本文将解决上一篇中的一个问题 1)为什么C++项目扫出来缺陷、安全漏洞都是0?覆盖率也是0%?
当要求质量内建、测试左移、持续集成、DevOps,代码的增量覆盖率几乎是必定会被提出来的话题。这个方案明确了"谁的代码谁负责"的原则,和当年“小岗村包产到户”一样,开发人员只需要为自己的提交/合并请求来提供代码覆盖率数据,而不再需要为整个团队的代码库和历史旧账掉头发了。团队负责人也乐于实施这样的“最佳实践”,树立一个带电的“质量门禁”,没有达标的,一律拒绝签入或者合并。
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!
Lombok 由于其使用的便利性, 目前流传非常广泛。甚至有呼声希望其能被Java官方引入,成为JDK的一部分。
Docker 主要解决环境配置问题,这里介绍一下如何通过Docker简单的搭建和部署一个SonarQube静态代码扫描平台以及如何接入Jenkins持续集成及时通知开发人员。
测试覆盖率报告和测试执行报告是评估代码质量的重要指标。测试覆盖率报告告诉您测试用例涵盖的代码百分比。测试执行报告告诉您已运行哪些测试及其结果。
这是因为单元测试覆盖率报告需要额外集成.这一节我们就讲解如何在sonarqube里集成单元测试覆盖率报告.
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。
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。
【五分钟的dotnet】是一个利用您的碎片化时间来学习和丰富.net知识的博文系列。它所包含了.net体系中可能会涉及到的方方面面,比如C#的小细节,AspnetCore,微服务中的.net知识等等。
我们今天简单介绍 JaCoCo 的实际使用示例,它是目前在大多数 Java 项目中应用最广泛的覆盖率检测框架
在疫情背景下各大公司都有所异动,toB 的团队企业内卷也越来越明显。此时此刻如果团队中的产品又出现各种低级问题无疑是雪上加霜。本文围绕团队在产品质量攻坚工作中做的一些质量检查手段,介绍如何让你团队的代码质量可以量化,并保留最珍贵、可维护、可持续、可传承的工程化代码。
在之前的文章,jenkins +sonarqube 对后端代码静态扫描,钉钉群通知执行结果 和ant+Jacoco 统计tomcat远程部署后项目接口自动化测试或者功能测试代码覆盖率 分别讲了sonarqube代码扫描和Jacoco获取代码覆盖率,那么很多人会这么问了,我们进行了代码扫描,代码覆盖率,那么我们是否可以集成到一个平台上面,方便大家都可以查看呢,答案是可以的。本文就来和大家讲解下,如何通过ant 将Jacoco获取的覆盖率同步到sonarqube的平台。
并且idea还有自动补全的功能,可以有效减少我们在日常开发的过程中,有些单词手动输入的时候敲错的情况发生。
Tech 导读 本文介绍了作者对CICD的理解以及在项目中开展CICD的几种场景,总结了每种场景实践的关键节点、带来的收益,以及结合具体项目开展的实际应用。读者可以借鉴本文中描述的场景,或借鉴文中提到的实践方式,在项目中开展CICD,为项目在持续集成部署上做具体的支撑。
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 Web管理界面虽然设计的简洁大方,也非常直观,但是由于功能繁多,这对快速入手以及快速定位到想要的功能都是一个挑战,在以后的几个小节里我们简要介绍.
本文介绍三种基于Jacoco的增量代码覆盖率统计方法,并给出了对应的四种对应的开源工具。
通过上一节我们了解了如何配置以使jenkins ci环境中可以执行sonarqube构建,其实Sonarqube官方也提供了jenkins插件以便更方便的管理.使用插件来执行sonarqube项目有以下优点
插件地址:https://docs.sonarqube.org/display/PLUG/Plugin+Library
在SonarQube 8之后,官方提供了专门的针对 Pull Request的代码扫描方式,再结合质量门禁中的增量代码(new code)覆盖率指标,可以说是原生支持增量代码覆盖率的诉求了,如下图所示,
静态源代码扫描是近年被人提及较多的软件应用安全解决方案之一。它是指在软件工程中,程序员在写好源代码后,无需经过编译器编译,而直接使用一些扫描工具对其进行扫描,找出代码当中存在的一些语义缺陷、安全漏洞的解决方案。静态扫描技术已经从90年代时候的,编码规则匹配这种由编译技术拓展过来的分析技术向程序模拟全路径执行的方向发展,由此,这种模拟执行相对的执行路径比动态执行更多,能够发现很多动态测试难以发现的缺陷。
一直以来的工作重心和工作发展都是在移动端上,服务端的东西虽然不能说不会,但是也达不到精通.所以在闲暇的时候也会学习一下服务端的框架和基本知识.
我是一名中间件 QA,我对应的研发团队是有赞 PaaS,目前我们团队有很多产品是使用 go 语言开发,因此我对 go 语言项目的单测覆盖率、集成以及增量测试覆盖率统计与分析做了探索。
代码覆盖率(Code coverage)是指在软件测试中测试用例执行时覆盖的代码量与总代码量的比例。代码覆盖率是软件测试中一个重要的指标,它对于保障软件质量、提高软件可靠性和可维护性具有许多好处:发现代码缺陷、提高代码的可维护性、确保代码的正确性和优化测试用例质量等。
从SonarQube6.2开始,测试报告不再在这些类别中分开。SonarQube将所有测试报告合并为一份涵盖整体的测试报告。因此,如果在Maven项目中将单元测试(由Maven Surefire插件运行)和集成测试(由Maven Failsafe插件运行)分开进行测试,那么如何配置JaCoCo Maven插件呢?
测试覆盖率是一种度量指标,指的是在运行一个测试集合时,代码被执行的比例。它的一个主要作用就是告诉我们有多少代码测试到了。其实更严格地说,测试覆盖率应该叫代码覆盖率,只不过大多数情况它都是被用在测试的场景下,所以在很多人的讨论中,并不进行严格的区分。
本文目录: 一、为什么要做代码质量分析 二、常见的代码质量分析工具 三、DevOps平台中的代码质量分析 四、DevOps平台中如何为代码质量提供保障 一、为什么要做代码质量分析 在软件开发过程中,当
出现:Skipping JaCoCo execution due to missing execution data file. 报错
测试覆盖率是对测试完成程度的度量。它通常依据某种覆盖准则来对测试用例执行情况进行衡量,以判断测试执行得是否充分 。 ——出自《 计算机科学技术名词 》第三版
作者会在本文中结合自己在视频推荐方面的工作经验,着重从工程实现方面,讲述如何对特征进行评估的问题。下文中,我们首先会厘清“特征评估”的概念,然后讲述特征评估的标准,最后是问题的反向排查。
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
推进过程自然困难重重,最大的障碍还是该系统的规模太大,代码质量太糟糕。为了更好地洞察代码状态,我通过SonarQube分析了该项目。由于规模太大,分析的机器也不太给力,整个代码静态分析耗费了惊人的1:58:52.282秒。
SonarQube将所有测试报告合并为一份涵盖整体的测试报告。因此,如果您在Maven项目中将单元测试(由Maven Surefire Plugin运行)和集成测试(由Maven Failsafe Plugin运行)分开进行测试,那么如何配置 JaCoCo Maven Plugin。
单元测试是验证函数是否按预期执行的利器,是保障代码质量的有效手段之一。项目能够通过单元测试找到代码中潜在的问题,充足的单元测试用例也是代码使用方法的最好诠释。通常项目的单测质量采用单测覆盖率进行指标衡量,本文结合在项目中的实践,给出maven多模块项目该如何集成jacoco及codecov单测工具。
IntelliJ IDEA 2024.1 版本带来了全方位的功能更新和改进,针对 Java、Kotlin、Scala 等语言提供了更深层次的支持和全新的开发工具,增强的代码补全、终端重构、多语言测试覆盖等特性显著提高了开发者的工作效率。此外,AI 助手的解绑、新的编辑器功能和代码审查工具的优化进一步加强了其作为先进 IDE 的地位。
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:
IntelliJ IDEA Ultimate 2024.1 针对 Java 全行代码补全。 这项功能由无缝集成到 IDE 中的高级深度学习模型提供支持。 它可以基于上下文分析预测和建议整行代码,有助于提高编码效率。 这些建议由针对不同语言和框架特别训练的专属语言模型驱动,模型完全在本地设备上运行,有助于确保数据安全,并且无需与外部服务器通信。 此功能包含在 IntelliJ IDEA Ultimate 许可证订阅中。 在这篇博文中了解详情。
随着互联网迭代越来越快,如何提高交付代码的质量、及时对代码质量进行分析并给出合理的解决方案成为当下要解决的一个问题。
作者简介 姜睿东,2009年加入携程,从事无线研发,现在大住宿事业群担任酒店无线研发工作。 清理项目中的无用代码是日常开发中非常重要的一环,定期清理废代码既可以保持代码的简洁,也可以让代码逻辑变得更清晰,不给后人留坑。 比较传统的寻找无用代码的做法,一般是查找没有引用的方法或类,这个可以很容易的通过脚本来实现,甚至有的IDE自身就能提供这个功能,再进一步的话也可以在网上找到一些开源算法的脚本,来查找重复或相似的代码。 随着携程酒店业务的快速发展,线上版本的迭代频率越来越快,代码量开始急剧膨胀,以上这些方法已
静态代码扫描是CI/CD中重要的一环,可以在代码提交到代码仓库之后,在CI/CD流程中加入代码扫描步骤,从而及时地对代码进行质量的检查。这可以有效地降低后期维护成本,优化产品质量,提高产品交付速度。同时,静态代码扫描还可以将代码问题自动通知给开发人员,使得问题得到及时发现和解决。
随着软件开发复杂度的不断提高,团队开发成员间如何更好地协同工作以确保软件开发的质量已经慢慢成为开发过程中不可回避的问题。
持续集成(简称CI)指的是在代码提交的过程中持续地进行代码的集成、构建和自动化测试;借助CI工具,可以在代码提交的过程中通过单元测试等方式尽早地发现引入的问题。一般项目中,我们可以借助持续集成达到质量前移的目的。
Sonarqube下载地址是:https://www.sonarqube.org/downloads/下载版本有两个,一个是长期支持版,另一个是最新版,此处安装的是最新版,目前版本是7.3,下载的时候点击醒目的蓝色按钮即可(此时下载的是社区版),下面有三个无底色按钮下载链接,分别对应的是开发者版,企业版和数据中心版,这些版本都不是免费版,需要获取Licence key方可使用.目前起步阶段,使用社区版就Ok了.
现在大公司越来越重视项目的单元测试,甚至明确要求项目的单元测试覆盖率不能低于某个值,足可见单元测试的重要性;
本文主要介绍vivo内部研发平台使用JaCoCo实现测试覆盖率的实践,包括JaCoCo原理介绍以及在实践过程中遇到的新增代码覆盖率统计问题和频繁发布导致覆盖率丢失问题的解决办法。
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