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(

今天在调试一个UT job的时候发现找不到cobertural报告文件,后来发现在Maven的自项目里找到了对应的代码覆盖率报告,但都是是分散在每个子项目下面的,看起来很不方便.就在想是不是可以把这些报告都汇集到一起呢?结果还真是被我在stackoverflow里找到了.下面是原帖内容,我就一并粘过来吧: The plugin has been updated since this question was asked (and last answered) to now enable aggr

概述 单测是提升软件质量的有力手段.然而,由于编程语言上的支持不力,以及一些不好的编程习惯,导致编写单测很困难. 最容易理解最容易编写的单测,莫过于独立函数的单测.所谓独立函数,就是只依赖于传入的参数,不修改任何外部状态的函数.指定输入,就能确定地输出相应的结果.运行任意次,都是一样的.在函数式编程中,有一个特别的术语:"引用透明性",也就是说,可以使用函数的返回值彻底地替代函数调用本身.独立函数常见于工具类及工具方法. 不过,现实常常没有这么美好.应用要读取外部配置,要依赖外部服务获

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

前言: 昨天读到了一篇文章,讲的是TDD,即Test-Driven Development,测试驱动开发.大体意思是,它要求在编写某个功能的代码之前先编写测试代码,然后只编写使测试通过的功能代码,通过测试来推动整个开发的进行.这有助于编写简洁可用和高质量的代码,并加速开发过程. 初读之时,瞬间感受到了震撼,感觉和自己之前的开发流程全都不一样,之前是由始至终,而这种思想确实以终为始.后来一查这种思想早在前几年甚至前几十年就被提出了,进而被广泛运用到了敏捷开发中.看来是自己孤落寡闻了,于是我准备将这

Jenkins集成jacoco收集单元测试覆盖率 2020-02-28 目录 0 整体思路1 Jenkins创建JacocoIntegrateTestDemo项目2 配置源码管理3 配置Build4 配置构建后操作5 构建执行,查看代码覆盖率6 控制台输出 0 整体思路 jenkins安装和全局工具配置见 1 安装版本 2 全局工具配置 单元测试不需要通过添加javaagent选项启动被测系统和执行ant dump来拉取jacoco.exec,只需在pom.xml设置插件,在被测项目中增加单测代

0. 为什么人人都讨厌写单测 在之前的关于swagger文章里提到过,程序员最讨厌的两件事,一件是别人不写文档,另一件就是自己写文档.这里如果把文档换成单元测试也同样成立. 每个开发人员都明白单元测试的作用,也都知道代码覆盖率越高越好.高覆盖率的代码,相对来说出现 BUG 的概率就越低,在线上运行就越稳定,接的锅也就越少,就也不会害怕测试同事突然的关心. 既然这么多好处,为什么还会讨厌他呢?至少在我看来,单测有如下几点让我喜欢不起来的理由. 第一,要额外写很多很多的代码,一个高覆盖率的单测代码,

Jenkins集成jacoco收集集成测试覆盖率 2020-02-28 目录 0 整体思路1 安装版本2 全局工具配置3 Jenkins创建JacocoIntegrateTestDemo项目  3.1 配置源码管理  3.2 配置构建  3.3 配置构建后操作4 执行JacocoIntegrateTestDemo项目,查看代码覆盖率 0 整体思路 返回 启动被测系统 java -javaagent:D:/software/jacoco/lib/jacocoagent.jar=includes=*

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

Java 在单测的时候 需要做回滚 设置如下: 需要添加以下 注解 在类上 defaultRollback = true : 为 默认全部回滚 defaultRollback = false : 为 不回滚, 个别方法需要回滚的话, 需要在类上 增加 注解: @Rollback(true) 即可单个方法回滚 . @Transactional("obJpaTransactionManager") @TransactionConfiguration(transactionManager =

当无法避免做一件事时,那就让它变得更简单. 概述 单测是规范的软件开发流程中的必不可少的环节之一.再伟大的程序员也难以避免自己不犯错,不写出有BUG的程序.单测就是用来检测BUG的.Java阵营中,JUnit和TestNG是两个知名的单测框架.不过,用Java写单测实在是很繁琐.本文介绍使用Groovy+Spock轻松写出更简洁的单测. Spock是基于JUnit的单测框架,提供一些更好的语法,结合Groovy语言,可以写出更为简洁的单测.Spock介绍请自己去维基,本文不多言.下面给出一些示例

目标 在<使用Groovy+Spock轻松写出更简洁的单测> 一文中,讲解了如何使用 Groovy + Spock 写出简洁易懂的单测. 对于相对简单的无外部服务依赖型函数,通常可以使用 expect-where 的形式. 本文尝试自动生成无外部服务依赖型函数的Spock单测模板,减少编写大量单测的重复工作量,只需要构造相应的测试数据集即可. 分析与思路 首先,需要仔细分析下无外部服务依赖型函数的Spock单测模板的组成. 比如 class BinarySearchTest extends S

之前用gtest写过很多c++的单测case, 对gtest的强大和灵活印象深刻:最近需要用ruby写一个小工具, 接触了下ruby, 写了代码就要写单测啊(好的单测确实对代码的健壮性和正确性保证上太重要了) 简单搜了下发现 单测是ruby的一部分, 而不像c++等要引用gtest等三方库,简单可依赖,  简单写个例子 代码: module Brtest class Myfile def write(theFile,theCont) _fileName=File.dirname(__FILE__

Allure对单测结果以及robotframework结果的处理 Allure只能针对pytest的单测结果生成相应的报告: 如果需要对unittest的测试框架结果进行展示,可以使用pytest执行unittest测试用例,生成allure测试报告. Allure处理robotframework框架的测试用例 解决办法: 直接在运行root测试用例的时候,添加参数,然后使用allure直接生成HTML测试报告.参考链接:https://www.jianshu.com/p/6a383723204

很多小伙伴所在的公司是基于Dubbo来构建技术栈的,日常开发中必不可少要写dubbo单测(单元测试),如果单测数据依赖已有的外部dubbo服务,一般是mock数据,如果数据比较复杂,其实mock数据也是一个不小的工作量.那有没有更好的单测方式来代替我们完成”mock“数据功能呢,这时可以借助dubbo telnet功能,获取真实数据用在单测中使用. 本文会先讨论如何使用基于dubbo telnet的代理工具类(DubboTelnetProxy),然后再讨论下mockito+DubboTelnet

H2数据库用来做单测数据库,可以自定义初始化数据,不用担心数据库内容更改造成单测跑不过问题,不过H2数据库跟实际使用的Mysql还是有一定区别. 1. H2数据库不支持Mysql的批量更新功能,支持批量插入 --批量更新(H2不支持) <update id="increaseBatch" parameterType="java.util.List"> <foreach collection="list" item="i

概念 Jacoco: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. 插桩:程序插桩,它是在保证被测程序原有逻辑完整性的基础上在程序中插入一些探针(又称为“探测仪”,本质上就是进行信息采集的代码段,可以是赋值语句或采集覆盖信息的函数调用),通过探针的执行并抛出程序运行的特征数据,通过对这些数据的分析,可以获得程序的控制流和数据流信息,进而得到逻辑覆盖

查了下资料,工具要用mac开发,,,,陷入窘境,正在寻找替代方案. Android中的jacoco只支持offline模式,spring支持on-the-fly(在加载class文件进行,运用java_agent实时插桩,jacoco提供了自己的agent). Android虚拟机不同于jvm,字节码需要经过支持AndroidDalvik等专用虚拟机,所以插桩必须在处理之前完成,即离线插桩模式. 之前阅读了一下有赞?还是美团的方案,直接根据全量报告做了一层修改.

使用synchronized 处理并发 缺点:无法做到细粒度控制 只适合单点的情况 使用Redis作为分布式锁 setnx命令 设计模式 :使用 !setnx 加锁 getset命令

转载:https://blog.csdn.net/paincupid/article/details/53561435 1.引入mockito jar包 <dependency> <groupId>org.mockito</groupId> <artifactId>mockito-all</artifactId> <version>2.0.2-beta</version> </dependency> 2.对于M