代理商sonarqube规则-苏州华克斯公司

SonarQube和JaCoCo的个人测试代码覆盖率

构建部分

这里不需要修改但是，您应该注意Maven Surefire的任何自定义配置，以确保它也适用于我们要创建的配置文件。在春季宠物诊suo的情况下，这是我们正在写的参考POM的相关部分：

<建立> <插件>

...

<插件>

 <的groupId> org.apache.maven.plugins

 行家-万无一失-插件

 <版本> 2.13

 <结构>

  -XX：-UseSplitVerifier

  <包含>

   <包括> ** / * Test.java

   <包括> ** / * Tests.java

  <排除>

   <排除> ** /它/ * IT.java

...

这种配置告诉Surefire：1）排除执行单元测试的集成测试（Surefire的双插件，Failsafe涵盖了集成测试）;和2）禁用字节码验证器，防止类被调试时的运行时错误（即添加mocks或TopLink增强功能时）。

依赖部分

在本节中，不需要进行任何更改。我们只想注意到，如果您的项目已经在利用JaCoCo收集整合测试覆盖率指标，并且明确地指出了本部分中的JaCoCo伪像，那么可以将其留下 - 至今没有确定任何冲突。无论如何，它不应该在这里需要，代理商sonarqube 插件，所以从这个部分删除它可能更安全。

档案部分

所有必需的更改都在本节中。而且它们都非常干净，因为它们都只需要向POM添加一个新的配置文件。此配置文件将为Surefire配置一个特殊侦听器，以确保适当收集每个单独测试用例的覆盖度量。为了保证成功的测试执行，我们将在此保持与POM的构建部分中显示的相同配置。后，配置文件将为包含侦听器代码的伪zao添加新的依赖关系。结果是这样的：

<轮廓>

<！ - 使用SonarQube和JaCoCo计算每个测试的覆盖率指标

覆盖每次测试

 <建立>

  <插件>

   <插件>

    <的groupId> org.apache.maven.plugins

    行家-万无一失-插件

    <版本> 2.13

    <结构>

     <！ - 与常规测试执行目标相同的配置 - >

     由JaCoCo prepare-agent - >配置的<！ - 加argLine参数

      $ {argLine} -XX：-UseSplitVerifier

     <包含>

      <包括> ** / * Test.java

      <包括> ** / * Tests.java

     <排除>

      <排除> ** /它/ * IT.java

     <！ - 每个测试覆盖所需的新配置 - >

     <性能>

      <属性>

       <名称>听者

        <值> org.sonar.java.jacoco.JUnitListener

<依赖性>

 <依赖性>

  <的groupId> org.codehaus.sonar-plugins.java

  声纳-jacoco-听众

  <版本> 2.3

  <范围>测试

如何使用 SonarQube 改进工作流

twitter作为开发人员， 我不得不多次修复生产环境中的问题。有时， 我在代码之前没有看到任何错误， 而在其他时间， 我花了很多时间试图理解别人写的代码-更糟的是， 我把代码放到生产中， 在几个月后发现了安全漏洞。

很可能你也面对过这种情况。因此，代理商sonarqube规则， 有一个工具， 可以帮助您在早期阶段检测到它们， 岂不是很棒吗？SonarQube 使这成为可能。在这篇文章中， 您将了解它如何帮助您清理代码并防止将来出现问题。

SonarQube 入门SonarQube 是一个开放源码的质量管理平台， 致力于不断分析和测量技术质量， 从早的计划阶段到生产。通过将静态和动态分析工具结合在一起， SonarQube 连续监视七轴上的代码， 如重复代码、编码标准、单元测试、复杂代码、潜在 bug、注释和设计以及体系结构。

SonarQube 是一种用于主要编程语言的代码分析器， 如 c/c++、JavaScript、Java、c#、PHP 或 Python， 等等。通常， 应用程序同时使用多种编程语言， 例如: Java、JavaScript 和 HTML 的组合。SonarQube 自动检测这些语言并调用相应的分析器。

SonarQube 现在是 Bitnami 目录的一部分。您可以或推出它与我们准备使用的云图像只需几次点击和开始使用它在您的所有项目。利用 Bitnami 图像的特点: 安全、xin、优化、一致等。

玩 SonarQube在这个 GitHub 的项目中， 您将找到一个用 JavaScript 编写的代码示例。目标: 向您展示如何将 SonarQube 合并到您的开发工作流中。存储库包含两个主文件夹 (源和测试)， 这样， 您就可以知道测试所涵盖的代码的百分比。

这个项目还包括一个声纳工程. 属性文件， 其中有一些配置参数需要配置 SonarQube， 如用户名， 密码，代理商sonarqube招标参数， 语言等。

运行

$ 声纳-扫描仪在项目文件夹内， 这样就启动了第yi个扫描仪， 您可以在 web 界面中检查结果。

第yi次扫描

正如您在上面的截图中所看到的， 当前的代码有零 bug、零漏洞和六代码的气味。

我将修改源代码以引入一个 bug 和一个漏洞。这一次是有意的， 但是在日常的工作中， 这样的问题会在你没有意识到的情况下出现。

添加错误

再次运行扫描仪使用

$ 声纳-扫描仪如预期的那样， 将出现新的 bug 和漏洞。再次检查分析以查看所做的更改:

比较扫描

屏幕右侧将出现一个新节 (以黄色高亮显示)。SonarQube 处理两种状态: 当前状态 (以白色表示) 和xin更改。正如您在截图中所看到的， 上次扫描中引入的更改增加了一个 bug 和一个漏洞。SonarQube 评估每个部分的质量， 评分基于不同的参数， 一个是jia状态。在这种情况下， 引入 bug 导致 "bug" 部分从 a 传递到 C， "漏洞" 部分从 a 到 B。

您可以设置 "泄漏期间" 来确定要进行比较的方式: 按时间或在每个扫描仪执行之间。

让我们详细地看看 "覆盖率" 一节: 38.1% 是测试覆盖率 (正如您在 GitHub 存储库中看到的那样， 我对某些文件进行了测试， 但对于所有的文档都没有)。在黄色部分， 您可以看到新添加的行的覆盖率。以前， 为了添加错误， 我引入了一些新行， 但我没有为这些新行创建任何测试， 因此新的测试覆盖率为0%。此外， 点击覆盖范围， 我可以看到更多的信息的覆盖面， 例如: 覆盖的文件， 覆盖线的数量， 等等。

错误信息

通过这种快速而简单的分析 (您只需执行一个命令)， 您将能够防止出现在生产环境中的错误， 使代码保持安全并遵守jia做法和质量标准。在下面的迭代中， 我将致力于实现零 bug、漏洞和代码气味的目标。我还可以在测试中得到100% 的代码。一旦我的代码处于这种状态，华中代理商sonarqube， 就很容易看出所做的更改是否引入了某种错误或坏的做法。

如何挤压 SonarQube正如您在上一节中看到的， 保持代码的良好状态非常简单。但是， 还有更多的发现。SonarQube 有很多很酷的集成。

分析方法可以在下列分析方法之间进行选择:

用于 MSBuild 的 SonarQube 扫描仪:. Net 项目的启动分析SonarQube 扫描器: maven 的启动分析和xiao配置SonarQube 扫描器 Gradle: 发射 Gradle 分析蚂蚁 SonarQube 扫描器: 蚂蚁发射分析詹金斯 SonarQube 扫描仪: 詹金斯发射分析SonarQube 扫描仪: 当其他分析器都不合适时， 从命令行启动分析插件另外， SonarQube 有一个更新中心与各种各样的插件组织入不同的类别， 一些有用的插件是:

代码分析器

SonarCFamily c/c++SonarPHPSonarJSSonarWebSonarJavacss集成

GitHub 插件: 分析拉请求， 并指出问题作为评论。谷歌分析: 将 google 分析跟踪脚本添加到 SonarQube 的 web 应用程序中。单片机引擎

善变的: 增加对善变的支持。git: 添加对 git 的支持。SVN: 添加对 Subversion 的支持。身份验证和授权

GitHub 身份验证: 通过 GitHub 启用用户身份验证和单一登录。GitLab 身份验证: 通过 GitLab 启用用户身份验证和单一登录。谷歌认证: 启用用户身份验证授权到谷歌。读过这篇文章后， 你可能想尝试 SonarQube， 看看它是如何融入你的日常工作的。您可以直接从 Bitnami 目录或启动它。

快乐 (和安全) 编码!

SonarSource结论

由 SonarSource 设计和实现， 内部质量连续检测是一个整体，完全实现的过程， 旨在使代码质量成为软件开发生命的一个组成部分循环并提高其在整个生命周期中的所有利益干系人的可见性。连续检查范例是非常有效的， 并已被证明是在现实世界中工作， 在所有行业从 one-man 商店到财富100强企业不等的组织。连续检测是一种新的软件质量模型， 它包含较短的反馈回路确保快速解决质量问题。简而言之， 它是一个从一开始就建立质量的模型，而不是事后考虑。随着持续的检查， 发现质量缺陷-和纠正--在开发过程的早期， 影响很小而且易于管理。一些问题将在开发人员的 IDE 中被的捕获， 然后再进行签入。其余的将被报告在一天内， 虽然代码仍然是新的开发人员的头脑和修复仍然便宜和容易。这快速反馈周期具有提高质量和教育的双重效益。连续检查很好地适应了敏捷和瀑布开发环境， 并解决了传统方法的缺点。持续的检查提供了改进的质量对开发过程和时间线的xiao中断。持续的检查促进了团队协作和生产力的增强， 并产生了强大团队对代码质量的归属感， 因为质量过程与代码本身一样， 是由团队。在那里， 准时的审计被嘲笑为迅速过时， 并忽略增量软件开发的性质， 连续检查提供了一个即时性和清晰的图片软件质量随时间推移。随着持续的检查， 质量的感知成本是零， 因为质量是混合无缝地进入开发过程本身。经过不断的检验， 企业终于可以接受代码质量 whole-heartedly， 并da化其软件 ROI。