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编程问答

iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现

發(fā)布時間:2024/7/5 编程问答 41 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

背景

對蘋果開發(fā)者而言,由于平臺審核周期較長,客戶端代碼導(dǎo)致的線上問題影響時間往往比較久。如果在開發(fā)、測試階段能夠提前暴露問題,就有助于避免線上事故的發(fā)生。代碼覆蓋率檢測正是幫助開發(fā)、測試同學(xué)提前發(fā)現(xiàn)問題,保證代碼質(zhì)量的好幫手。

對于開發(fā)者而言,代碼覆蓋率可以反饋兩方面信息:

  • 自測的充分程度。
  • 代碼設(shè)計的冗余程度。
  • 盡管代碼覆蓋率對代碼質(zhì)量有著上述好處,但在 iOS 開發(fā)中卻使用的不多。我們調(diào)研了市場上常用的 iOS 覆蓋率檢測工具,這些工具主要存在以下四個問題:

  • 第三方工具有時生成的檢測報告文件會出錯甚至?xí)?#xff0c;開發(fā)者對覆蓋率生成原理不了解,遇到這類問題容易棄用工具。
  • 第三方工具每次展示全量的覆蓋率報告,會分散開發(fā)者的很多精力在未修改部分。而在絕大多數(shù)情況下,開發(fā)者的關(guān)注重點在本次新增和修改的部分。
  • Xcode 自帶的覆蓋率檢測只適用于單元測試場景,由于需求變更頻繁,業(yè)務(wù)團隊開發(fā)單元測試的成本很高
  • 已有工具很難和現(xiàn)有開發(fā)流程結(jié)合起來,需要額外進行測試,運行覆蓋率腳本才能獲取報告文件。
  • 為了解決上述問題,我們深入調(diào)研了覆蓋率報告的生成邏輯,并結(jié)合團隊的開發(fā)流程,開發(fā)了一套嵌入在代碼提交流程中、基于單次代碼提交(git commit)生成報告、對開發(fā)者透明的增量代碼測試覆蓋率工具。開發(fā)者只需要正常開發(fā),通過模擬器測試開發(fā)代碼,commit 本次代碼(commit 和測試順序可交換),推送(git push)到遠端,就可以在本地看到這次提交代碼的詳細覆蓋率報告了。

    本文分為兩部分,先從介紹通用覆蓋率檢測的原理出發(fā),讓讀者對覆蓋率的收集、解析有直觀的認(rèn)識。之后介紹我們增量代碼測試覆蓋率工具的實現(xiàn)。

    覆蓋率檢測原理

    生成覆蓋率報告,首先需要在 Xcode 中配置編譯選項,編譯后會為每個可執(zhí)行文件生成對應(yīng)的 .gcno 文件;之后在代碼中調(diào)用覆蓋率分發(fā)函數(shù),會生成對應(yīng)的 .gcda 文件。

    其中,.gcno 包含了代碼計數(shù)器和源碼的映射關(guān)系, .gcda 記錄了每段代碼具體的執(zhí)行次數(shù)。覆蓋率解析工具需要結(jié)合這兩個文件給出最后的檢測報表。接下來先看看 .gcno 的生成邏輯。

    .gcno

    利用 Clang 分別生成源文件的 AST 和 IR 文件,對比發(fā)現(xiàn),AST 中不存在計數(shù)指令,而 IR 中存在用來記錄執(zhí)行次數(shù)的代碼。搜索 LLVM 源碼可以找到覆蓋率映射關(guān)系生成源碼。覆蓋率映射關(guān)系生成源碼是 LLVM 的一個 Pass,(下文簡稱 GCOVPass)用來向 IR 中插入計數(shù)代碼并生成 .gcno 文件(關(guān)聯(lián)計數(shù)指令和源文件)。

    下面分別介紹IR插樁邏輯和 .gcno 文件結(jié)構(gòu)。

    IR 插樁邏輯

    代碼行是否執(zhí)行到,需要在運行中統(tǒng)計,這就需要對代碼本身做一些修改,LLVM 通過修改 IR 插入了計數(shù)代碼,因此我們不需要改動任何源文件,僅需在編譯階段增加編譯器選項,就能實現(xiàn)覆蓋率檢測了。

    從編譯器角度看,基本塊(Basic Block,下文簡稱 BB)是代碼執(zhí)行的基本單元,LLVM 基于 BB 進行覆蓋率計數(shù)指令的插入,BB 的特點是:

  • 只有一個入口。
  • 只有一個出口。
  • 只要基本塊中第一條指令被執(zhí)行,那么基本塊內(nèi)所有指令都會順序執(zhí)行一次
  • 覆蓋率計數(shù)指令的插入會進行兩次循環(huán),外層循環(huán)遍歷編譯單元中的函數(shù),內(nèi)層循環(huán)遍歷函數(shù)的基本塊。函數(shù)遍歷僅用來向 .gcno 中寫入函數(shù)位置信息,這里不再贅述。

    一個函數(shù)中基本塊的插樁方法如下:

  • 統(tǒng)計所有 BB 的后繼數(shù) n,創(chuàng)建和后繼數(shù)大小相同的數(shù)組 ctr[n]。
  • 以后繼數(shù)編號為序號將執(zhí)行次數(shù)依次記錄在 ctr[i] 位置,對于多后繼情況根據(jù)條件判斷插入。
  • 舉個例子,下面是一段猜數(shù)字的游戲代碼,當(dāng)玩家猜中了我們預(yù)設(shè)的數(shù)字10的時候會輸出Bingo,否則輸出You guessed wrong!。這段代碼的控制流程圖如圖1所示(猜數(shù)字游戲 )。

    - (void)guessNumberGame:(NSInteger)guessNumber {NSLog(@"Welcome to the game");if (guessNumber == 10) {NSLog(@"Bingo!");} else {NSLog(@"You guess is wrong!");} }

    這段代碼如果開啟了覆蓋率檢測,會生成一個長度為 6 的 64 位數(shù)組,對照插樁位置,方括號中標(biāo)記了樁點序號,圖 1 中代碼前數(shù)字為所在行數(shù)。

    .gcno計數(shù)符號和文件位置關(guān)聯(lián)

    .gcno 是用來保存計數(shù)插樁位置和源文件之間關(guān)系的文件。GCOVPass 在通過兩層循環(huán)插入計數(shù)指令的同時,會將文件及 BB 的信息寫入 .gcno 文件。寫入步驟如下:

  • 創(chuàng)建 .gcno 文件,寫入 Magic number(oncg+version)。
  • 隨著函數(shù)遍歷寫入文件地址、函數(shù)名和函數(shù)在源文件中的起止行數(shù)(標(biāo)記文件名,函數(shù)在源文件對應(yīng)行數(shù))。
  • 隨著 BB 遍歷,寫入 BB 編號、BB 起止范圍、BB 的后繼節(jié)點編號(標(biāo)記基本塊跳轉(zhuǎn)關(guān)系)。
  • 寫入函數(shù)中BB對應(yīng)行號信息(標(biāo)注基本塊與源碼行數(shù)關(guān)系)。
  • 從上面的寫入步驟可以看出,.gcno 文件結(jié)構(gòu)由四部分組成:

    • 文件結(jié)構(gòu)
    • 函數(shù)結(jié)構(gòu)
    • BB 結(jié)構(gòu)
    • BB 行結(jié)構(gòu)

    通過這四部分結(jié)構(gòu)可以完全還原插樁代碼和源碼的關(guān)聯(lián),我們以 BB 結(jié)構(gòu) / BB 行結(jié)構(gòu)為例,給出結(jié)構(gòu)圖 2 (a) BB 結(jié)構(gòu),(b) BB 行信息結(jié)構(gòu),在本章末尾覆蓋率解析部分,我們利用這個結(jié)構(gòu)圖還原代碼執(zhí)行次數(shù)(每行等高格代表 64bit):

    .gcda

    入口函數(shù)

    關(guān)于 .gcda 的生成邏輯,可參考覆蓋率數(shù)據(jù)分發(fā)源碼。這個文件中包含了 __gcov_flush() 函數(shù),這個函數(shù)正是分發(fā)邏輯的入口。接下來看看 __gcov_flush() 如何生成 .gcda 文件。

    通過閱讀代碼和調(diào)試,我們發(fā)現(xiàn)在二進制代碼加載時,調(diào)用了 llvm_gcov_init(writeout_fn wfn, flush_fn ffn) 函數(shù),傳入了 _llvm_gcov_writeout(寫 gcov 文件),_llvm_gcov_flush(gcov 節(jié)點分發(fā))兩個函數(shù),并且根據(jù)調(diào)用順序,分別建立了以文件為節(jié)點的鏈表結(jié)構(gòu)。(flush_fn_node * ,writeout_fn_node *)

    __gcov_flush() 代碼如下所示,當(dāng)我們手動調(diào)用 __gcov_flush()進行覆蓋率分發(fā)時,會遍歷flush_fn_node *這個鏈表(即遍歷所有文件節(jié)點),并調(diào)用分發(fā)函數(shù)_llvm_gcov_flush(curr->fn 正是__llvm_gcov_flush函數(shù)類型)。

    void __gcov_flush() {struct flush_fn_node *curr = flush_fn_head;while (curr) {curr->fn();curr = curr->next;} }

    具體的分發(fā)邏輯

    觀察__llvm_gcov_flush的 IR 代碼,可以看到:

  • __llvm_gcov_flush先調(diào)用了__llvm_gcov_writeout,來向 .gcda 寫入覆蓋率信息。
  • 最后將計數(shù)數(shù)組清零__llvm_gcov_ctr.xx。
  • 而 __llvm_gcov_writeout 邏輯為:

  • 生成對應(yīng)源文件的 .gcda 文件,寫入 Magic number。
  • 循環(huán)執(zhí)行
    • llvm_gcda_emit_function: 向 .gcda 文件寫入函數(shù)信息。
    • llvm_gcda_emit_arcs: 向 .gcda 文件寫入BB執(zhí)行信息,如果已經(jīng)存在 .gcda 文件,會和之前的執(zhí)行次數(shù)進行合并
  • 調(diào)用llvm_gcda_summary_info,寫入校驗信息。
  • 調(diào)用llvm_gcda_end_file,寫結(jié)束符。
  • 感興趣的同學(xué)可以自己生成 IR 文件查看更多細節(jié),這里不再贅述。

    .gcda 的文件/函數(shù)結(jié)構(gòu)和 .gcno 基本一致,這里不再贅述,統(tǒng)計插樁信息結(jié)構(gòu)如圖 4 所示。定制化的輸出也可以通過修改上述函數(shù)完成。我們的增量代碼測試覆蓋率工具解決代碼 BB 結(jié)構(gòu)變動后合并到已有 .gcda 文件不兼容的問題,也是修改上述函數(shù)實現(xiàn)的。

    覆蓋率解析

    在了解了如上所述 .gcno ,.gcda 生成邏輯與文件結(jié)構(gòu)之后,我們以例 1 中的代碼為例,來闡述解析算法的實現(xiàn)。

    例 1 中基本塊 B0,B1 對應(yīng)的 .gcno 文件結(jié)構(gòu)如下圖所示,從圖中可以看出,BB 的主結(jié)構(gòu)完全記錄了基本塊之間的跳轉(zhuǎn)關(guān)系。

    B0,B1 的行信息在 .gcno 中表示如下圖所示,B0 塊因為是入口塊,只有一行,對應(yīng)行號可以從 B1 結(jié)構(gòu)中獲取,而 B1 有兩行代碼,會依次把行號寫入 .gcno 文件。

    在輸入數(shù)字 100 的情況下,生成的 .gcda 文件如下:

    通過控制流程圖中節(jié)點出邊的執(zhí)行次數(shù)可以計算出 BB 的執(zhí)行次數(shù),核心算法為計算這個 BB 的所有出邊的執(zhí)行次數(shù),不存在出邊的情況下計算所有入邊的執(zhí)行次數(shù)(具體實現(xiàn)可以參考 gcov 工具源碼),對于 B0 來說,即看 index=0 的執(zhí)行次數(shù)。而 B1 的執(zhí)行次數(shù)即 index=1,2 的執(zhí)行次數(shù)的和,對照上圖中 .gcda 文件可以推斷出,B0 的執(zhí)行次數(shù)為 ctr[0]=1,B1 的執(zhí)行次數(shù)是 ctr[1]+ctr[2]=1, B2 的執(zhí)行次數(shù)是 ctr[3]=0,B4 的執(zhí)行次數(shù)為 ctr[4]=1,B5 的執(zhí)行次數(shù)為 ctr[5]=1。

    經(jīng)過上述解析,最終生成的 HTML 如下圖所示(利用 lcov):

    以上是 Clang 生成覆蓋率信息和解析的過程,下面介紹美團到店餐飲 iOS 團隊基于以上原理做的增量代碼測試覆蓋率工具。

    增量代碼覆蓋率檢測原理

    方案權(quán)衡

    由于 gcov 工具(和前面的 .gcov 文件區(qū)分,gcov 是覆蓋率報告生成工具)生成的覆蓋率檢測報告可讀性不佳,如圖 9 所示。我們做的增量代碼測試覆蓋率工具是基于 lcov 的擴展,報告展示如上節(jié)末尾圖 8 所示。

    比 gcov 直接生成報告多了一步,lcov 的處理流程是將 .gcno 和 .gcda 文件解析成一個以 .info 結(jié)尾的中間文件(這個文件已經(jīng)包含全部覆蓋率信息了),之后通過覆蓋率報告生成工具生成可讀性比較好的 HTML 報告。

    結(jié)合前兩章內(nèi)容和覆蓋率報告生成步驟,覆蓋率生成流程如下圖所示。考慮到增量代碼覆蓋率檢測中代碼增量部分需要通過 Git 獲取,比較自然的想法是用 git diff 的信息去過濾覆蓋率的內(nèi)容。根據(jù)過濾點的不同,存在以下兩套方案:

  • 通過 GCOVPass 過濾,只對修改的代碼進行插樁,每次修改后需重新插樁。
  • 通過 .info 過濾,一次性為所有代碼插樁,獲取全部覆蓋率信息,過濾覆蓋率信息。
  • 分析這兩個方案,第一個方案需要自定義 LLVM 的 Pass,進而會引入以下兩個問題:

    • 只能使用開源 Clang 進行編譯,不利于接入正常的開發(fā)流程。
    • 每次重新插樁會丟失之前的覆蓋率信息,多次運行只能得到最后一次的結(jié)果。

    而第二個方案相對更加輕量,只需要過濾中間格式文件,不僅可以解決我們在文章開頭提到的問題,也可以避免上述問題:

    • 可以很方便地加入到平常代碼的開發(fā)流程中,甚至對開發(fā)者透明。
    • 未修改文件的覆蓋率可以疊加(有修改的那些控制流程圖結(jié)構(gòu)可能變化,無法疊加)。

    因此我們實際開發(fā)選定的過濾點是在 .info 。在選定了方案 2 之后,我們對中間文件 .info 進行了一系列調(diào)研,確定了文件基本格式(函數(shù)/代碼行覆蓋率對應(yīng)的文件的表示),這里不再贅述,具體可以參考 .info 生成文檔。

    增量代碼測試覆蓋率工具的實現(xiàn)

    前一節(jié)是實現(xiàn)增量代碼覆蓋率檢測的基本方案選擇,為了更好地接入現(xiàn)有開發(fā)流程,我們做了以下幾方面的優(yōu)化。

    降低使用成本

    在接入方面,接入增量代碼測試覆蓋率工具只需一次接入配置,同步到代碼倉庫后,團隊中成員無需配置即可使用,降低了接入成本。

    在使用方面,考慮到插樁在編譯時進行,對全部代碼進行插樁會很大程度降低編譯速度,我們通過解析 Podfile(iOS 開發(fā)中較為常用的包管理工具 CocoaPods 的依賴描述文件),只對 Podfile 中使用本地代碼的倉庫進行插樁(可配置指定倉庫),降低了團隊的開發(fā)成本。

    對開發(fā)者透明

    接入增量代碼測試覆蓋率工具后,開發(fā)者無需特殊操作,也不需要對工程做任何其他修改,正常的 git commit 代碼,git push 到遠端就會自動生成并上傳這次 commit 的覆蓋率信息了。

    為了做到這一點,我們在接入 Pod 的過程中,自動部署了 Git 的 pre-push 腳本。熟悉 Git 的同學(xué)知道,Git 的 hooks 是開發(fā)者的本地腳本,不會被納入版本控制,如何通過一次配置就讓這個倉庫的所有使用成員都能開啟,是做好這件事的一個難點。

    我們考慮到 Pod 本身會被納入版本控制,因此利用了 CocoaPods 的一個屬性 script_phase,增加了 Pod 編譯后腳本,來幫助我們把 pre-push 插入到本地倉庫。利用 script_phase 插入還帶來了另外一個好處,我們可以直接獲取到工程的緩存文件,也避免了 .gcno / .gcda 文件獲取的不確定性。整個流程如下:

    覆蓋率累計

    在實現(xiàn)了覆蓋率的過濾后,我們在實際開發(fā)中遇到了另外一個問題:修改分支/循環(huán)結(jié)構(gòu)后生成的 .gcda 文件無法和之前的合并。 在這種情況下,__gcov_flush會直接返回,不再寫入 .gcda 文件了導(dǎo)致覆蓋率檢測失敗,這也是市面上已有工具的通用問題

    而這個問題在開發(fā)過程中很常見,比如我們給例 1 中的游戲增加一些提示,當(dāng)輸入比預(yù)設(shè)數(shù)字大時,我們就提示出來,反之亦然。

    - (void)guessNumberGame:(NSInteger)guessNumber {NSInteger targetNumber = 10;NSLog(@"Welcome to the game");if (guessNumber == targetNumber) {NSLog(@"Bingo!");} else if (guessNumber > targetNumber) {NSLog(@"Input number is larger than the given target!");} else {NSLog(@"Input number is smaller than the given target!");} }

    這個問題困擾了我們很久,也推動了對覆蓋率檢測原理的調(diào)研。結(jié)合前面覆蓋率檢測的原理可以知道,不能合并的原因是生成的控制流程圖比原來多了兩條邊( .gcno 和舊的 .gcda 也不能匹配了),反映在 .gcda 上就是數(shù)組多了兩個數(shù)據(jù)。考慮到代碼變動后,原有的覆蓋率信息已經(jīng)沒有意義了,當(dāng)發(fā)生邊數(shù)不一致的時候,我們會刪除掉舊的 .gcda 文件,只保留最新 .gcda 文件(有變動情況下 .gcno 會重新生成)。如下圖所示:

    整體流程圖

    結(jié)合上述流程,我們的增量代碼測試覆蓋率工具的整體流程如圖 13 所示。

    開發(fā)者只需進行接入配置,再次運行時,工程中那些作為本地倉庫進行開發(fā)的代碼庫會被自動插樁,并在 .git 目錄插入 hooks 信息;當(dāng)開發(fā)者使用模擬器進行需求自測時,插樁統(tǒng)計結(jié)果會被自動分發(fā)出去;在代碼被推到遠端前,會根據(jù)插樁統(tǒng)計結(jié)果,生成僅包含本次代碼修改的詳細增量代碼測試覆蓋率報告,以及向遠端推送覆蓋率信息;同時如果測試覆蓋率小于 80% 會強制拒絕提交(可配置關(guān)閉,百分比可自定義),保證只有經(jīng)過充分自測的代碼才能提交到遠端。

    總結(jié)

    以上是我們在代碼開發(fā)質(zhì)量方面做的一些積累和探索。通過對覆蓋率生成、解析邏輯的探究,我們揭開了覆蓋率檢測的神秘面紗。開發(fā)階段的增量代碼覆蓋率檢測,可以幫助開發(fā)者聚焦變動代碼的邏輯缺陷,從而更好地避免線上問題。

    作者介紹

    • 丁京,iOS 高級開發(fā)工程師。2015 年 2 月校招加入美團到店餐飲事業(yè)群,目前負(fù)責(zé)大眾點評 App 美食頻道的開發(fā)維護。
    • 王穎,iOS 開發(fā)工程師。2017 年 3 月校招加入美團到店餐飲事業(yè)群,目前參與大眾點評 App 美食頻道的開發(fā)維護。

    招聘信息

    到店餐飲技術(shù)部交易與信息技術(shù)中心,負(fù)責(zé)點評美食用戶端業(yè)務(wù),服務(wù)于數(shù)以億計用戶,通過更好的榜單、真實的評價和完善的信息為用戶提供更好的決策支持,致力于提升用戶體驗;同時承載所有餐飲商戶端線上流量,為餐飲商戶提供多種營銷工具,提升餐飲商戶營銷效率,最終達到讓用戶“Eat Better、Live Better”的美好愿景!我們的團隊包含且不限于 Android、iOS、FE、Java、PHP 等技術(shù)方向,已完備覆蓋前后端技術(shù)棧。只要你來,就能點亮全棧開發(fā)技能樹。誠摯歡迎投遞簡歷至 wangkang@meituan.com。

    參考資料

    • 覆蓋率數(shù)據(jù)分發(fā)源碼
    • 覆蓋率映射關(guān)系生成源碼
    • 基本塊介紹
    • gcov 工具源碼
    • 覆蓋率報告生成工具
    • .info 生成文檔

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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