代码覆盖率分析：
在真实的代码中，冗余代码往往大量存在，再加上测试时间非常有限，即使使用精准测试，代码覆盖率也很难达到 100%。那么，当两次测试的代码覆盖率都未达到 100% 时，我们该如何判断哪次测试的质量更好呢？
覆盖率不等于质量
举个例子：
- 第一次测试的代码覆盖率是 92%，但遗漏了关键功能的测试，测试了很多边边角角的功能。
- 第二次测试的代码覆盖率是 89%，虽然没有全部覆盖，但关键功能全部测试完毕。
在这个例子中，尽管第二次测试的覆盖率（89%）低于第一次测试（92%），但测试质量显然更高。因此，测试质量不仅取决于代码覆盖率，还取决于关键功能部分是否测试全面。从测试工程师的角度来看，除了需求或功能说明书，他们主要靠测试案例来辅助分析关键功能是否测试全面。然而，测试案例的完整性和优先级难以判断某次测试是否覆盖了关键功能。那么，是否有办法知道关键功能是否测试全面呢？答案是肯定的。
测试工程师关注点与精准测试工具
在软件工程中，开发工程师和测试工程师的关注点有所不同。开发工程师更关注代码，而测试工程师则更关注测试案例。API 接口是开发和测试都熟悉的领域。如果仅提供代码覆盖率，测试工程师难以判断未覆盖代码是否关键。仅有代码覆盖率，无论是包覆盖率、类覆盖率、分支覆盖率还是行覆盖率，都无法判断未覆盖部分的功能是否重要。
整体代码覆盖率 vs API 接口维度代码覆盖率
整体代码覆盖率
整体代码覆盖率衡量整个代码库在测试过程中被执行的比例，包括所有模块、类、函数和代码行。它提供了一个宏观视角，帮助了解整个项目的测试覆盖情况。
覆盖率类型：
- 包覆盖率：每个包（或模块）中的代码被测试覆盖的比例。
- 类覆盖率：每个类中的代码被测试覆盖的比例。
- 分支覆盖率：条件语句（如 if/else）的每个分支被执行的比例。
- 代码行覆盖率：实际被执行的代码行数占总代码行数的比例。
优点：
- 提供全面的覆盖率信息。
缺点：
- 无法通过整体代码覆盖率知晓特定功能或接口 API 的深度分析。
API 接口维度的代码覆盖率
API 接口维度的代码覆盖率提供了 API 接口维度的代码覆盖情况，专门针对 API 相关的代码路径，评估 API 在测试过程中调用的代码覆盖情况。
覆盖率类型：
- API 接口的分支覆盖率：API 请求中的条件语句每个分支被执行的比例。
- API 接口的代码行覆盖率：API 请求涉及的代码行数被执行的比例。
优点：
- 专注于 API 层，通过识别 API 接口的优先级，间接获得关键功能的测试情况。
- 有助于发现 API 特定路径的测试盲点和薄弱点。
- 适用于微服务架构或基于 API 接口的应用程序。
缺点：
- 实现难度远高于整体代码覆盖率。
基于 API 接口的代码覆盖率与漏测点分析
通过基于 API 接口的代码覆盖率和漏测点/漏测原因分析，我们可以间接得到关键功能的测试情况。只要同步了 API 接口的优先等级，即可间接了解关键功能的测试情况。下面是我们实现的基于 API 接口的代码覆盖率和漏测原因分析界面。
实现方法
我们有两种方式可以实现 API 接口的代码覆盖率：
- 链路分析方法：基于自动链路跟踪，在请求时自动添加 Trace 信息，根据 Trace Id 关联请求穿透的代码（请参考 Google 的论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》）。
- 静态调用链路分析：Java 通过源代码或字节码进行静态调用链路分析，涉及分析代码中的方法调用并构建方法调用图。这种分析通常不需要运行时数据。 两种方法各有不足，在实际应用中可以考虑将它们结合起来，取长补短。
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