28、测试质量：代码覆盖与变异测试深度解析

测试质量：代码覆盖与变异测试深度解析

1. 代码覆盖的概念与局限性

代码覆盖是评估测试质量时常用的一种手段，它能直观地展示出哪些代码部分被测试覆盖到了。以 Money 类为例，通过代码覆盖报告，我们可以清晰地看到哪些部分被测试过（绿色表示），哪些部分在测试中未被执行（红色表示）。报告的第一列数字是代码行号，第二列则给出了每行代码在测试过程中被“触及”的次数。

例如，在 Money 类的代码中，若某行 if 语句对应的数字在红色背景上显示为 1，这意味着该 if 语句仅被执行了一次，我们可以推测当前测试中只有一个使该 if 条件为真的测试用例。若添加一个使该布尔表达式为假的测试用例，红色背景上的数字 1 可能会变为绿色背景上的 2，同时其他相关行的覆盖情况也可能改变。

下面是 Money 类的测试代码示例：

@Test
public class MoneyTest {
    public void constructorShouldSetAmountAndCurrency() {
        Money money = new Money(10, "USD");
        assertEquals(money.getAmount(), 10);
        assertEquals(money.getCurrency(), "USD");
    }
    public void shouldBeAbleToAddMoney() {
        assertEquals(new Money(3, "USD").add(new Money(4, "USD")),
                new Money(7, "USD"));
    }
}

这些测试虽然达到了 86%的行覆盖和 50%的分支覆盖，但实际上是不完整的。即使只对部分功能使用单个测试用例，也可能获得较高的覆盖率。为了提高分支覆盖率，我们可以添加更多测试，如下所示：

public void differentMoneyShouldNotBeEqual() {
    assertNotEquals(new Money(7, "CHF"), new Money(7, "USD"));
    assertNotEquals(new Money(8, "USD"), new Money(7, "USD"));
}

添加这个测试后，分支覆盖率从 50%提升到了 75%。然而， Money 类还有许多重要功能未被验证，比如对象的不可变性以及加法操作的更多验证。这揭示了代码覆盖度量的一个重要弱点：代码覆盖工具只能测量测试运行时生产代码的哪些部分被执行了，而不能测量测试是否覆盖了需求。

2. 代码覆盖的合适比例探讨

关于代码覆盖的合适比例，一直是一个有争议的话题。很多人会问是否应该追求 100%的覆盖率，但实际上，高代码覆盖率甚至 100%的覆盖率并不意味着测试质量高。

以下是不同情况下对于代码覆盖率的建议：
- 新手阶段 ：刚开始进行测试时，不应过于担心代码覆盖率，而应专注于编写高质量的测试用例，提升测试技能。因为在这个阶段，花费过多时间考虑覆盖率可能会让人沮丧，很难达到较高的覆盖率。
- 有经验阶段 ：有经验的开发者知道没有简单的答案，所需的代码覆盖率阈值取决于多种因素，只有代码的作者才能真正理解这些因素。

无论经验如何，都应先专注于测试类的重要需求，然后再检查代码覆盖率。

代码覆盖存在一些误导性：
- 颜色误导 ：代码覆盖报告使用红绿色，容易让开发者产生“绿色即好，红色即坏”的联想。但测试结果中的红色和覆盖报告中的红色含义不同，这可能导致开发者盲目追求 100%的覆盖率，而忽略了更重要的事情。
- 虚假安全感 ：高覆盖率加上“测试确保代码正常工作”的错误假设，可能会让人产生虚假的安全感。即使达到 100%的代码覆盖率，也不能保证代码满足所有业务需求。
- 部分代码无需测试 ：有些代码部分过于简单，不值得进行测试，追求 100%的覆盖率会让开发者编写一些不必要的测试用例。

3. 代码覆盖的正确使用方式

虽然代码覆盖存在局限性，但它也有一定的价值，我们应该正确使用它：
- 发现未测试部分 ：通过代码覆盖报告，我们可以清楚地知道哪些代码部分肯定没有被测试到，从而找到测试安全网中的漏洞。
- 防止测试丢失 ：在对测试代码进行大规模重新设计时，能确保不会丢失某些测试用例。
- 全面了解测试漏洞 ：获得测试安全网中漏洞的更全面信息。
- 分析时间趋势 ：观察代码覆盖的时间趋势，并与团队中的其他事件（如培训、新成员加入、技术变更等）进行比较。
- 发现测试不足的部分 ：找出代码中通常测试不足的部分，例如团队成员可能缺乏测试预期异常的技能，导致相关代码未被测试。

同时，我们要始终牢记：
- 代码覆盖率并不直接等同于测试质量，两者之间没有简单的关系。
- “被覆盖”并不意味着真正“被测试”。
- 即使达到 100%的代码覆盖率，也不意味着测试覆盖了所有业务需求。
- 在多线程测试中，代码覆盖几乎没有用处。例如，对于一个设计为线程安全的代码，仅使用单线程进行单个测试用例的测试，即使达到 100%的代码覆盖率，也无法评估代码的关键特性。
- 不要仅仅为了提高代码覆盖率而编写测试用例，每个测试用例都应旨在覆盖代码的重要功能。

测试驱动开发（TDD）可能是实现高“功能”代码覆盖的最佳方式。通过结合测试来设计代码，不仅能让代码覆盖报告看起来美观，还能使覆盖率数值更有意义，因为它反映了测试覆盖的功能数量。

4. 变异测试的概念与原理

由于代码覆盖在评估测试质量方面存在局限性，变异测试应运而生。变异测试通过向被测程序中插入故障来评估测试的“好坏”。每个故障会生成一个与原始程序略有不同的新程序，即“变异体”。如果测试套件能够检测到所有变异体，那么就说明测试是充分的。

变异测试工具会创建大量的“变异体”，即对原始生产代码进行微小修改后的版本。然后，针对每个变异体运行测试，根据测试杀死的变异体数量来评估测试的质量。不同的变异测试工具在以下方面存在差异：
- 变异体创建方式 ：可以通过修改源代码或字节码来创建变异体。
- 可用的变异操作符集合 ：不同工具提供的变异操作符不同。
- 性能表现 ：例如检测等效变异，避免重复运行测试等。

变异体是通过对生产代码应用各种变异操作符（简单的语法或语义转换规则）创建的。最基本的变异操作符会对各种语言操作符进行修改，如数学操作符（+、-、*、/）、关系操作符（=、!=、<、>）或逻辑操作符（&、|、!）。例如，将逻辑条件中的 < 符号改为 > 。这些简单的变异操作符模拟了常见的错误来源，如拼写错误或使用了错误的逻辑操作符。此外，还可以通过改变代码中的值来模拟“差一错误”，或者进行其他操作，如移除方法调用、改变返回值、改变常量值等。一些工具还尝试使用更特定于 Java 的变异操作符，例如与 Java 集合相关的操作符。

5. 使用 PIT 进行变异测试

PIT 是一个新兴的 Java 变异测试工具，它在字节码层面工作，无需修改源代码即可创建变异体。执行完成后，它会提供详细的变异体创建和杀死信息，并生成 HTML 报告，包括行覆盖和变异覆盖报告。

以下是一个简单的示例，展示如何使用 PIT 进行变异测试，并与代码覆盖工具进行对比。

首先是“生产代码”：

public class TwoIfs {
    public int twoIfs(int a, int b) {
        if (a > 0) {
            return 1;
        } else {
            System.out.println();
        }
        if (b > 0) {
            return 3;
        } else {
            return 4;
        }
    }
}

对应的测试代码如下：

public class TwoIfsTest {
    @Test
    public void testTwoIfs() {
        TwoIfs twoIfs = new TwoIfs();
        assertEquals(twoIfs.twoIfs(1, -1), 1);
        assertEquals(twoIfs.twoIfs(-1, 1), 3);
        assertEquals(twoIfs.twoIfs(-1, -1), 4);
    }
}

这个简单的测试用例能够满足代码覆盖工具的要求，实现了 100%的行覆盖和分支覆盖。但当我们使用 PIT 进行分析时，它会对生产代码进行变异，例如将不等式操作符反转或修改比较值，然后针对每个变异体运行测试。

PIT 生成的报告显示，代码中某些行的变异未被测试检测到，例如第 6 行的条件边界从“大于”变为“大于等于”时，测试仍然通过，这表明测试套件存在漏洞。这充分体现了代码覆盖和变异测试的区别：满足代码覆盖工具相对容易，而变异测试工具能够检测出测试中的更多漏洞。

6. 变异测试的现状与展望

变异测试自 20 世纪 70 年代末就已出现，但在学术界之外很少被使用。执行大量变异体并找到等效变异体的成本过高，限制了其实际应用。目前，开发人员普遍对变异测试工具了解甚少，甚至不知道变异测试的概念。

不过，随着 PIT 框架的兴起，这种情况可能会发生改变。PIT 提供了比其他变异测试工具更高的可用性和可靠性。但要让变异测试成为开发过程中的标准部分，还需要时间。

综上所述，代码覆盖和变异测试各有优缺点。代码覆盖可以帮助我们发现测试中的漏洞，但不能作为评估测试质量的唯一指标。变异测试虽然更能检测出测试的不足，但目前应用还不够广泛。在实际开发中，我们应结合使用这两种方法，并采用其他技术（如可视化检查）来全面评估测试质量。

下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示代码覆盖和变异测试的流程：

graph LR
    A[生产代码] --> B[代码覆盖工具]
    A --> C[变异测试工具]
    B --> D[代码覆盖报告]
    C --> E[创建变异体]
    E --> F[运行测试]
    F --> G[变异测试报告]

在测试过程中，我们可以按照以下步骤进行：
1. 编写测试用例。
2. 使用代码覆盖工具检查测试覆盖情况，发现明显的未测试部分。
3. 考虑使用变异测试工具，如 PIT，进一步检测测试的完整性。
4. 根据代码覆盖和变异测试的结果，补充和完善测试用例。
5. 重复上述步骤，直到测试质量达到满意的水平。

总之，通过合理运用代码覆盖和变异测试，我们可以提高测试质量，确保代码的可靠性和稳定性。

测试质量：代码覆盖与变异测试深度解析

7. 代码覆盖与变异测试的对比分析

为了更清晰地了解代码覆盖和变异测试的区别，我们可以从多个方面进行对比，以下是详细的对比表格：
|对比维度|代码覆盖|变异测试|
| ---- | ---- | ---- |
|评估重点|测量测试运行时生产代码的执行部分|评估测试对代码故障的检测能力|
|实现难度|相对容易，有成熟工具支持|实现成本较高，需要处理大量变异体|
|结果可靠性|不能保证测试覆盖需求，结果可能有误导性|能更深入检测测试漏洞，但存在等效变异体难题|
|应用场景|初步了解测试覆盖范围，发现明显未测试代码|深入检查测试完整性，提高测试质量|

从表格中可以看出，代码覆盖主要关注代码的执行情况，而变异测试则侧重于测试对代码故障的应对能力。代码覆盖在操作上相对简单，有很多成熟的工具可以使用，但它的结果可能会给人一种虚假的安全感。变异测试虽然能发现更多的测试漏洞，但由于需要处理大量的变异体，实现起来成本较高。

8. 代码覆盖与变异测试的结合使用策略

在实际开发中，我们可以结合代码覆盖和变异测试来提高测试质量。以下是一个详细的结合使用策略流程图：

graph LR
    A[编写测试用例] --> B[代码覆盖分析]
    B --> C{覆盖率是否达标}
    C -- 是 --> D[变异测试分析]
    C -- 否 --> E[补充测试用例]
    E --> B
    D --> F{变异体杀死率是否达标}
    F -- 是 --> G[测试完成]
    F -- 否 --> H[优化测试用例]
    H --> D

结合使用策略的具体步骤如下：
1. 编写测试用例 ：根据代码的功能需求，编写初始的测试用例。
2. 代码覆盖分析 ：使用代码覆盖工具对测试用例进行分析，检查代码的覆盖情况。
3. 判断覆盖率是否达标 ：如果覆盖率达到预期目标，则进入变异测试阶段；否则，补充测试用例，再次进行代码覆盖分析。
4. 变异测试分析 ：使用变异测试工具（如 PIT）对代码进行变异测试，检查测试用例对变异体的检测能力。
5. 判断变异体杀死率是否达标 ：如果变异体杀死率达到预期目标，则测试完成；否则，优化测试用例，再次进行变异测试分析。

通过这种结合使用的策略，我们可以充分发挥代码覆盖和变异测试的优势，提高测试的完整性和有效性。

9. 实际案例分析

为了更好地理解代码覆盖和变异测试的应用，我们来看一个实际案例。假设我们有一个简单的计算器类，代码如下：

public class Calculator {
    public int add(int a, int b) {
        return a + b;
    }

    public int subtract(int a, int b) {
        return a - b;
    }
}

我们编写了以下测试用例：

import org.junit.jupiter.api.Test;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;

public class CalculatorTest {
    @Test
    public void testAdd() {
        Calculator calculator = new Calculator();
        assertEquals(5, calculator.add(2, 3));
    }

    @Test
    public void testSubtract() {
        Calculator calculator = new Calculator();
        assertEquals(1, calculator.subtract(3, 2));
    }
}

首先，我们使用代码覆盖工具进行分析，发现代码的行覆盖和分支覆盖都达到了 100%。从代码覆盖的角度来看，我们的测试似乎已经很完善了。

然后，我们使用 PIT 进行变异测试。PIT 会对代码进行变异，例如将加法操作符 + 变为减法操作符 - 。当运行测试时，我们发现部分变异体没有被测试用例杀死，这说明我们的测试用例还存在漏洞。

针对变异测试的结果，我们可以补充更多的测试用例，例如：

@Test
public void testAddNegativeNumbers() {
    Calculator calculator = new Calculator();
    assertEquals(-5, calculator.add(-2, -3));
}

@Test
public void testSubtractNegativeNumbers() {
    Calculator calculator = new Calculator();
    assertEquals(-5, calculator.subtract(-2, 3));
}

再次进行变异测试，我们会发现更多的变异体被杀死，测试的完整性得到了提高。

10. 总结与建议

通过对代码覆盖和变异测试的深入探讨，我们可以总结出以下要点：
- 代码覆盖是一种简单直观的测试评估方法，但存在局限性，不能作为评估测试质量的唯一标准。
- 变异测试能够更深入地检测测试的完整性，但实现成本较高，目前应用不够广泛。
- 结合使用代码覆盖和变异测试可以提高测试质量，充分发挥两者的优势。

以下是一些实际应用中的建议：
- 对于初学者，先专注于编写高质量的测试用例，不要过于追求代码覆盖率。
- 在项目初期，可以使用代码覆盖工具快速了解测试覆盖范围，发现明显的未测试代码。
- 当项目达到一定规模或对测试质量有较高要求时，考虑引入变异测试工具，如 PIT，进一步提高测试的完整性。
- 定期对代码覆盖和变异测试的结果进行分析，不断优化测试用例。

总之，测试质量的提升是一个持续的过程，我们需要根据项目的实际情况，合理运用代码覆盖和变异测试，确保代码的可靠性和稳定性。

在未来的软件开发中，随着技术的不断发展，变异测试工具可能会变得更加成熟和易用，代码覆盖和变异测试的结合使用也将成为提高测试质量的重要手段。我们应该积极学习和掌握这些测试方法，为软件开发的质量保驾护航。