覆盖率计数器 Jacoco使用一系列的不同的计数器来做覆盖率的度量计算.所有这些计数器都是从java的class文件中获取信息,这些class文件可以(可选)包含调试的信息在里面.即使在没有源码的情况下,这种方法也可以实时有效地对应用程序进行度量和分析.在大部分情况下,收集到的信息可以映射到源码,可视化到每一行代码的粒度.但这种方法还是有一些限制.这些class文件必须使用调试信息来编译,这样才可以计算行的覆盖率和提供出源码的高亮.但不是所有的JAVA语言的结构都可以直接编译成一致的二进制代码.

要统计自动化的覆盖率,所以临时看了下jacoco,记录下过程.后续用的时候方便查看. 1.build.gradle中修改 apply plugin: 'jacoco' android { buildTypes { debug { debuggable true testCoverageEnabled true } } } 2.直接编译即可,这里注意 测试用例必须全部通过,否则没有结果. 可以直接使用gradle已有的构建: 我是直接命令行启动的: gradle clean createDebug

操作步骤: 1.下载git上最新的代码到本地 git clone  {代码地址} 2.在服务器上打出相关服务的jar包 1) 登上服务器,切换到目标服务所在路径: cd /xx/xx/xx/xx 2)meven打包: mvn clear package 3)  打包成功后,当前服务目录下ls查看会有一个target文件夹: 4)cd切换到target目录下,有一个目标服务相关的jar包已经打好: 3.agent模式 1)本地下载jacoco安装包,下载地址:https://www.eclemma

导读:本文根据实际使用情况,简要分析了精准测试和类Jacoco等传统白盒工具在设计理念.功能和应用场景的异同点,并阐述了覆盖率技术如何在新型企业开发体系中,发挥应有的重要作用. 覆盖率技术可以说是测试理论中最基本的技术体系,但由于传统覆盖率并没有很好的适应新型软件开发模型,导致应用场景越来越窄.比如:Jacoco等同类工具,仍停留在传统白盒覆盖技术的技术演化层面,目前基本仅适用在瀑布模式的开发体系下.最新的测试黑马技术—“精准测试”覆盖率功能是企业级.面向敏捷迭代场景.全新的覆盖率技术.它明确提

1.新建一个maven工程,在src/main/java 下建一个CoverageTest.java 类 package test_junit; public class CoverageTest { public CoverageTest() { // TODO Auto-generated constructor stub } public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub } publi

1.在java程序的启动脚本(或者tomcat)中加入javaagent参数-javaagent:/home/apps/jacocoagent.jar=destfile=/home/apps/jacoco.exec2.启动之后,kill掉java程序(不要kill -9),会生成/home/apps/jacoco.exec二进制文件3.jenkins git拉取项目源码,打包,复制jacoco.exec文件到项目目录下4.jenkins构建后执行中加入record jacoco coverage

虽然接触到lombok已经有很长时间,但是大量使用lombok以减少代码编写还是在新团队编写新代码维护老代码中遇到的. 我个人并不主张使用lombok,其带来的代价足以抵消其便利,但是由于团队编码风格需要一致,用还是要继续使用下去.使用期间遇到了一些问题并进行了一番研究和思考,记录一下. 1. 一些杂七杂八的问题 这些是最初我不喜欢lombok的原因. 1.1 额外的环境配置 作为IDE插件+jar包,需要对IDE进行一系列的配置.目前在idea中配置还算简单,几年前在eclipse下也配置过,

JaCoCo介绍 一.JaCoCo简述 JaCoCo是一个开源的覆盖率工具,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(Cyclomati

覆盖率计数器 JaCoCo使用一组不同的计数器来计算覆盖率指标.所有这些计数器都是从Java类文件里获取信息,这些类文件包含Java 字节码指令和调试信息.即使没有可用源代码情况下,这种方法可以实时有效的对应用程序进行检测和分析.在大多数情况下,收集的信息可以映射回源代码,并可视化到每一行代码的粒度.然而,这种方法也有局限性.这些类文件必须使用调试信息编译,这样才可以计算行的覆盖率并让源码高亮显示.并不是所有的Java语言的结构都可以直接编译成相应的字节码.在这种情况下,Java编译器创建所谓的

Jacoco是Java Code Coverage的缩写,顾名思义,它是获取Java代码执行覆盖率的一个工具,通常用它来获取单元测试覆盖率.它通过分析Java字节码来得到代码执行覆盖率,因此它还可以分析任何基于JVM的语言(如Croovy.Kotlin)的覆盖率.本文不讨论如何用Jacoco获取单元测试的代码覆盖率,而是从Jacoco的原理出发,介绍如何通过Jacoco获取SIT或者UAT的测试覆盖率.更准确来讲,是获取一个应用执行过的代码占总代码的比率.包括字节码指令覆盖率,分支覆盖率,圈复杂

一.jacoco 简介 jacoco 是一个开源的覆盖率工具,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:可以作为 javaAgent 探针监控 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).分支覆盖(Branches,C1coverage).圈复杂度(

作者:vivo 互联网服务器团队- Xu Shen 本文主要介绍vivo内部研发平台使用JaCoCo实现测试覆盖率的实践,包括JaCoCo原理介绍以及在实践过程中遇到的新增代码覆盖率统计问题和频繁发布导致覆盖率丢失问题的解决办法. 一.为什么需要测试覆盖率 1.1 在日常研发过程中,经常发现一些问题 测试案例的设计凭经验,当研发一个新功能时,经常对测试场景估计不足,到上线后发现bug: 开发经常做一些需求之外的代码变更(代码小范围内重构或在开发过程中发现小缺陷随手改掉),导致测试任务无法测试到对

之前系统的持续集成覆盖率工具使用的是cobetura,使用的过程中虽然没什么问题,但感觉配置比较麻烦,现在准备改用jacoco这个覆盖率工具来代替它.接下来我介绍一下jenkins配置jacoco,并且在sonar显示单元测试和集成测试覆盖率的过程. 用jacoco来实现单元测试的覆盖率比较简单,在ant脚本中先增加下面的任务: build.xml 1 2 3 <taskdef uri="antlib:org.jacoco.ant" resource="org/jaco

问题描述: 我们有个多模块项目,由于种种原因(更常见的可能是需要集成测试)测试文件和源文件不在一个模块,Jacoco的覆盖率无法正确显示,查询了一些资料,发现中文的例子比较少,就把我自己的Demo贴一下吧. 该demo 项目有三个子模块,其中sub1,sub2包含各自业务逻辑,demo-test作为测试模块. <modules> <module>sub1</module> <module>sub2</module> <module>d

Jacoco收集单元测试.集成测试和系统功能测试覆盖率 2020-02-27  目录 1 安装版本2 被测系统代码示例3 收集单元测试覆盖率4 收集集成和功能测试覆盖率 代码覆盖率可在单元测试.系统测试和系统功能测试中使用 单元测试:测试左移,在代码提交前,可制定覆盖率要求,若不满足,不能提交 集成测试:接口测试 系统功能测试:通过用户界面操作 1 安装版本 返回 jacoco-0.8.2.zip 解压到:D:\software\jacoco apache-ant-1.10.6-bin.zip 

Jacoco的原理 转自:kingzzm 的博客,感谢~ 覆盖率计数器 Jacoco使用一系列的不同的计数器来做覆盖率的度量计算.所有这些计数器都是从java的class文件中获取信息,这些class文件可以(可选)包含调试的信息在里面.即使在没有源码的情况下,这种方法也可以实时有效地对应用程序进行度量和分析.在大部分情况下,收集到的信息可以映射到源码,可视化到每一行代码的粒度.但这种方法还是有一些限制.这些class文件必须使用调试信息来编译,这样才可以计算行的覆盖率和提供出源码的高亮.但不是

遇到mock 测试简直就是神器,特别是要做代码覆盖率,直接测试controller就好了,缺点,虽然可以回滚事务,但是依赖数据库数据,解决,根据SpringBoot ,再建立一个专门跑单元测试的数据库,以及application.yml 想起以前用的 unitils 整合测试,巨额时间成本,都是在写XML.遇到时间变化的条件,还一点办法都没有,唯一觉得是优势的就是与环境解耦,不依赖数据库 pom配置 <plugin> <groupId>org.springframework.boo

原文:https://www.jianshu.com/p/d2fd02d4164b 一.代码覆盖率 通常我们在做单元测试的时候会接触到代码覆盖率的概念,通过在单元测试的过程中收集代码覆盖率去判断测试用例是否充分,去更精准的定位问题.而对于功能测试或者接口测试比较少的去关注覆盖率数据,功能测试时覆盖率的收集也是比较困难的.然后对于功能测试而言进行代码覆盖率的收集有利于测试工程师去判断哪些分支没有被覆盖,判断是否是设计用例的时候没有做到覆盖,又或者是由于存在bug使得无法覆盖到,从而更精准的去定位b

简介 Jacoco是一个开源的覆盖率工具.Jacoco可以嵌入到Ant .Maven中,并提供了EclEmma Eclipse插件,也可以使用JavaAgent技术监控Java程序.很多第三方的工具提供了对Jacoco的集成,如sonar.Jenkins等. 官网地址:http://www.eclemma.org/jacoco/ Jacoco包含了多种尺度的覆盖率计数器,包含指令级(Instructions,C0coverage),分支(Branches,C1coverage).圈复杂度(Cyc

代码覆盖率 在做单元测试时,代码覆盖率常常被拿来作为衡量测试好坏的指标,甚至,用代码覆盖率来考核测试任务完成情况,比如,代码覆盖率必须达到80%或 90%. JaCoCo Jacoco从多种角度对代码进行了分析,包括指令(Instructions,C0 Coverage),分支(Branches,C1 Coverage),圈复杂度(Cyclomatic Complexity),行(Lines),方法(Methods),类(Classes). 1. Instructions Jacoco计算的最小