有赞测试增量代码覆盖率工具

有赞测试团队 · 2018年11月22日 · 最后由波小艺回复于 2020年10月29日 · 8384 次阅读

作者：
Winta | 7887 words

增量代码覆盖率工具

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背景

目前有赞共享技术团队测试介入的微服务应用有几百个，大部分底层应用的单测覆盖率在 70% 以上，同时测试组提供的多纬度集成测试自动化的覆盖率也在 70% 以上。有赞的业务发展非常快，当存量代码较多时，新项目功能测试的整体覆盖率偏低是正常现象，另外开发提测时，并不能依据已有的全量覆盖率来判断对新增代码的自测完成度，基于这个背景，我们研发了增量代码覆盖率工具，作为项目质量的参考纬度之一，支持统计功能测试、单测和集成测试，并集成到了 DevOps 平台。

方案设计

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有赞的 JAVA 代码覆盖率工具用的是 JaCoCo ，它是一个开源的覆盖率工具，支持 JVM ，使用方法非常灵活，很多第三方的工具提供了对 JaCoCo 的集成，如 sonar、Jenkins 等。

关于 JaCoCo 的注入原理以及注入方式，在官方网站上写的非常详细了，网上翻译修改的资料也非常多，不做过多赘述。经过对比，我们在统计功能测试覆盖率以及集成测试覆盖率时，选择的是 On-the-fly 模式。原因是 On-the-fly 方式无须入侵应用启动脚本，只需在 JVM 中通过 -javaagent 参数指定 jar 文件启动 Instrumentation 的代理程序，代理程序在通过 Class Loader 装载一个 class 前判断是否需要注入 class 文件，将统计代码插入 class ，测试覆盖率分析就可以在 JVM 执行测试的过程中完成。

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（图片来源官网）

我们设计的方案也是基于 JaCoCo 做相应改造，生成我们所需要的覆盖率模型，并通过 JaCoCo 开放的 API 实现相关功能。这里面主要需要解决的点在获取增量代码并解析生成覆盖率上。可以拆分成如下几个步骤：

获取测试完成后的 exec 文件（二进制文件，里面有探针的覆盖执行信息）；
获取基线提交与被测提交之间的差异代码；
对差异代码进行解析，切割为更小的颗粒度，我们选择方法作为最小纬度；
改造 JaCoCo ，使它支持仅对差异代码生成覆盖率报告；

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整体的流程如上图，下面针对整个流程，分别说下我们是怎么做的。

对 JaCoCo 的改造

在讲具体实现步骤之前，先谈下我们对 JaCoCo 做的改造思路。 JaCoCo 的注入逻辑用的是 ASM 库，对于没有接触过字节码注入技术的测试同学来说，改造注入逻辑需要花费较多时间，而对该工具从调研到完成的预期时间，只有不到 10 人日，所以我们用了一个比较快速简单的方式：前面生成全量覆盖率数据的流程不变，只对解析 exec 文件生成报告做改造，生成我们所需要的覆盖率模型。

JaCoCo 对 exec 的解析主要是在 Analyzer 类的 analyzeClass(final byte[] source) 方法。这里面会调用 createAnalyzingVisitor 方法，生成一个用于解析的 ASM 类访问器，继续跟代码，发现对方法级别的探针计算逻辑是在 ClassProbesAdapter 类的 visitMethod 方法里面。所以我们只需要改造 visitMethod 方法，使它只对提取出的每个类的新增或变更方法做解析，非指定类和方法不做处理。

改造后的核心代码片段如下：

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获取 exec

我们在部署 qa 项目 java 应用服务时，指定了 -javaagent 参数的 output 为 tcpserver ，并指定可用端口。官方对 output 的参数说明见下图，默认是 file ，目前有赞的集成测试覆盖率用的是这种方式，所以必须要将 JVM 停掉以后才能将信息 dump 到指定文件。

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（图片截自 JaCoCo 官网）

我们获取 exec 文件是通过 tcp 方式获取的，所以 javaagent 参数设定如下： output=tcpserver,address=0.0.0.0,port=XXXX ，然后将 javaagent 参数注入 JVM ，这部分由运维团队配合支持，完成了持续交付项目下的 java 应用自动注入 JVM 。

以上步骤完成以后，在我们工具内就可以通过 JaCoCo 开放出来的 API 进行 exec 文件获取，部分代码片段如下：

public void dumpData(String localRepoDir, List<IcovRequest> icovRequestList) throws IOException {  
        icovRequestList.forEach(req -> req.validate());
        icovRequestList.parallelStream().map(icovRequest -> {
            String destFileDir = ...;
            String address = icovRequest.getAddress();
            try {
                final FileOutputStream localFile = new FileOutputStream(destFileDir + "/" + DEST_FILE_NAME);
                final ExecutionDataWriter localWriter = new ExecutionDataWriter(localFile);
                final Socket socket = new Socket(InetAddress.getByName(address), PORT);
                final RemoteControlWriter writer = new RemoteControlWriter(socket.getOutputStream());
                final RemoteControlReader reader = new RemoteControlReader(socket.getInputStream());
                reader.setSessionInfoVisitor(localWriter);
                reader.setExecutionDataVisitor(localWriter);
                writer.visitDumpCommand(true, false);
                if (!reader.read()) {
                    throw new IOException("Socket closed unexpectedly.");
                }
                ...
            } ...
            return null;
        }).count();
    }

获取差异代码并切割到方法粒度

这部分会涉及到较多的 Git 操作，我们是用 JGit 实现的。JGit 是一个用 Java 写成的功能比较健全的 Git 的实现，它在 Java 社区中被广泛使用。在这一步的主要流程是获取基线提交与被测提交之间的差异代码，然后过滤一些需要排除的文件（比如非 Java 文件、测试文件等等），对剩余文件进行解析，将变更代码解析到方法纬度，部分代码片段如下：

private List<AnalyzeRequest> findDiffClasses(IcovRequest request) throws GitAPIException, IOException {  
        String gitAppName = DiffService.extractAppNameFrom(request.getRepoURL());
        String gitDir = workDirFor(localRepoDir,request) + File.separator + gitAppName;
DiffService.cloneBranch(request.getRepoURL(),gitDir,branchName);  
        String masterCommit = DiffService.getCommitId(gitDir);
        List<DiffEntry> diffs = diffService.diffList(request.getRepoURL(),gitDir,request.getNowCommit(),masterCommit);
        List<AnalyzeRequest> diffClasses = new ArrayList<>();
        String classPath;
        for (DiffEntry diff : diffs) {
            if(diff.getChangeType() == DiffEntry.ChangeType.DELETE){
                continue;
            }
            AnalyzeRequest analyzeRequest = new AnalyzeRequest();
            if(diff.getChangeType() == DiffEntry.ChangeType.ADD){
                ...
            }else {
                HashSet<String> changedMethods = MethodDiff.methodDiffInClass(oldPath, newPath);
                analyzeRequest.setMethodnames(changedMethods);
            }
            classPath = gitDir + File.separator + diff.getNewPath().replace("src/main/java","target/classes").replace(".java",".class");
            analyzeRequest.setClassesPath(classPath);
            diffClasses.add(analyzeRequest);
        }
        return diffClasses;
    }

生成覆盖率报告

这步是用 JaCoCo 开放的 API 和改造后的 JaCoCo 来实现的，根据前两步获取到的 class 和差异方法信息，用改造后的 JaCoCo 去解析 exec 文件，使它按照我们的覆盖率模型，只生成增量代码部分的覆盖率报告。生成报告的大致流程如图：

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生成报告和获取报告的触发时点是不同的，生成报告涉及较多的 Git 和 IO 操作，处理时间会比较长，跟 DevOps 的交互上是通过异步方式进行处理。而获取报告是通过批量查询数据库信息来获取所需的报告信息。所以生成报告接口需要保存覆盖率报告以及行覆盖率信息并入库，将覆盖率报告地址在 tengine 里面配置后，DevOps 平台即可实现访问，部分代码片段如下：

private IBundleCoverage analyzeStructure(List<AnalyzeRequest> analyzeRequests,String sourceDirectory) throws IOException {  
        final CoverageBuilder coverageBuilder = new CoverageBuilder();
        for (AnalyzeRequest analyzeRequest:analyzeRequests) {
            final Analyzer analyzer = new Analyzer(
                    execFileLoader.getExecutionDataStore(), coverageBuilder, analyzeRequest.getMethodnames());
            File f = new File(analyzeRequest.getClassesPath());
            InputStream in = new FileInputStream(f);
            analyzer.analyzeClass(in, sourceDirectory);
        }
        for (final IClassCoverage cc : coverageBuilder.getClasses()) {
            totalCoveredCount = totalCoveredCount + cc.getLineCounter().getCoveredCount();
            totalCount = totalCount + cc.getLineCounter().getTotalCount();
        }
        coveredRatio = totalCoveredCount*100/totalCount;
        if(reportResDAO.getInfoByPrjName(prjName).size() >= 1)
  reportResDAO.updateTotalCov(prjName,appName,coveredRatio,new Date());
        else{
            ...
            reportResDAO.insertReportInfo(reportResDO);
        }
        return coverageBuilder.getBundle(title);
    }