工程效能领域，测试覆盖率度量老是绕不开的话题，咱们也不例外。在七牛云，咱们主要使用go语言构建云服务，在考虑系统测试覆盖率时，最先也是经过围绕原生go test -c -cover的能力来构建。且咱们已经作了不少自动化工做，可以针对不少类型的代码库，自动插桩服务，自动生成TestMain()等方法，但随着接入项目愈来愈多，以及后面使用场景的不断复杂化，咱们发现这套方案仍是有其先天局限，会让后面愈来愈难受：git
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程序必须关闭才能收集覆盖率。若是将这套系统仅定位在收集覆盖率数据上，这个痛点倒也能忍受。可是若是想进一步作精准测试等方向，就很受局限。github
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由于不想污染被测代码库，咱们采起了自动化的方式，在编译阶段给每一个服务生成相似main_test.go文件。但这种方式，其最难受的地方在于flag的处理，要知道go test命令自己会调用flag.Parse方法，因此这里须要自动化的修改源码，保证被测程序的flag定义，要先于go test调用flag.Parse以前。可是，随着程序本身使用flag姿式的复杂化，咱们发现愈来愈难有通用方案来处理这些flag，有点难受。架构
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受限于
go test-c命令的先天缺陷，它会给被测程序注入一些测试专属的flag，好比-test.coverprofile, -test.timeout等等。这个是最难受的，由于它会破坏被测程序的启动姿式。咱们知道系统测试面对是完整被测集群，若是你须要专门维护一套测试集群来作覆盖率收集时，就会显得很是浪费。好钢就应该用在刀刃上，在七牛云，咱们倡导极客文化，追求用工程师思惟解决重复问题，而做为业务效率部门，咱们本身更应该走在前列。工具
也是由于以上的种种考量，咱们内部一直在优化这一套系统，到今天这一版，咱们已从架构和实现原理上完成了颠覆，可以作到无损插桩，运行时分析覆盖率，当属很是优雅。性能
Goc - A Comprehensive Coverage Testing System for The Go Programming Language
一图胜千言:测试
使用 goc run.的姿式直接运行被测程序，就能在运行时，经过 goc profile命令方便的获得覆盖率结果。是否是很神奇？是否是很优雅？优化
这个系统就是goc, 设计上但愿彻底兼容go命令行工具核心命令(go build/install/run)。使用体验上，也但愿向go命令行工具靠拢。如下是goc 1.0版本支持的功能:ui
系统测试覆盖率收集方案
有了goc，咱们再来看如何收集go语言系统测试覆盖率。总体比较简单，大致只须要三步：spa
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首先经过
goc server命令部署一个服务注册中心，它将会做为枢纽服务跟全部的被测服务通讯。命令行 -
使用
goc build--center="<server>"命令编译被测程序。goc不会破坏被测程序的启动方式，因此你能够直接将编译出的二进制发布到集成测试环境。 -
环境部署好以后，就能够作执行任意的系统测试。而在测试期间，能够在任什么时候间，经过
goc profile--center="<server>"拿到当前被测集群的覆盖率结果。
是否是很优雅？
goc 核心原理及将来
goc在设计上，抛弃老的 go test-c-cover模式，而是直接与 go tool cover工具交互，避免因 go test命令引入的一系列弊端。goc一样没有选择本身作插桩，也是考虑go语言的兼容性，以及性能问题，毕竟 go tool cover工具，原生采用结构体来定义counter收集器，每一个文件都有单独的结构体，性能相对比较可靠。goc旨在作go语言领域综合性的覆盖率工具以及精准测试系统，其还有很长的路要走:
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基于PR的单测/集测/系统覆盖率增量分析
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精准测试方向，有必定的产品化设计体验，方便研发与测试平常使用
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拥抱各类CICD系统
当前goc已经开源了(https://github.com/qiniu/goc)，欢迎感兴趣的同窗，前往代码仓库查看详情并Star支持。固然，咱们更欢迎有志之士，可以参与贡献，和咱们一块儿构建这个有意思的系统。