列将介绍Sonar在实际工程项目中落地的场景,例如: 1)多语言项目的扫描,如JAVA/JS/C++/C#/PLSQL 2)多分支扫描 3)覆盖率如何统计 等等。 不在讨论范围内的问题 1)自定义扫描规则? 2)扫出来的问题,怎么让开发及时修复? 本文作为开篇,将介绍 1)Sonar Scanner的工作机制, 2)Java项目中利用 Maven的Sonar Scanner 插件进行扫描的配置和步骤 3)使用Token,多Module项目扫描和忽略等一些实际问题。
及早的介入测试已经成为软件测试界的共识,对逼格较高的QA(别有用心的人才会争论QA!=测试)来说,已经不满足从从需求分析介入项目开发过程了。
SonarQube是一种自动代码审查工具,用于检测代码中的错误、漏洞和代码异味。它可以与您现有的工作流程集成,以支持跨项目分支和拉取请求的持续代码检查。
SonarQube(sonar)是一个开源平台,用于管理源代码的质量。SonarQube不只是一个质量数据报告工具,更是代码质量管理平台。支持java, C#, C/C++, PL/SQL, Cobol, JavaScrip, Groovy 等等二十几种编程语言的代码质量管理与检测。SonarQube可以从以下七个维度检测代码质量,而作为开发人员至少需要处理前5种代码质量问题。
在需要检测的单个文件或者单个项目上右键 --> Analyze --> Analyze with SonarLint
Maven与Sonar配合使用 准备工作:下载sonarqube源码即可 步骤: 1)、安装sonar 解压,启动sonarqube-4.1\bin\windows-x86-32目录下的StartSonar.bat文件。 2)、安装插件 Quality Index Plugin 将sonar-quality-index-plugin-1.1.3.jar放到sonarqube-4.1\extensions\plugins目录下。 3)、数据库设置
代码检查的包放在了里面:https://pan.baidu.com/s/1CD7IXZ_E-RNTsXEl6L7SRw?pwd=8mz8
sonqube下载地址:http://www.sonarqube.org/downloads/
SonarQube是一个开源的代码质量管理系统,用于检测代码中的错误,漏洞和代码规范。它可以现有的Gitlab、Jenkins集成,以便在项目拉取后进行连续的代码检查。
SonarQube是一款开源的代码质量检查工具,主要用于源代码的质量检查,是devops流水线中很常用的一个工具,以插件化的形式,支持多种编程/脚本语言的代码分析,同时也提供了对常用IDE工具的支持。
最近学习了翟志军老师写的《Jenkins 2.X实践指南》书中的第5章:代码质量一节,发现两方面问题:
对代码进行静态扫描是一种非常常见的代码质量保证手段,这种扫描不仅仅可以检查到代码中的缺陷,应用各种业界最佳实践,也可以检查出安全方面的漏洞,给予项目代码全方位的提升。在各种代码扫描方案之中,SonarQube 最为人熟知,应用最为广泛。各种持续集成方案都有自己的方式融入 SonarQube 进行代码的静态扫描工作。
参考:https://ken.io/note/centos-mysql57-setup
Sonar是一个用于代码质量管理的开源平台,用于管理源代码的质量 通过插件形式,可以支持包括java、C#、C/C++、PL/SQL、Cobol、JavaScrip、Groovy等等二十几种编程语言的代码质量管理与检测
默认情况下,需要用户身份验证以防止匿名用户浏览和分析您实例上的项目,所以运行分析时需要传递这些参数。身份验证在全局安全 (/instance-administration/security/) 配置中强制执行。
插件地址:https://docs.sonarqube.org/display/PLUG/Plugin+Library
现在是资源共享的时代,同样也是知识分享的时代,如果你觉得本文能学到知识,请把知识与别人分享。
近年来,随着新业务、新技术的快速发展,应用软件安全缺陷层出不穷。虽然一般情况下,开发者基本都会有单元测试、每日构建、功能测试等环节来保证应用的可用性。但在安全缺陷方面,缺乏安全意识、技能和工具,最终导致了安全缺陷的出现。
DevOps平台在研发过程中,集成了许多的第三方工具来完善持续集成的流程,诸如Jira、Gitlab、Jenkins等,集成一个工具其实是一个繁琐的工作,需要注意到许多的细节,那么我们又是怎么做的呢?本文就是介绍一下我们是如何将这些工具集成到DevOps平台中去的。
SonarQube(Sonar)是一个用于管理代码质量的开源平台。SonarQube目前已支持超过20种主流编程语言,它管理的代码质量主要涉及7个维度:架构与设计、重复、单元测试、复杂度、潜在的bug、代码标准、注释。
写个for循环,循环执行。执行两次该脚本(因第一次分析的时候没有缺陷会不显示数据)
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