如何实现10亿行代码的测试覆盖率？

图片来自于谷歌，其中彩色标识的行号（用红色矩形框突出显示）用来可视化地查看代码覆盖情况。行号如果被测试覆盖，则为绿色；如果没有被覆盖，则为橙色；如果没有检测该行，则为白色。

在软件开发中，一个称为代码覆盖率的常用度量标准，用于度量部署代码之前，所执行的测试覆盖到的系统代码的百分比。代码覆盖率通常由单独的软件程序自动测量，或者可以从命令行手动启动某些代码覆盖率工具。测试结果准确地显示了在运行测试套件时执行了哪些代码行，并且可以揭示哪些代码行可能需要进一步的测试。

理想情况下，软件开发团队的目标是 100% 的代码覆盖率。但在现实中，这种情况很少发生，因为有些代码块会走到很多不同的执行路径，也因为各种边缘情况，基于系统的需求，应该（或不应该）考虑这些边缘情况。

，这个问题仍然存在争议。

一些人认为，开发人员可能把焦点放在了数量上，而非质量上，创建测试只是为了满足代码覆盖率，而不是足够健壮地识别高风险或关键的代码区域。其他人则对它的成本效益提出了担忧——它需要宝贵的开发人员时间来评审结果，而且不一定能提高测试质量。

对于像谷歌这样的大型组织（拥有 10 亿行代码，每天接收数万次提交并支持七种编程语言）来说，度量代码覆盖率尤其困难。

谷歌的 AI 研究人员 Marko Ivanković and Goran Petrović最近的一项研究，提供了这家科技巨头代码覆盖率基础设施的幕后情况，它由四个核心层组成。底层组合了针对每种编程语言设计的代码覆盖率库，中间层将代码覆盖自动化流程集成到了公司的开发和构建工作流中。顶层使用代码编辑器和其他的定制工具，将代码覆盖信息可视化显示出来。

作为这项研究的一部分,Ivanković和 Petrović分析代码覆盖率在 5 年期间的采用率。他们发现，尽管谷歌没有强制规定代码覆盖率，但自 2014 年以来，采用率却一直在稳步增长。2018 年第一季度，超过 90% 的项目使用了自动的代码覆盖工具。

研究人员还从 3000 名随机选择的谷歌开发人员和其他非工程人员中，收集了 512 份关于代码覆盖率有用性的调查问卷。在受访者中，只有 45% 的人在代码修改时频繁使用代码覆盖率测试，而 40% 的人在进行代码评审时定期地使用代码覆盖率。

（编辑：衡水站长网）

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