总目录

JAVA代码覆盖率工具JaCoCo-原理篇
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

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。