VCS在仿真过程中,也可以收集Coverage Metric.其中覆盖率类型有: 1)Code Coverage:包括control_flow和value两部分的coverage,line_coverage, branch_coverage, toggle_coverage, FSM_coverage. 2)Functional Coverage:包括covergroup,SVA. Coverage Database的产生:包含所有的有关coverage的信息,默认放在simv.vdb文件夹下.

背景 对苹果开发者而言,由于平台审核周期较长,客户端代码导致的线上问题影响时间往往比较久.如果在开发.测试阶段能够提前暴露问题,就有助于避免线上事故的发生.代码覆盖率检测正是帮助开发.测试同学提前发现问题,保证代码质量的好帮手. 对于开发者而言,代码覆盖率可以反馈两方面信息: 自测的充分程度. 代码设计的冗余程度. 尽管代码覆盖率对代码质量有着上述好处,但在 iOS 开发中却使用的不多.我们调研了市场上常用的 iOS 覆盖率检测工具,这些工具主要存在以下四个问题: 第三方工具有时生成的检测报告文

工程效能领域,测试覆盖率度量总是绕不开的话题,我们也不例外.在七牛云,我们主要使用go语言构建云服务,在考虑系统测试覆盖率时,最早也是通过围绕原生go test -c -cover的能力来构建.这个方案,笔者还曾在 MTSC2018大会上有过专项分享.其实我们当时已经做了不少自动化工作,能够针对很多类型的代码库,自动插桩服务,自动生成TestMain()等方法,但随着接入项目越来越多,以及后面使用场景的不断复杂化,我们发现这套还是有其先天局限,会让后面越来越难受: 程序必须关闭才能收集覆盖率.如

转载自:http://blog.codinglabs.org/articles/how-web-analytics-data-collection-system-work.html 网站数据统计分析工具是网站站长和运营人员经常使用的一种工具,比较常用的有谷歌分析.百度统计和腾讯分析等等.所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集.目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的.本文将简要分析这种数据收集的原理,并一步一步实际搭建一个实际的数据收集系统. 数据收集原理分析 简单来

G1收集器的收集原理 来源 http://blog.jobbole.com/109170/ JVM 8 内存模型 原文:https://blog.csdn.net/bruce128/article/details/79357870 这里介绍的是JDK1.8 JVM运行时内存数据区域划分.1.8同1.7比,最大的差别就是:元数据区取代了永久代.元空间的本质和永久代类似,都是对JVM规范中方法区的实现.不过元空间与永久代之间最大的区别在于:元数据空间并不在虚拟机中,而是使用本地内存. 二.各区域介绍

[日期:2014-11-21]来源:Linux社区  作者:stevendbaguo[字体:大 中 小] 从Oracle Database 10g开始,Oracle在建库后就默认创建了一个名为GATHER_STATS_JOB的定时任务,用于自动收集CBO的统计信息.这个自动任务默认情况下在工作日晚上10:00-6:00和周末全天开启. 调用DBMS_STATS.GATHER_DATABASE_STATS_JOB_PROC收集统计信息.该过程首先检测统计信息缺失和陈旧的对象.然后确定优先级,再开始

此文已由作者吴维伟授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. Vue实例在初始化时,可以接受以下几类数据: 模板 初始化数据 传递给组件的属性值 computed watch methods Vue 根据实例化时接受的数据,在将数据和模板转化成DOM节点的同时,分析其依赖的数据.在特定数据改变时,自动在下一个周期重新渲染DOM节点 本文主要分析Vue是如何进行依赖收集的. Vue中,与依赖收集相关的类有: Dep : 一个订阅者的列表类,可以增加或删除订阅者,可以向

Emma使用与分析 #什么是Emma EMMA 是一个开源.面向 Java 程序测试覆盖率收集和报告工具.它通过对编译后的 Java 字节码文件进行插装,在测试执行过程中收集覆盖率信息,并通过支持多种报表格式对覆盖率结果进行展示. EMMA 所使用的字节码插装不仅保证 EMMA 不会给源代码带来“脏代码”,还确保 EMMA 摆脱了源代码的束缚,这一特点使 EMMA 应用于功能测试成为了可能. #如何使用emma现在可以通过命令行,ant,maven,Jenkins等方式使用,这里只介绍通过mav

导读网站数据统计分析工具是各网站站长和运营人员经常使用的一种工具,常用的有 谷歌分析.百度统计和腾讯分析等等.所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集.目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的.在此简要分析数据收集的原理,并按照步骤,带领大家一同搭建一个实际的数据收集系统. 数据收集原理分析 简单来说,网站统计分析工具需要收集到用户浏览目标网站的行为(如打开某网页.点击某按钮.将商品加入购物车等)及行为附加数据(如某下单行为产生的订单金额等).早期的网站统计往往只收集一

(一)hadoop 相关安装部署 1.hadoop在windows cygwin下的部署: http://lib.open-open.com/view/1333428291655 http://blog.csdn.net/ruby97/article/details/7423088 http://blog.csdn.net/savechina/article/details/5656937 2.hadoop 伪分布式安装: http://www.thegeekstuff.com/2012/02/

在11g之前,当表的数据量改动超过总数据量的10%,就会晚上自己主动收集统计信息.怎样推断10%.之前的帖子有研究过:oracle自己主动统计信息的收集原理及实验.这个STALE_PERCENT=10%,是无法改动的,假设表很大.10%是许多的数据,很有可能造成统计信息不准确. 在11g之后,STALE_PERCENT=10%是能够改动的,分为全局(DBMS_STATS.SET_GLOBAL_PREFS )和表级别(DBMS_STATS.SET_TABLE_PREFS).表级别的设定: 改动为5

测试 目前主流的就bdd和tdd,自己查一下差异 推荐 mocha和tape 另外Jasmine也挺有名,angularjs用它,不过挺麻烦的,还有一个选择是qunit,最初是为jquery测试写的,在nodejs里用还是觉得怪怪的. 如果想简单可以tap,它和tape很像,下文会有详细说明 mocha mocha是tj写的 https://github.com/mochajs/mocha varassert=require("assert") describe('truth',fun

转自:http://www.cnblogs.com/zzjhn/p/3855566.html (一)hadoop 相关安装部署 1.hadoop在windows cygwin下的部署: http://lib.open-open.com/view/1333428291655 http://blog.csdn.net/ruby97/article/details/7423088 http://blog.csdn.net/savechina/article/details/5656937 2.hado

1. EMMA 介绍 EMMA 是一个开源.面向 Java 程序测试覆盖率收集和报告工具.它通过对编译后的 Java 字节码文件进行插装,在测试执行过程中收集覆盖率信息,并通过支持多种报表格式对覆盖率结果进行展示.EMMA可以统计几种覆盖率:class,method,block, line.支持版本迭代的覆盖率统计 2. EMMA 使用 EMMA基本是四步曲:插桩(instr),运行,收集(ctl),报告(report).下面分别详细的介绍下 2.1 安装 下载地址:http://sourcef

大型系统分布式日志采集系统ELK全框架 SpringBootSecurity1.传统系统日志收集的问题2.Logstash操作工作原理3.分布式日志收集ELK原理4.Elasticsearch+Logstash+Kiabana整合5.Logstash将数据推送到ES6.Kibana图形界面展示ES日志信息 搭建环境虚拟机要求:2G以上内存 1.传统问题: 传统系统日志收集的问题 在传统项目中,如果在生产环境中,有多台不同的服务器集群,如果生产环境需要通过日志定位项目的Bug的话,需要在每台节点上

一.ELK简介 在传统项目中,如果在生产环境中,有多台不同的服务器集群,如果生产环境需要通过日志定位项目的Bug的话,需要在每台节点上使用传统的命令方式查询,这样效率非常低下.因此我们需要集中化的管理日志,ELK则应运而生.ELK=ElasticSeach+Logstash+Kibana,日志收集原理如下所示. 1.每台服务器集群节点安装Logstash日志收集系统插件 2.每台服务器节点将日志输入到Logstash中 3.Logstash将该日志格式化为json格式,根据每天创建不同的索引,输

传统系统日志收集的问题 在传统项目中,如果在生产环境中,有多台不同的服务器集群,如果生产环境需要通过日志定位项目的Bug的话,需要在每台节点上使用传统的命令方式查询,这样效率非常底下. 通常,日志被分散在储存不同的设备上.如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志.这样是不是感觉很繁琐和效率低下.当务之急我们使用集中化的日志管理,例如:开源的syslog,将所有服务器上的日志收集汇总. 集中化管理日志后,日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情,一般我们使用grep

阿里妹导读:在欧洲中世纪的传说中,有一种叫“人狼”的妖怪,就是人面狼身.它们会讲人话,专在月圆之夜去袭击人类.而且传说中对“人狼”用一般的枪弹是不起作用的,普通子弹都伤不到也打不死它,只有一种用银子作成的特殊子弹才能把它杀死.Brooks在他最著名的随笔文章<No Silver Bullet>里引用了这个典故 ,说明在软件开发过程里是没有万能的终杀性武器的,只有各种方法综合运用,才是解决之道. 那么在软件研发过程中,哪怕没有银弹,如何用各种方法去解决这些“人狼”带来的威胁呢?阿里巴巴在多年的研

"聊点干货" 覆盖率技术基础 截止到Go1.15.2以前,关于覆盖率技术底层实现,以下知识点您应该知道: go语言采用的是插桩源码的形式,而不是待二进制执行时再去设置breakpoints.这就导致了当前go的测试覆盖率收集技术,一定是侵入式的,会修改目标程序源码.曾经有同学会问,插过桩的二进制能不能放到线上,所以建议最好不要. 到底什么是"插桩"?这个问题很关键.大家可以任意找一个go文件,试试命令go tool cover -mode=count -var=Co

正文 研发测试场景下,一般追求的是一键快速起环境,横向动态复制,一人一套,随起随用,用完即走.作为使用方,其不用关心实际的物理资源是怎样的,环境起在哪里,只要声明自己的使用需求即可.但作为方案构建者以及infrastructure支撑,我们却深知,要想提供更好的解决方案,个中问题还有很多,且颇为不易. 比如在过去,笔者就曾一度困扰于如何优雅的放开本地物理盘给业务使用这个问题,尤其是本地HDD数据盘. 这里有个背景,我们的Kubernetes研发测试集群是用线上退下来的过保机器搭建,然后七牛又搞云

半年前,公众号写了第一篇推文<入行数字IC验证的一些建议>,介绍了IC小白可以如何一步一步地摸索入门数字IC验证,同时也在知乎发了这篇入门贴,并且衍生出很多额外基础的内容,收获了不少的浏览量以及肯定.点击合集(数字IC合集(超级全面,持续更新)) 在真实地工作一年后,对芯片验证的理解也有了更深的认识,故在此回忆总结这一年所看到的数字IC验证世界. -------------------------------- 我们知道芯片制造出来到用户手中之后是没办法再次更改的,流片失败的代价非常的昂贵,大