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(

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

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

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

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

虽然sonar支持ant工程的构建,但目前最大的不足是无法在分析过程中产生单元测试和覆盖率报告,这样在sonar面板上覆盖率板块就始终没有数据.但幸运的是,sonar可以读取已经生成好的报告,让报告的内容显示在sonar的覆盖率面板上. 首先需要配置sonar.dynamicAnalysis属性,这个属性有3个值,分别是true, false和reuseReports,默认值是true,即进行动态分析,但只对maven工程有效,要想读取外部的报告,需要将值设置为reuseReports. 然后是

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

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=*

报错信息如下: log 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 coverage-report: [mkdir] Created dir: D:\JK\workspace\d9_rm3_engine_dev1.0.0_cud\view\rmv3_engine\engine_j2ee\doc\coveragereport [cobertura-report] Cobertura 1.9.4.1 - GNU GPL Li

一.安装ant 1.ant 下载地址:https://ant.apache.org/bindownload.cgi 2.下载完成解压到指定目录下 3.配置ant 环境变量 新建系统变量 -ANT_HOME CLASSPATH 住家ant的lib包--%ANT_HOME%\lib path 增加 ant的bin目录--%ANT_HOME%\bin 4.检查ant是否安装成功 ant -version 重要配置: 1)将 jmeter的extras目录中ant-jmeter-1.1.1.jar包拷贝

最近在进行一批来料的检验测试,一个个手动填写报告存图片太慢了,就有了种想要使用Matlab在分析完后数据可以自动生成PDF报告的想法,于是就去网上搜索了相关的资料,发现Matlab中文论坛上有xiezhh曾经发过的使用Matlab生成Word的一些功能代码.又看了些xiezhh别的帖子和一些别的小伙伴的补充,找到了相关代码,经过运行可以完美的实现功能,在此表示感谢. 其中蕴含了基本的表格操作(如合并单元格)和图片复制粘贴操作,对于我这次的需求已经是足够了,代码部分下面部分列出,其中添加了个人阅读

1.Overview of the Automatic Workload Repository The Automatic Workload Repository (AWR) collects, processes, and maintains performance statistics for problem detection and self-tuning purposes. This data is both in memory and stored in the database.

主要参考文献: http://343766868.blog.163.com/blog/static/48314056201110124513396/ 概况 Oracle内部以一定的频率把系统关键的统计信息和负载情况存储起来,生成snapshot(快照),全部的snapshot存储在awr中.即automatic workload repository. 当发现数据库出现性能问题时.就能够抽取存储在awr中的snapshot信息,生成在指定时间段内(即你指定的snapshot所囊括的时间段)的aw

--自动生成AWR报告 -------------------2013/09/23   脚本代码:   #!/bin/bash   AWR_FORMAT=html NUM_DAYS=1   MAX_SNAP_ID=`sqlplus -S / as sysdba << EOF set heading off trimspool on feedback off SELECT trim(max(SNAP_ID)) FROM DBA_HIST_SNAPSHOT; EOF`   MIN_SNAP_ID=

经验丰富的老员工希望能够每天为数据库生成1个AWR报告,以便于后期分析数据库的性能变化,手动生成太麻烦,查了一下资料,发现可以自动生成,过程如下. 数据库环境:11gR2 RAC(双节点) AWR报告:由于是RAC数据库,希望生成每个节点的报告及全局报告,时间段为:第一天的0点~第二天的0点. (1)在oracle服务器上创建路径 server2$[/home/oracle]mkdir awrreport (2)创建directory并授权(使用sys账户执行) create or replac

利用Java API生成50到100之间的随机数 /** * */ package com.you.demo; import java.util.Random; /** * @author Administrator * */ public class RandomNum { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { Random rand = new Random(); System.out.println(ra

AWR(Automatic Workload Repository)报告是我们进行日常数据库性能评定.问题SQL发现的重要手段.熟练掌握AWR报告,是做好开发.运维DBA工作的重要基本功. AWR报告的原理是基于Oracle数据库的定时镜像功能.默认情况下,Oracle数据库后台进程会以一定间隔(一小时)收集系统当前状态镜像,并且保存在数据库中.生成AWR报告时,只需要指定进行分析的时间段(开始镜像编号和结束镜像编号),就可以生成该时间段的性能分析情况.AWR镜像保存在数据库中的时间为一个月左右

allure是一个report框架,支持java的Junit/testng等框架,当然也可以支持python的pytest框架,也可以集成到Jenkins上展示高大上的报告界面. 环境准备 1.python3.6 2.mac环境 3.pycharm 4.pytest-allure-adaptor 5.allure2.8.0 6.java1.8或者1.8以上 Allure Pytest Adaptor是Pytest的一个插件,通过它我们可以生成Allure所需要的用于生成测试报告的数据.安装pyt

最近在用python3.6+unittest+requests做自动化接口测试.发现一个问题,unittest中使用第3方插件parameterized进行参数化,再生成html报告时,运行就会失败.很奇怪,最终没有让这2个同时实现. 经过一段时间后,发现有2种方法: 1.用discover+测试报告 在run.py中,使用discover()方法找到要运行的测试用例,然后放到测试报告中: import time import unittest from BeautifulReport impo

进入到jmeter安全目录bin下,执行以下命令 基本命令格式: jmeter -n -t test.jmx(性能测试脚本) -l testResult.csv(测试监听结果文件) -e -o testReport(生成报告的文件夹名,不需要创建) 备注:命令参数说明如下 -h 帮助 -> 打印出有用的信息并退出-n 非 GUI 模式 -> 在非 GUI 模式下运行 JMeter-t 测试文件 -> 要运行的 JMeter 测试脚本文件-l 日志文件 -> 记录结果的文件-r 远程