聊聊Go代码覆盖率技术与最佳实践

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覆盖率技术基础

截止到Go1.15.2之前，关于覆盖率技术底层实现，如下知识点您应该知道：git

go语言采用的是插桩源码的形式，而不是待二进制执行时再去设置breakpoints。这就致使了当前go的测试覆盖率收集技术，必定是侵入式的，会修改目标程序源码。曾经有同窗会问，插过桩的二进制能不能放到线上，因此建议最好不要。github

到底什么是"插桩"？这个问题很关键。你们能够任意找一个go文件，试试命令go tool cover -mode=count -var=CoverageVariableName xxxx.go，看看输出的文件是什么？后端

笔者以这个文件为例https://github.com/qiniu/goc/blob/master/goc.go, 获得如下结果:数组

 package main
 
 import "github.com/qiniu/goc/cmd"
 
 func main() {CoverageVariableName.Count[0]++;
  cmd.Execute()
 }
 
 var CoverageVariableName = struct {
  Count     [1]uint32
  Pos       [3 * 1]uint32
  NumStmt   [1]uint16
 } {
  Pos: [3 * 1]uint32{
   21, 23, 0x2000d, // [0]
  },
  NumStmt: [1]uint16{
   1, // 0
  },
 }

能够看到，执行完以后，源码里多了个CoverageVariableName变量，其有三个比较关键的属性:架构

Count uint32数组，数组中每一个元素表明相应基本块(basic block)被执行到的次数CoverageVariableName变量会在每一个执行逻辑单元设置个计数器，好比CoverageVariableName.Count[0]++, 而这就是所谓插桩了。经过这个计数器能很方便的计算出这块代码是否被执行到，以及执行了多少次。相信你们必定见过表示go覆盖率结果的coverprofile数据，相似下面: github.com/qiniu/goc/goc.go:21.13,23.2 1 1模块化
这里的内容就是经过相似上面的变量CoverageVariableName获得。其基本语义为 "文件:起始行.起始列,结束行.结束列该基本块中的语句数量该基本块被执行到的次数"工具
- Pos 表明的各个基本块在源码文件中的位置，三个为一组。好比这里的21表明该基本块的起始行数，23表明结束行数,0x2000d比较有趣，其前16位表明结束列数，后16位表明起始列数。经过行和列能惟一肯定一个点，而经过起始点和结束点，就能精确表达某基本块在源码文件中的物理范围测试
- NumStmt 表明相应基本块范围内有多少语句(statement)ui

依托于go语言官方强大的工具链，你们能够很是方便的作单测覆盖率收集与统计。可是集测/E2E就不是那么方便了。不过好在咱们如今有了 https://github.com/qiniu/goc。

集测覆盖率收集利器 - Goc原理

关于单测这块，深刻go源码，咱们会发现go test -cover命令会自动生成一个_testmain.go 文件。这个文件会Import各个插过桩的包，这样就能够直接读取插桩变量，从而计算测试覆盖率。实际上goc也是相似的原理(PS: 关于为什么不直接用go test -c -cover 方案，能够参考这里: 开源啦 | go语言系统测试覆盖率收集利器goc。

不过集测时，被测对象一般是完整产品，涉及到多个long running的后端服务。因此goc在设计上会自动化会给每一个服务注入HTTP API，同时经过服务注册中心goc server来管理全部被测服务。如此的话，就能够在运行时，经过命令goc profile实时获取整个集群的覆盖率结果，当真很是方便。

总体架构参见:

代码覆盖率的最佳实践

技术须要为企业价值服务，否则就是在耍流氓。能够看到，目前玩覆盖率的，主要有如下几个方向:

度量 - 深度度量，各类包，文件，方法度量，都属于该体系。其背后的价值在于反馈与发现。反馈测试水平如何，发现不足或风险并予以提升。好比常见的做为流水线准入标准，发布门禁等等。度量是基础，但不能止步于数据。覆盖率的终极目标，是提升测试覆盖率，尤为是自动化场景的覆盖率，并一以贯之。因此基于此，业界咱们看到，作的比较有价值的落地形态是增量覆盖率的度量。goc diff 结合Prow平台也落地了相似的能力，若是您内部也使用Kubernetes，不妨尝试一下。固然同类型的比较知名的商业化服务，也有CodeCov/Coveralls等，不过目前她们多数是局限在单测领域。
精准测试方向 - 这是个很大的方向，其背后的价值逻辑比较清晰，就是创建业务到代码的双向反馈，用于提高测试行为的精准高效。但这里其实含有悖论，懂代码的同窗，大几率不须要无脑反馈；不能深刻到代码的同窗，你给代码级别的反馈，也效果不大。因此这里落地姿式很重要。目前业界没还看到有比较好的实践例子，大部分都是解决特定场景下的问题，有必定的局限。

而相较于落地方向，做为广大研发同窗，下面这些最佳实践可能对您更有价值：

高代码覆盖率并不能保证高产品质量，但低代码覆盖率必定说明大部分逻辑没有被自动化测到。后者一般会增长问题遗留到线上的风险，当引发注意。
没有普适的针对全部产品的严格覆盖率标准。实际上这更应该是业务或技术负责人基于本身的领域知识，代码模块的重要程度，修改频率等等因素，自行在团队中肯定标准，并推进成为团队共识。
低代码覆盖率并不可怕，可以主动去分析未被覆盖到的部分，并评估风险是否可接受，会更加有意义。实际上笔者认为，只要这一次的提交比上一次要好，都是值得鼓励的。

谷歌有篇博客(见参考资料)提到，其经验代表，重视代码覆盖率的团队一般会更加容易培养卓越工程师文化，由于这些团队在设计产品之初就会考虑可测性问题，以便能更轻松的实现测试目标。而这些措施反过来会促使工程师编写更高质量的代码，更注重模块化。

最后，欢迎点击左下角详情按钮，加入七牛云Goc交流群，咱们一块儿聊聊goc，聊聊研发效能那些事。

参考资料:

https://testing.googleblog.com/2020/08/code-coverage-best-practices.html

END

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