同学，听说你的测试覆盖率不准

现在很多项目都在做测试覆盖率统计，以此来提高项目信心；并且可以通过查看未被覆盖的代码找出潜在的遗漏测试用例，对于测试补充是一种很好的方法。

在文章JAVA代码覆盖率统计利器Jacoco中，较为详细的说明了怎么配置jacoco来获取java程序的覆盖率。但是在实际应用中，有很多同学反馈说感觉覆盖率不准，有些人可能只是觉着覆盖率不应该这么低，有些人可能看了覆盖率的具体情况，发现自己用例明显覆盖的行却显示没有被覆盖。

杭研的平台测试一组，大部分支持的项目也是java的，小组成员也经常反馈说覆盖率不准，最近通过分析和尝试，找到了覆盖率不准的原因和推荐解决的方法，如果大家也有java语言覆盖率不准的问题，可以作为参考；

在接触的大量的覆盖率不准的问题中，有90%都是由于同一个问题导致的：即class文件不一致。

该问题具体描述如下：由于jacoco在统计覆盖率时，是通过探针注入的方式来统计覆盖率的，所以如果生成的exec文件（即覆盖率文件）的class文件和用来解析exec文件的class文件不一样时，就会有“覆盖率统计不准”的问题；

现有持续集成过程

平台一组都是建议用pipeline的方式来进行每日的持续集成，该持续集成包含了单元测试和集成测试，测试覆盖率是统计两者的总和：

主要流程如下：

1. 在ci节点机上进行单元测试，该次单元测试，会生成单元测试的unit.exec和class文件（该处文件我们叫class A）；
2. 通过部署脚本重新部署测试服务器（该服务器是在测试环境中）；
3. 通过执行接口测试和ant脚本，生成it.exec，需要注意的是，这个exec是依赖测试服务器上的class文件（该处文件我们叫class B）生成的；
4. 最后，覆盖率统计的job，依赖class A对unit.exec和it.exec文件进行解析，生成覆盖率问题；

从上面的流程可以看出：接口测试覆盖率不准的原因，是由于解析exec文件的class文件不正确；

那如何解决这个问题呢，可能有人说，那就用class B来解析it.exec文件就好，但是这样的就导致单元测试覆盖率不准，对总体的覆盖率统计也同样有影响；所以，终极解决方法就是保证生产两个exec文件的class文件是相同的；

最好的解决方法就是在构建测试服务器上的class文件时，同时将单元测试执行完，这样就可以完美解决该问题；但是现在在基本都是用ndp来构建和部署测试服务器，所以我们的目标就是在ndp构建时，将单元测试执行完，并且将结果拷贝到节点机上解析；这样不仅解决了覆盖率的问题，单元测试的结果等，也都可以正常的查看；

具体解决思路如下：

项目只有集成测试，没有单元测试

对于这种情况，其实很好处理，就是在解析覆盖率时，使用测试服务器上的class文件来解析覆盖率，具体方式有如下几种，可以任选一种解决：

1. 直接在测试服务器上，利用class文件进行解析；
2. 将测试服务器上的class文件cp到客户端机器，再进行解析；
3. 如果是使用ndp等自动发布工具发布的代码，可以通过其接口来下载构建的class文件；

此次需要注意的是，下载或者scp来的class文件，需要放到对应的目录，如果放置不正确，会报找不到class文件的错误；

当然，也可以指定class文件的目录（此处以sonar解析为例）

-Dsonar.java.binaries=${path}/classes

项目有单元测试和集成测试代码，需要两者都统计

如果你的项目和平台一组一样，单元测试和集成测试的覆盖率都要统计，那么也是有解决方法：

1. 在构建部署到测试服务器上的class文件时，将单元测试执行；
2. 使用测试服务器上的class文件来解析单元测试和集成测试结果；

同样需要注意cp来的class文件放置的目录需要正确

最佳实践

下面以测试平台一组的job为例，说明如何修改jekins的job来解决覆盖率不准的问题。其他项目也可以根据情况，选择最适合自己的修改方式。修改的原则就是：解析exec文件的class文件，需要和产生exec的class文件一致

需要说明的是，这边构建和部署发布都是通过ndp进行，所以示例也以此来说明，主要说明修改思路。

最佳实践中使用的脚本等，是封装ndp接口，相对来说较为简单，所以不详细描述如何实现。

1、修改ndp构建的build.xml文件，在构建时执行单元测试；

在ndp页面上修改build.xml文件，需要修改两处：

1.1 在打包时，修改为执行unit test的命令，注意需要增加-Dmaven.test.failure.ignore=true参数，防止单元测试失败以后构建失败

2.1 是在最后cp的步骤中，需要将整个构建的结果都cp过来，这边主要是因为一般构建文件中，是只cp了class文件；此处修改是为了ndp在将构建的结果上传nos的时候，将单元测试的结果也上传上去

2、修改coverage job，进行静态代码检查等工作

调整后的coverage的job主要完成以下事情：

a、拉取开发代码；

b、下载单元测试结果；

c、统计代码覆盖情况；

d、通过sonar进行静态代码检查和覆盖率统计

2.1 不再使用自定义的工作空间

之前的coverage job，一直都是用unittest job的工作空间的，现在由于unittest job已经不在使用，所以此处需要将【使用自定义的工作空间】选项去除：

2.2 增加源码管理，拉取开发代码

这个和之前的unittest中的配置一致，详细配置就不再叙述：

2.3 修改shell命令，下载class文件和单元测试覆盖率文件

这边通过ndp接口下载最新的构建包，并进行相关处理，需要注意class文件需要cp到target目录下：

脚本说明：

python $build_path/ndp_deploy.py -d 下载文件名称 -c 集群id -u 发布人邮箱前缀

ndp_deploy.py脚本在指定-d参数时，会下载-c参数指定集群的最新的构建包

效果

从作者负责的项目改造的情况来看，同样的39个用例，接口测试覆盖率从14%提升到了30%，还是有很大提升的。最重要的时，如果class文件和exec文件不匹配，那么查看具体文件覆盖率时，显示的是不正确的，对测试补充等都会有误导。所以还是强烈建议大家解决该问题。

改造前：

改造后：

小提醒

需要注意的是，在普通统计和分析覆盖率文件时，有3个地方用到jacoco，需要保证这3个版本的统一：

1. 单元测试中使用的jacoco版本；
2. 测试服务器上的jacoco版本；
3. 生成it.exec的jacoco版本；

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本文来自网易实践者社区，经作者徐晗授权发布。