JAVA代码覆盖率工具JaCoCo-原理篇

总目录

1.2 JAVA覆盖率工具介绍

1.3.3 Apache Maven方式

1.3.4 Eclipse EclDmma Plugin方式

JAVA代码覆盖率工具JaCoCo-实践篇

一、覆盖率项目中使用介绍

1.5执行测试，收集覆盖率结果文件

1.5.1AndroidManifest文件的修改

1.5.2生成覆盖率的apk工具和jacoco-cov-sdk.jar包

二、覆盖率与BVT测试结合

2.1在BVT用例框架中插入覆盖率方法

2.2执行BVT用例，得到覆盖率

2.3批量生成覆盖率报告，解析入库

2.4分析覆盖率结果，得出用例和代码映射关系

三、差异覆盖率和全量覆盖率

JAVA代码覆盖率工具JaCoCo-踩坑篇

1.1 覆盖率包在部分手机6.0上安装失败

1.2 覆盖率包在部分4.X版本手机上生成ec文件失败

1.3 覆盖率报告生成后看不到源码覆盖情况

二、覆盖率一些需要注意的地方

JAVA代码覆盖率工具JaCoCo-原理篇

1.1 覆盖率定义

作为一个测试人员，保证产品的软件质量是其工作首要目标，为了这个目标，测试人员常常会通过很多手段或工具来加以保证，覆盖率就是其中一环比较重要的环节。

我们通常会将测试覆盖率分为两个部分，即“需求覆盖率”和“代码覆盖率”。

需求覆盖：指的是测试人员对需求的了解程度，根据需求的可测试性来拆分成各个子需求点，来编写相应的测试用例，最终建立一个需求和用例的映射关系，以用例的测试结果来验证需求的实现，可以理解为黑盒覆盖。

代码覆盖：为了更加全面的覆盖，我们可能还需要理解被测程序的逻辑，需要考虑到每个函数的输入与输出，逻辑分支代码的执行情况，这个时候我们的测试执行情况就以代码覆盖率来衡量，可以理解为白盒覆盖。

以上两者完全可以相辅相成，用代码覆盖结果反向的检查需求覆盖(用例)的测试是否充分完整。

如果做覆盖率测试？我们可以借助一些网上流行的各种覆盖率工具，本章主要介绍JaCoCo这个工具。

1.2 JAVA覆盖率工具介绍

市场上java主要代码覆盖率工具：EMMA、JaCoCo

总结一下个人对JaCoCo优势的理解：

（1）JaCoCo支持分支覆盖、引入了Agent模式。

（2）EMMA官网已经不维护了，JaCoCo是其团队开发的，可以理解为一个升级版。

（3）JaCoCo社区比较活跃，官网也在不断的维护更新。

我们前期使用的EMMA，也做了全量、差异覆盖率，和精准耦合也结合在了一起，但后来考虑到JaCoCo的优势，也就全部切换了过来。

1.2.1 JaCoCo简述

JaCoCo是一个开源的覆盖率工具(官网地址： http://www.eclemma.org/JaCoCo/ )，它针对的开发语言是java，其使用方法很灵活，可以嵌入到Ant、Maven中；可以作为Eclipse插件，可以使用其JavaAgent技术监控Java程序等等。

很多第三方的工具提供了对JaCoCo的集成，如sonar、Jenkins等。

JaCoCo包含了多种尺度的覆盖率计数器,包含指令级覆盖(Instructions,C0coverage)，分支（Branches,C1coverage）、圈复杂度(CyclomaticComplexity)、行覆盖(Lines)、方法覆盖(non-abstract methods)、类覆盖(classes)，后面会一一介绍。

我们先看看其覆盖率结果展现如下图1-1所示，方便读者先有一个大概的了解。

图1-1 覆盖率报告结果部分截图

标示绿色的为行覆盖充分，标红色的为未覆盖的行，黄色菱形的为分支部分覆盖，绿色菱形为分支完全覆盖。

通过这个报告的结果就可以知道代码真实的执行情况，便于我们分析评估结果。

1.2.2 JaCoCo基本概念

行覆盖率：度量被测程序的每行代码是否被执行，判断标准行中是否至少有一个指令被执行。

类覆盖率：度量计算class类文件是否被执行。

分支覆盖率：度量if和switch语句的分支覆盖情况，计算一个方法里面的总分支数，确定执行和不执行的分支数量。

方法覆盖率：度量被测程序的方法执行情况，是否执行取决于方法中是否有至少一个指令被执行。

指令覆盖：计数单元是单个java二进制代码指令，指令覆盖率提供了代码是否被执行的信息，度量完全独立源码格式。

圈复杂度：在（线性）组合中，计算在一个方法里面所有可能路径的最小数目，缺失的复杂度同样表示测试案例没有完全覆盖到这个模块。

1.2.3 JaCoCo 原理

1.注入方式介绍

这个图包含了几种不同的收集覆盖率信息的方法，每种方法的实现方法都不一样，带颜色的部分是JaCoCo比较有特色的地方。

上面各个名次含义（带颜色的为JaCoCo支持）：

上表JaCoCo支持的部分，再详细的解释下：

（1）JaCoCo在Byte Code时使用的ASM技术修改字节码方法，可以修改Jar文件、class文件字节码文件。

（2）JaCoCo同时支持on-the-fly和offline的两种插桩模式。

On-the-fly插桩：

JVM中通过-javaagent参数指定特定的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前判断是否转换修改class文件，将统计代码插入class，测试覆盖率分析可以在JVM执行测试代码的过程中完成。

Offline模式：

在测试前先对文件进行插桩，然后生成插过桩的class或jar包，测试插过桩的class和jar包后，会生成动态覆盖信息到文件，最后统一对覆盖信息进行处理，并生成报告。

On-the-fly和offline比较：

On-the-fly模式更方便简单进行代码覆盖分析，无需提前进行字节码插桩，无需考虑classpath 的设置。

存在如下情况不适合on-the-fly，需要采用offline提前对字节码插桩：

（1）运行环境不支持java agent。

（2）部署环境不允许设置JVM参数。

（3）字节码需要被转换成其他的虚拟机如Android Dalvik VM。

（4）动态修改字节码过程中和其他agent冲突。

（5）无法自定义用户加载类。

2.JaCoCo执行最小的java版本

最小需要Java1.5

3.字节码处理方式

JaCoCo通过注入来修改和生成java字节码，使用的是ASM库。

4.java方法控制流分析

JaCoCo是如何在字节码注入的？

我们带着疑问来看下面的内容：

先举个实例，有个java方法：

编译后转换成字节码后，内容如下：

我们知道JaCoCo是字节码注入方式，它是通过一个Probe探针的方式来注入的，具体如下：

探针是字节指令集插入到java方法中，程序执行后可以被记录，它不会改变原有代码的行为。

我们看看探针前后插入比较：

颜色的部分就是探针注入的地方。

JaCoCo是根据控制流Type来采用不同的探针插入策略的。

一个用java字节码定义的java方法的控制流图可能有以下的type，每一个type连接一个源指令与目标指令,type不同探针的注入策略也会不同，如下是type定义：

探针不改变该方法的行为，但记录他们已被执行的事实，从理论上讲，可以在控制流图的每一个边插入一个探针，作为探针实现本身需要多个字节码指令，这将增加几倍的类文件的大小和执行速度。

事实上，只需要一个几个探头，根据每个方法的控制流的方法，下面说明了如何在不同的边缘类型的情况下添加额外的指令：

一个instrumented class可以用以下代码检索其探针数组实例：

JaCoCo是用一个布尔数组来实现探针，每个探针对应于该数组中的项。当以下四个字节码指令触发时探针进行输入设置为true：

JaCoCo对行探针是这样处理的，添加两行指令之间的一个额外的探针时，后续行至少包含一个方法调用。

以上是JaCoCo插桩原理，如果想深入了解，可以去看看它的源码实现。

1.3 JaCoCo使用方式

使用方式有很多，这里贴出了相应的参考链接，根据项目的不同可以灵活供有需要的读者去学习。

1.3.1 Apache Ant方式

参见 http://eclemma.org/jacoco/trunk/doc/ant.html

主要有以下几种，具体使用就不介绍了，应用宝是用的这种方式，后续有介绍。

Task coverage、Task agent、Task dump、Task merge、Task report、Task instrument

1.3.2 命令行方式

参见 http://www.eclemma.org/jacoco/trunk/doc/agent.html

使用方式说明：

主要放在JAVA_OPTS中，比如：

由AgentOptions的getVMArgument方法加载，各参数入AgentOptions的对应参数，为后续操作做为输入。

下面是官网的所有参数说明：

系统在jvm停止的时候会dump覆盖率信息。

关键的核心代码在这里，Agent.java在有一段代码

Runtime.getRuntime().addShutdownHook这个方法的意思就是在jvm中增加一个关闭的钩子，当jvm关闭的时候，会执行系统中已经设置的所有通过方法addShutdownHook添加的钩子，当系统执行完这些钩子后，jvm才会关闭。所以这些钩子可以在jvm关闭的时候进行内存清理、对象销毁等操作。

也就是在JVM关闭的时候调用agent.shutdown()，也就是写覆盖率数据。