Testen der Code-Qualität code-quality-testing
Hier finden Sie Informationen dazu, wie das Testen der Code-Qualität von Pipelines funktioniert und wie sich damit die Qualität Ihrer Bereitstellungen verbessern lässt.
Einführung introduction
Beim Testen der Code-Qualität wird Ihr Programm-Code anhand eines Satzes von Qualitätsregeln bewertet. Dabei handelt es sich um das Kernziel einer reinen Code-Qualitäts-Pipeline, die unmittelbar nach dem Erstellungsschritt in allen produktionsfremden und Produktions-Pipelines ausgeführt wird.
Weitere Informationen zu den verschiedenen Pipelines finden Sie unter Konfigurieren der CI/CD-Pipeline.
Code-Qualitätsregeln understanding-code-quality-rules
Beim Testen der Code-Qualität wird der Quell-Code gescannt, um sicherzustellen, dass er bestimmte Qualitätskriterien erfüllt. Dieser Schritt wird durch eine Kombination aus SonarQube und der Prüfung auf Inhaltspaketebene mit OakPAL implementiert. Es gibt mehr als 100 Regeln, wobei generische Java-Regeln und AEM-spezifische Regeln kombiniert sind. Einige der AEM-spezifischen Regeln basieren auf den Best Practices von AEM Engineering und werden als benutzerspezifische Code-Qualitätsregeln bezeichnet.
Sie können die aktuelle vollständige Liste von Regeln über diesen Link herunterladen.
Dreistufige Bewertungen three-tiered-gate
Probleme, die durch das Testen der Code-Qualität erkannt werden, werden einer von drei Kategorien zugewiesen.
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Kritisch: Probleme, die zu einem sofortigen Pipeline-Fehler führen.
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Wichtig: Probleme, durch die die Pipeline angehalten wird. Bereitstellungs-Manager, Projekt-Manager oder Business Lead können die Probleme außer Kraft setzen, sodass die Pipeline fortgesetzt werden kann. Alternativ können sie die Probleme akzeptieren, wodurch die Pipeline mit einem Fehler angehalten wird.
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Info: Probleme, die ausschließlich zu Informationszwecken angegeben werden und keine Auswirkungen auf die Pipeline-Ausführung haben
Bewertungen ratings
Die Ergebnisse dieses Schritts werden als Bewertungen bereitgestellt.
In der folgenden Tabelle sind die Bewertungen und Fehlerschwellenwerte für die einzelnen Kategorien „Kritisch“, „Wichtig“ und „Information“ zusammengefasst.
B = mindestens 1 kleinere Schwachstelle
C = mindestens 1 größere Schwachstelle
D = mindestens 1 kritische Schwachstelle
E = mindestens 1 Schwachstelle der Kategorie „Blocker“
B = mindestens 1 kleinerer Fehler
C = mindestens 1 größerer Fehler
D = mindestens 1 kritischer Fehler
E = mindestens 1 Fehler der Kategorie „Blocker“
Definiert durch die ausstehenden Kosten für die Behebung von Code-Fehlern als Prozentsatz der Zeit, die bereits in das Programm investiert wurde
- A = <=5 %
- B = 6-10 %
- C = 11-20 %
- D = 21-50 %
- E = >50 %
Definiert durch eine Mischung aus Zeilenabdeckung der Einheitstests und Bedingungsabdeckung nach der Formel:Coverage = (CT + CF + LC)/(2*B + EL)
CT= Bedingungen wurden mindestens einmal während der Ausführung der Einheitentests zutrueausgewertetCF= Bedingungen wurden mindestens einmal während der Ausführung der Einheitentests zufalseausgewertetLC= abgedeckte Zeilen = lines_to_cover - uncovered_linesB= Gesamtzahl der BedingungenEL= Gesamtzahl der ausführbaren Zeilen (lines_to_cover)
Definiert als die Anzahl der Zeilen, die in doppelten Blöcken enthalten sind. Ein Codeblock wird unter den folgenden Bedingungen als dupliziert betrachtet
Nicht-Java-Projekte:
- Es sollten mindestens 100 aufeinanderfolgende und duplizierte Token vorhanden sein.
- Diese Token sollten sich mindestens wie folgt verteilen:
- 30 Codezeilen für COBOL
- 20 Codezeilen für ABAP
- 10 Codezeilen für andere Sprachen
Java-Projekte:
- Unabhängig von der Anzahl der Token und Zeilen sollte es mindestens 10 aufeinanderfolgende und duplizierte Anweisungen geben.
Unterschiede bei Einzügen sowie Zeichenfolgenliteralen werden beim Erkennen von Duplikaten ignoriert.
Umgang mit falsch positiven Treffern dealing-with-false-positives
Das Verfahren zur Qualitätsprüfung ist nicht fehlerfrei und kennzeichnet manchmal Probleme, die keine tatsächlichen Fehler sind. Dieser Status wird als falsch positiv bezeichnet.
In diesen Fällen kann der Quell-Code mit der standardmäßigen @SuppressWarnings-Java-Anmerkung kommentiert werden. Dabei wird die Regel-ID als Anmerkungsattribut angegeben. Ein häufiges Problem ist beispielsweise, dass die SonarQube-Regel zur Erkennung hartcodierter Kennwörter zu restriktiv in Bezug auf die Identifizierung eines hartcodierten Kennworts sein kann.
Der folgende Code ist in einem AEM-Projekt, das eine Verbindung zu einem externen Service herstellen soll, relativ häufig.
@Property(label = "Service Password")
private static final String PROP_SERVICE_PASSWORD = "password";
SonarQube weist dann auf eine „Blocker“-Schwachstelle hin. Nach Prüfung des Codes erkennen Sie jedoch, dass es sich bei diesem Problem nicht um eine Schwachstelle handelt, und kommentieren dies mit der entsprechenden Regel-ID.
@SuppressWarnings("squid:S2068")
@Property(label = "Service Password")
private static final String PROP_SERVICE_PASSWORD = "password";
Wenn der Code wie folgt lautete:
@Property(label = "Service Password", value = "mysecretpassword")
private static final String PROP_SERVICE_PASSWORD = "password";
Dann bestünde die richtige Lösung darin, das hartcodierte Kennwort zu entfernen.
@SuppressWarnings Anmerkung spezifisch zu gestalten, können Sie auch Anmerkungen auf Klassenebene hinzufügen.Optimierung der Inhaltspaketüberprüfung content-package-scanning-optimization
Im Rahmen des Qualitätsanalyseprozesses führt Cloud Manager eine Analyse der vom Maven-Build erzeugten Inhaltspakete durch. Cloud Manager bietet Optimierungen zur Beschleunigung dieses Prozesses an, die wirksam sind, wenn bestimmte Verpackungseinschränkungen beachtet werden. Die wichtigsten Optimierungsziele sind Projekte, die ein einziges „all“-Paket produzieren. Dieses Paket enthält mehrere Inhaltspakete aus dem Build, die als übersprungen markiert sind. Wenn Cloud Manager dieses Szenario erkennt, wird nicht das gesamte Paket entpackt, sondern die einzelnen Inhaltspakete werden direkt gescannt und auf der Grundlage von Abhängigkeiten sortiert. Betrachten Sie zum Beispiel die folgende Build-Ausgabe.
all/myco-all-1.0.0-SNAPSHOT.zip(Inhaltspaket)ui.apps/myco-ui.apps-1.0.0-SNAPSHOT.zip(übersprungenes Inhaltspaket)ui.content/myco-ui.content-1.0.0-SNAPSHOT.zip(übersprungenes Inhaltspaket)
Wenn die beiden übersprungenen Inhaltspakete die einzigen Elemente innerhalb von myco-all-1.0.0-SNAPSHOT.zip sind, werden die beiden eingebetteten Pakete anstelle des gesamten Inhaltspakets („all“) gescannt.
Bei Projekten, die Dutzende von eingebetteten Paketen produzieren, spart diese Optimierung nachweislich mehr als 10 Minuten pro Pipeline-Ausführung.
Ein Sonderfall kann eintreten, wenn das Inhaltspaket „all“ eine Kombination aus übersprungenen Inhaltspaketen und OSGi-Bundles enthält. Wenn myco-all-1.0.0-SNAPSHOT.zip beispielsweise die beiden genannten eingebetteten Pakete und OSGi-Bundles enthalten, wird ein neues, minimales Inhaltspaket nur mit den OSGi-Bundles erstellt. Dieses Paket hat immer die Bezeichnung cloudmanager-synthetic-jar-package und die darin enthaltenen Bundles werden in /apps/cloudmanager-synthetic-installer/install abgelegt.
- Diese Optimierung hat keine Auswirkungen auf die Pakete, die in AEM bereitgestellt werden.
- Der Abgleich zwischen eingebetteten Inhaltspaketen und übersprungenen Inhaltspaketen basiert auf Dateinamen. Diese Optimierung ist nicht möglich, wenn mehrere übersprungene Pakete denselben Dateinamen haben oder sich der Dateiname während der Einbettung ändert.