1.代码测试方式和工具
2.软件测试/测试开发丨精准化测试原理简介与实践探索
3.精准测试之过程与实践 | 京东云技术团队
4.SonarQube8.3中的源码Maven项目的测试覆盖率报告
5.实战|Java 测试覆盖率 Jacoco 插桩的不同形式总结和踩坑记录
6.关于代码覆盖率(Code Coverage)

代码测试方式和工具

       代码测试方式和工具有哪些？

       代码测试方式主要分为手动审查和工具扫描。手动审查是分析指开发者逐行阅读和检查代码，寻找可能的源码问题，比如代码风格错误、分析未使用的源码变量、潜在的分析公墓 源码安全漏洞等。工具扫描则使用自动化工具对代码进行快速、源码大规模的分析检查，这些工具能够识别出常见的源码编程错误、模式匹配问题以及不符合编码规范的分析地方。

       静态分析工具是源码代码测试的重要工具，例如 SonarQube、分析PMD、源码FindBugs、分析ESLint、源码JSHint 等。它们可以分析源代码，生成详细的报告指出潜在问题。代码覆盖率工具如 JaCoCo、Cobertura 等，确保代码覆盖所有预期的功能和边缘情况，帮助查找未测试部分的缺陷。

       静态类型检查器如 TypeScript、android 做题源码Java 的 Type Checking 等，帮助发现类型错误。安全审计工具如 OWASP ZAP、Sonatype Nexus 等，专门针对安全问题，检测敏感信息泄露、SQL 注入等风险。

       持续集成/持续部署(CI/CD)中的自动化测试，在构建流程中集成代码审计，确保每次提交都经过严格的代码质量检查。代码异味检测工具能检测不良设计习惯或编码风格问题。

       动态代码分析（Dynamic Code Analysis, DCA）与静态代码分析（SCA）不同，DCA 工具在代码执行时监测其行为，以识别运行时的安全问题，例如运行时的内存泄漏、缓冲区溢出等。

       利用开源工具，如 Semgrep，可以获取针对多种编程语言的规则集合。对于自动化代码审计工具，它们通常具备管理误报（False Positives）和漏报（False Negatives）的机制，以提高审计的bim 源码解析准确性。

软件测试/测试开发丨精准化测试原理简介与实践探索

       小时候大家玩过找不同游戏，两幅图对比找出差异，现在想象一面墙代表master分支代码，另一面墙是dev分支代码，dev修改了哪些、差异在哪里、影响的范围，我们需要测试的范围。全面测试覆盖是理想状态，但在实际中，全面覆盖很困难。随着测试技术发展，自动化成为测试者必备技能，但自动化测试并不总能覆盖所有被测代码。黑盒测试依赖于测试人员的经验，容易出现漏测，一旦发布后出现问题，团队不得不进行修复。

       要达到精准测试，我们引入三个概念：差异化分析、调用链分析和覆盖率统计。

       差异化分析涉及到抽象语法树（AST），led控制源码这是一种源代码的抽象结构表示形式。通过AST，我们能够对比代码差异，同时需要处理噪声信息，如注释、空格等，确保对比准确。JavaParser工具可以生成和操作AST，帮助我们更方便地进行代码对比。

       调用链分析关注字节码，了解Java字节码包含了类和方法的所有信息，适合使用访问者模式进行修改。ASM（字节码操纵框架）是实现调用链分析的核心技术栈，它允许我们读取和插入字节码，通过匹配和桥接，构建方法调用链。在实际应用中，我们需去除与业务分析无关的方法，聚焦核心业务逻辑。

       覆盖率统计使用jacoco工具，它依赖字节码技术。插桩技术在代码中插入监控探头，加密前端源码记录每行代码的执行情况，导出覆盖率信息。通过执行代码，探针记录信息，最终生成覆盖率报告。jacoco支持增量覆盖率统计，满足日常测试需求，通过关联接口与用例，推荐必要的测试用例，提高测试精准度。对于改动点，我们可以通过调用链路找到影响的最上层接口，推荐关联用例。跨应用调用链分析可能涉及Skywalking等工具，通过插桩监控获取应用间调用关系。

       对于测试覆盖率，我们不能仅依赖于覆盖率百分比。覆盖率高只是保障的一个维度，代码逻辑的正确性仍需测试人员自行验证。方法覆盖率是否需要达到%取决于其逻辑复杂度。我们设定一个最低阈值，并基于业务需求和历史覆盖率数据调整测试策略。通过记录和监控覆盖率趋势，确保质量可控，及时发现潜在问题。

       精准化测试强调在全面理解代码和业务的基础上，通过差异化分析、调用链分析和覆盖率统计等技术手段，实现高效、精准的测试覆盖。测试人员需要根据业务特性合理设定覆盖率目标，并持续优化测试策略，确保产品质量，提升团队效能。

精准测试之过程与实践 | 京东云技术团队

       作者：京东工业 宛煜昕

       ・百度百科：

       精准测试是一套计算机测试辅助分析系统。

       精准测试的核心组件包含软件测试示波器、用例和代码的双向追溯、智能回归测试用例选取、覆盖率分析、缺陷定位、测试用例聚类分析、测试用例自动生成系统，这些功能完整的构成了精准测试技术体系。

       ・其他定义

       精准测试是中国自己有知识产权的完全的理论体系，它同时关注功能点和代码相关逻辑这样一个方法论，是一种灰盒的测试模式。

       最开始在年的国际软件测试大会上发布精准测试的时候，它叫穿线测试，英文名字叫Threading Test，表达了精准测试的本质，Threading这个英文单词本身有两个含义，一个是穿线一个是线程，建立用例和代码的关系，相当于把黑盒和白盒关联起来，做黑盒测试也能看到白盒数据，同时把开发和测试能够关联起来，测试一做完，开发的逻辑马上就能自动生成。另一个层面，精准测试最本质就是线程测试，因为精准测试基于覆盖率白盒理论产生，它跟白盒最大的区别是它的覆盖率是线程级的，也就是说要追溯到用例这个级别。

       ・历史发展

       ・成熟度模型的五级划分

       这里介绍两款，分别为JAVA和C/C++相关，

       第一，开发的基础和核心（编程）知识及所需要用到的版本管理工具（GIT）等。

       第二，领域特定的知识、技术需要具备如下：

       JAVA：Javassist（官网 - pile阶段配置正确，避免数据无法注入。在多服务器部署负载均衡时，需要循环连接不同服务器的IP:port进行数据收集。确保编译环境的一致性，可以使用sftp下载代码。注意数据的及时保存和收集，防止覆盖率数据丢失或不准确。

       九、补充API相关代码覆盖率数据的获取

       可以封装覆盖率数据生成报告时所需的属性，如数据文件、源码、class文件等，生成报告时自动获取这些信息。若需要具体实现代码示例或获取更多代码，请参阅GitHub仓库。

       十、总结

       本文是对Java端覆盖率探索的细化总结，参考了相关资料和课程。期待与大家分享和探讨，共同进步。

关于代码覆盖率(Code Coverage)

       代码覆盖率：衡量测试有效性的关键指标

       代码覆盖率，作为软件测试中的重要概念，它衡量的是在测试过程中实际执行的代码比例，有助于识别哪些代码已测试，哪些未被触及。测试的目的是提高软件质量，而代码覆盖率能帮助我们评估测试深度和广度。

       为何要关注覆盖率？因为虽然测试是质量保证的关键，但我们需要确切了解我们的测试是否覆盖了所有关键代码。高覆盖率并不意味着完美，它只是表明未被充分测试的部分。测量覆盖率有助于设定合理的测试目标，确保代码在各个模块中得到均匀测试，而非盲目追求高数字。

       理解覆盖率的种类：源代码检测、运行时收集和中间代码检测，如Gcov、JaCoCo和Coverage，各工具的工作原理有助于我们选择适合的工具。选择时，应考虑工具的开源性、活跃程度和易用性。

       当今主流的覆盖率工具众多，如针对不同编程语言的开源工具，选择时应侧重实用性。同时，要明白高覆盖率不等同于高质量测试，%覆盖率并非目标，因为过度追求可能导致无意义测试的增加。

       正如Martin Fowler所述，代码覆盖率是寻找未被测试部分的工具，但它作为衡量测试效果的数字工具价值有限。理解这一点，我们才能更明智地使用代码覆盖率这一指标，确保我们的测试策略既全面又有效。

       参考来源：lambdatest.com/blog/cod... atlassian.com/continuou...