sonarsource
5个工具可以帮助您编写---的java代码
在idr解决方案方面,我们一直在寻找改进我们的java pdf库和我们的pdf到html5转换器的方法。hao的方法是改进我们编写的java代码,我们使用一些有用的工具来帮助我们改进代码,也有助于提高生产力。
在本文中,我们将介绍我们在idr soluti中使用的5种的工具,以及如何帮助java developers编写---的代码。我还撰写了一篇针对更具体的领域的后续文章,这是一个帮助您进行java性能调整的9种工具。
findbugs的
umdfindbugsfindbugs是一个开放源代码程序,根据lesser gnu公共---的条款分发,并以java字节码而不是源代码运行。
该工具使用静态分析来帮助确定java程序代码中的数百种不同类型的错误,包括空指针解引用,递归循环,java库和死锁的---用法。
findbugs主要用于识别大量应用中的数百个---缺陷,并且能够确定潜在错误的---性,并分为四个等级:
1scariest
2scary
3troubling
4of concern.





sonarsource
通过上述命令成功分析项目将导致以下输出到控制台或日志文件:
sonarqube runner 2.3
java 1.7.0_25 oracle corporation(64位)
mac os x 10.8.5 x86_64
info:runner配置文件:/opt/sonar-runner-2.3/conf/sonar-runner.properties
信息:项目配置文件:/users/manisarkar/bn_projects/timelinejs/sonar-project.properties
info:默认语言环境:“en_us”,源代码编码:“utf-8”
信息:工作目录:/users/manisarkar/bn_projects/timelinejs/.sonar
信息:sonarqube服务器3.7
14:11:20.927 info - 加载批量设置
。
。
。
14:11:38.290 info - ---ysis successful,你可以浏览http:// localhost:9000 / dashboard / index / timelinejs
14:11:38.292 info - 执行工作后类org.sonar.issuesreport.reportjob
14:11:38.293 info - 执行岗位职责类org.sonar.plugins.core.issue.notification.sendissuenotificatipo的sdtjob
14:11:38.314 info - 执行工作后类org.sonar.plugins.core.b---h.indexprojectpo的stjob
14:11:38.356 info - 执行工作后类org.sonar.plugins.dbcleaner.projectpurgepo的stjob
14:11:38.365 info - - >在2013-08-19和2013-09-15之间每天保留一张快照
14:11:38.365 info - - >在2012-09-17和2013-08-19之间每周保留一个快照
14:11:38.365 info - - >在2008-09-22和2012-09-17之间每月保留一个快照
14:11:38.365 info - - >删除之前的数据:2008-09-22
14:11:38.368 info - - > clean timelinejs [id = 151]
14:11:38.372信息 - 信息:----------------------------------------- -------------------------------
信息:执行成功
信息:------------------------------------------------ ------------------------
总时间:19.099s
终内存:14m / 502m
信息:------------------------------------------------ ------------------------
以下是几个链接,以示例sonar-project.properties文件来帮助创建新的,即非maven java项目的sonar设置[05]和sonarqube runner [06]分析。
注意:sonarqube runner希望sonarqube在指ding端口上运行,否则会抛出错误,例如error:sonar server http:// localhost:9000无法访问。这当然可以通过配置文件进行更改(参见上一篇文章[01])。
sonarqube组件
一旦构建完成并成功,可以在仪表板中找到新的或更新的项目。钻入项目将带来一个屏幕,载入重要指标和分析项目的各个方面:
(以上是示例应用程序的屏幕截图)
令人感兴趣的主要重要组成部分是指标,复杂因素,复杂性(左下),测试覆盖率指标(单位测试覆盖率和单位测试成功率)。可能安全---。 package tangle index&dependencies to cut,绝dui是方便的,山西sonarqube 中文,以保持清洁的包和松散耦合的依赖关系。同样的说法,lcom4(方法中缺少凝聚力 - 降值越好),复杂性也揭示了你的类,方法和功能的松散耦合 - 它也是在文件级别和整体级别给出全图。所有这些组件都是软件的---指标,至少如果不是软件工艺 - 底层代码写在上有多好?或者它可以被看作是 - 仍然是充足的改进和重构的房间。
---视图现在进一步分析了分析的其他一些重要方面,并---显示需要更多关注的领域或者一个更多的问题在其顶点附近 - 要么---da允许---,sonarqube 中文,要么需要更多的抛光才能满足要求。
(以上是在nemo.sonarqube.org网站上发布的jdk7的截图)
我非常喜欢下面的设计组件,它可以---地分解包装依赖关系并强调依赖循环。它是中大型项目中更复杂的事情之一,通常可能会阻碍模块化。
如何在软件开发工作流中构建
远见卓识视图, 显示每个测试在运行时的执行时间
假设你是一个希望成长为一家中型科技公司的初创企业--介于30到100---之间。招聘是快速发生的, 而且你的代码数量也在快速增长。在较早的阶段, 贵公司---于证明产品。一切都是规模较小, 你可以循环快速。现在, 随着你的成长, 你有更多的在编写代码和更多的变量的组合。
这是当你注意到产品开始恶化, 你不能像你希望的那样快速发布代码。在扩展业务时, 有越来越多的变量需要进行调整, 您可能会忽略更多测试的需要, 并在测试上花费更多的时间。
如果你决定聘请一个 qa 经理, 而后者又带来了一批自动化---, 你就可以走出困境。硒测试的覆盖率---。但随着时间的推移, 事情又开始放慢了。所有的自动化和善意, 你建立了硒覆盖开始---和失败, 它反复暂停软件工厂。
我们开始的地方
当我加入 shutterstock 时, 我对公司的自动化测试覆盖率印象深刻。几乎每一个功能的网站上都有测试覆盖率的形式, 硒端对点测试。shutterstock 有一个开发工作流程的地方通过詹金斯, 将阻止部署到生产, 如果硒测试失败。我喜欢这样;这意味着除非所有的测试都通过了, 否则任何人都不能将任何东西放到生产中。
但不久之后, 我意识到, 我们的公司, 这是每天发布多次, 已经变成了一个公司, 现在被禁止发布多天一次, 主要是因为失败的硒测试。常见的情况是, 测试失败不是因为产品损坏, 而是因为它们很脆弱。
一些事情导致了这一点:
终端端 selenium-based 验收测试成为了每个人都依赖于测试的唯yi形式的自动化测试。许多团队甚至停止编写单元测试。
测试框架是片状的, 是由 qa 团队建立和拥有的。当某件事情失败, 整个软件工厂停止运转时, qa 团队中一小部分三到五人的错误就落在了我们身上,sonarqube 中文, 他们经常被指责为放慢了组织的速度。
工程组织花了很多时间来研究如何构建一个可以扩展的产品, 但是没有足够的注意力去构建一个支持这种产品开发的开发工作流程。
完全由 qa 团队拥有。
在我们的,sonarqube 中文, 我们有一个 qa 组织, 它没有与组织的其他部分进行扩展。虽然他们拥有自动化所有内容的技能, 但是他们缺乏构建可伸缩的测试框架所需的技能。由于这种差距, 他们无法影响组织的其他人认为是---拥有的东西, 而不仅仅是 qa 团队。为了弥合这一差距, 我们不得不重新考虑我们对 qa 整体的态度。
迈向新的开始
我想完成两个目标: 首先, 重建 shutterstock 的测试基础架构/框架, 使其稳定, 其次, 改变 shutterstock 的工程文化, 使之成为一个不是由测试工程团队拥有的, 而是由每个人来拥有。
我们改变了招聘测试---时所期待的能力。我们希望我们的测试---成为---的开发人员, 他们知道如何构建 object-oriented 的解决方案, 从而帮助他们创建一个稳定且可扩展的测试框架。我们也希望他们成为有影响力的人, 他们可以推动他们的团队做正确的事情, 而不采取跳过单元测试这样的捷径。一旦我们建立了一个 world-class 测试工程团队, 我们就开始了解如何快速发布, 同时保持一个的产品。
我们知道我们da的问题是脆弱的测试, 所以我们建立了一个叫做 睿智 的工具来记录每个测试的通过/失败数据。我们所有的测试都把数据推入睿智, 每次他们作为我们的詹金斯工作流程的一部分运行。然后, 我们在这个数据库之上建立了一个网站, 使数据的挖掘变得容易。我们现在能够监控工作的合格率、个别测试的及格率、常见的失败消息、的运行测试, 等等。有了这些数据, 我们就可以保持自己和其他人的责任感。我们的一个团队受影响的失败的测试认识到, 他们通常的传球率只有20%。(试想一下, 由于这一路障, 软件工厂经常停下来。通过使用远见卓识, 他们能够快速隔离测试的di合格率, 并在这些测试中看到常见的失败消息。团队对测试---进行了简单的修复, 以提高其---性。
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