Android高性能高稳定性代码覆盖率技术实践

前言

代码覆盖率(Code coverage)是软件测试中的一种度量方式，用于反映代码被测试的比例和程度。

在软件迭代过程中，除了应该关注测试过程中的代码覆盖率，用户使用过程中的代码覆盖率也是一个非常有价值的指标，同样不可忽视。因为伴随着业务扩展和功能更新，产生了大量过时和废弃的代码，这些代码或者很少甚至完全不再使用，或者“年久失修”，缺少维护，不仅对应用包体积有影响，还可能带来稳定性风险。此时，能够采集生产环境的代码覆盖率，了解线上代码的使用情况，为下线无用代码提供依据，就十分重要了。

目标

我们的目标很明确：根据云端配置，采集线上每个类的触达和使用频次，上传到云端，在平台进行处理，并提供查询和报表展示能力。

如上图所示，我们期望代码覆盖率数据能在平台上进行查询和直观的展示，在需要时可以直接查看，为下线旧代码、资源调度和分配等提供决策依据，最终为用户提供更小的App安装包，更好的功能使用体验。

通过云控中心，我们可以控制是否启用覆盖率采集，也可以根据覆盖率（类使用频次）动态调整App中金刚位、线程等资源的调度分配策略。其中覆盖率采集方案是最为重要的一环，业界也有很多成熟的方案，但都有各自适合的场景，而我们的诉求是在尽量不影响用户使用和App运行的前提下，采集类粒度的代码使用覆盖率。使用的采集方案应该少Hack，实现简单，兼顾稳定性和性能，同时也不会侵入打包流程，带来包体积影响等，在经过深入探索后，我们自研出了一套完美满足这些要求的全新方案。

方案对比

下表为常见方案与自研方案的各项指标对比，绿色表示更优。

从表格中可以看出：

Jacoco方案

类似的还有Emma、Cobertura等，他们都通过插桩实现，可以支持所有版本所有粒度的采集，但是插桩带来了一定的包体积和性能影响，不适合线上大范围使用。

Hook PathClassLoader方案

实现简单，无源码侵入，且支持所有Android版本，但Hook PathClassLoader不仅带来了性能影响，甚至可能波及App稳定性。

Hack访问ClassTable方案

能够按需采集，对App性能几乎没有影响，但Hack可能带来兼容性问题，且实现较复杂。

自研方案

• 性能优异，支持按需采集，无损App性能

• 实现简单，未使用任何“黑科技”，稳定性和兼容性极好

• 支持跨进程和插件采集

对比得知自研方案能更好的满足我们采集线上代码覆盖率的诉求