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标题: iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现 [打印本页]

作者: 缠丝猫 时间: 2025-1-12 13:16
标题: iOS 覆盖率检测原理与增量代码测试覆盖率工具实现
背景

对苹果开发者而言，由于平台审核周期较长，客户端代码导致的线上题目影响时间往往比较久。如果在开发、测试阶段能够提前袒露题目，就有助于避免线上事故的发生。代码覆盖率检测正是帮助开发、测试同砚提前发现题目，保证代码质量的好帮助。
对于开发者而言，代码覆盖率可以反馈两方面信息：

自测的充实程度。
代码设计的冗余程度。

尽管代码覆盖率对代码质量有着上述利益，但在 iOS 开发中却使用的不多。我们调研了市场上常用的 iOS 覆盖率检测工具，这些工具主要存在以下四个题目：

第三方工具偶然天生的检测报告文件会出错甚至会失败，开发者对覆盖率天生原理不相识，遇到这类题目容易弃用工具。
第三方工具每次展示全量的覆盖率报告，会分散开发者的许多精神在未修改部门。而在绝大多数环境下，开发者的关注重点在本次新增和修改的部门。
Xcode 自带的覆盖率检测只适用于单元测试场景，由于需求变更频繁，业务团队开发单元测试的成本很高。
已有工具很难和现有开发流程结合起来，需要额外进行测试，运行覆盖率脚本才能获取报告文件。

为相识决上述题目，我们深入调研了覆盖率报告的天生逻辑，并结合团队的开发流程，开发了一套嵌入在代码提交换程中、基于单次代码提交（git commit）天生报告、对开发者透明的增量代码测试覆盖率工具。开发者只需要正常开发，通过模仿器测试开发代码，commit 本次代码（commit 和测试次序可互换），推送（git push）到远端，就可以在当地看到这次提交代码的详细覆盖率报告了。
本文分为两部门，先从介绍通用覆盖率检测的原理出发，让读者对覆盖率的收集、剖析有直观的认识。之后介绍我们增量代码测试覆盖率工具的实现。
覆盖率检测原理

天生覆盖率报告，首先需要在 Xcode 中配置编译选项，编译后会为每个可执行文件天生对应的 .gcno 文件；之后在代码中调用覆盖率分发函数，会天生对应的 .gcda 文件。
此中，.gcno 包含了代码计数器和源码的映射关系， .gcda 纪录了每段代码具体的执行次数。覆盖率剖析工具需要结合这两个文件给出最后的检测报表。接下来先看看 .gcno 的天生逻辑。
.gcno

使用 Clang 分别天生源文件的 AST 和 IR 文件，对比发现，AST 中不存在计数指令，而 IR 中存在用来纪录执行次数的代码。搜索 LLVM 源码可以找到覆盖率映射关系天生源码。覆盖率映射关系天生源码是 LLVM 的一个 Pass，（下文简称 GCOVPass）用来向 IR 中插入计数代码并天生 .gcno 文件（关联计数指令和源文件）。
下面分别介绍IR插桩逻辑和 .gcno 文件布局。
IR 插桩逻辑

代码行是否执行到，需要在运行中统计，这就需要对代码本身做一些修改，LLVM 通过修改 IR 插入了计数代码，因此我们不需要改动任何源文件，仅需在编译阶段增长编译器选项，就能实现覆盖率检测了。
从编译器角度看，根本块（Basic Block，下文简称 BB）是代码执行的根本单元，LLVM 基于 BB 进行覆盖率计数指令的插入，BB 的特点是：

只有一个入口。
只有一个出口。
只要根本块中第一条指令被执行，那么根本块内全部指令都会次序执行一次。

覆盖率计数指令的插入会进行两次循环，外层循环遍历编译单元中的函数，内层循环遍历函数的根本块。函数遍历仅用来向 .gcno 中写入函数位置信息，这里不再赘述。
一个函数中根本块的插桩方法如下：

统计全部 BB 的后继数 n，创建和后继数大小雷同的数组 ctr[n]。
以后继数编号为序号将执行次数依次纪录在 ctr 位置，对于多后继环境根据条件判定插入。

举个例子，下面是一段猜数字的游戏代码，当玩家猜中了我们预设的数字10的时候会输出Bingo，否则输出You guessed wrong!。这段代码的控制流程图如图1所示（猜数字游戏）。

- (void)guessNumberGame:(NSInteger)guessNumber
{
NSLog(@"Welcome to the game");
if (guessNumber == 10) {
      NSLog(@"Bingo!");
} else {
      NSLog(@"You guess is wrong!");
}
}
复制代码
这段代码如果开启了覆盖率检测，会天生一个长度为 6 的 64 位数组，对照插桩位置，方括号中标志了桩点序号，图 1 中代码前数字为所在行数。

图 1 桩点位置
.gcno计数符号和文件位置关联

.gcno 是用来保存计数插桩位置和源文件之间关系的文件。GCOVPass 在通过两层循环插入计数指令的同时，会将文件及 BB 的信息写入 .gcno 文件。写入步骤如下：

创建 .gcno 文件，写入 Magic number(oncg+version)。

随着函数遍历写入文件地址、函数名和函数在源文件中的起止行数（标志文件名，函数在源文件对应行数）。

随着 BB 遍历，写入 BB 编号、BB 起止范围、BB 的后继节点编号（标志根本块跳转关系）。

写入函数中BB对应行号信息（标注根本块与源码行数关系）。

从上面的写入步骤可以看出，.gcno 文件布局由四部门构成：

文件布局

函数布局

BB 布局

BB 行布局

通过这四部门布局可以完全还原插桩代码和源码的关联，我们以 BB 布局 / BB 行布局为例，给出布局图 2 (a) BB 布局，(b) BB 行信息布局，在本章末尾覆盖率剖析部门，我们使用这个布局图还原代码执行次数（每行等高格代表 64bit）：

图2 BB 布局和 BB 行信息布局
.gcda

入口函数

关于 .gcda 的天生逻辑，可参考覆盖率数据分发源码。这个文件中包含了 __gcov_flush() 函数，这个函数正是分发逻辑的入口。接下来看看 __gcov_flush() 如何天生 .gcda 文件。
通过阅读代码和调试，我们发现在二进制代码加载时，调用了 llvm_gcov_init(writeout_fn wfn， flush_fn ffn) 函数，传入了 _llvm_gcov_writeout（写 gcov 文件），_llvm_gcov_flush（gcov 节点分发）两个函数，而且根据调用次序，分别创建了以文件为节点的链表布局。（flush_fn_node * ，writeout_fn_node *）
__gcov_flush() 代码如下所示，当我们手动调用 __gcov_flush()进行覆盖率分发时，会遍历flush_fn_node *这个链表（即遍历全部文件节点），并调用分发函数_llvm_gcov_flush（curr->fn 正是__llvm_gcov_flush函数类型）。

void __gcov_flush() {
struct flush_fn_node *curr = flush_fn_head;

while (curr) {
      curr->fn();
      curr = curr->next;
}
}
复制代码
具体的分发逻辑

观察__llvm_gcov_flush的 IR 代码，可以看到：

图3 __llvm_gcov_flush 代码示例

__llvm_gcov_flush先调用了__llvm_gcov_writeout，来向 .gcda 写入覆盖率信息。

最后将计数数组清零__llvm_gcov_ctr.xx。

而 __llvm_gcov_writeout 逻辑为：

天生对应源文件的 .gcda 文件，写入 Magic number。

循环执行

llvm_gcda_emit_function: 向 .gcda 文件写入函数信息。

llvm_gcda_emit_arcs: 向 .gcda 文件写入BB执行信息，如果已经存在 .gcda 文件，会和之前的执行次数进行合并。

调用llvm_gcda_summary_info，写入校验信息。

调用llvm_gcda_end_file，写结束符。

感兴趣的同砚可以自己天生 IR 文件查察更多细节，这里不再赘述。
.gcda 的文件/函数布局和 .gcno 根本一致，这里不再赘述，统计插桩信息布局如图 4 所示。定制化的输出也可以通过修改上述函数完成。我们的增量代码测试覆盖率工具办理代码 BB 布局变更后合并到已有 .gcda 文件不兼容的题目，也是修改上述函数实现的。

图4 计数桩输出布局
覆盖率剖析

在相识了如上所述 .gcno ，.gcda 天生逻辑与文件布局之后，我们以例 1 中的代码为例，来阐述剖析算法的实现。
例 1 中根本块 B0，B1 对应的 .gcno 文件布局如下图所示，从图中可以看出，BB 的主布局完全纪录了根本块之间的跳转关系。

图5 B0，B1 对应跳转信息
B0，B1 的行信息在 .gcno 中表示如下图所示，B0 块因为是入口块，只有一行，对应行号可以从 B1 布局中获取，而 B1 有两行代码，会依次把行号写入 .gcno 文件。

图6 B0，B1 对应行信息
在输入数字 100 的环境下，天生的 .gcda 文件如下：

图7 输入 100 得到的 .gcda 文件
通过控制流程图中节点出边的执行次数可以计算出 BB 的执行次数，核默算法为计算这个 BB 的全部出边的执行次数，不存在出边的环境下计算全部入边的执行次数（具体实现可以参考 gcov 工具源码），对于 B0 来说，即看 index=0 的执行次数。而 B1 的执行次数即 index=1，2 的执行次数的和，对照上图中 .gcda 文件可以推断出，B0 的执行次数为 ctr[0]=1，B1 的执行次数是 ctr[1]+ctr[2]=1， B2 的执行次数是 ctr[3]=0，B4 的执行次数为 ctr[4]=1，B5 的执行次数为 ctr[5]=1。
经过上述剖析，最终天生的 HTML 如下图所示（使用 lcov）：

图8 覆盖率检测报告
以上是 Clang 天生覆盖率信息息争析的过程，下面介绍美团到店餐饮 iOS 团队基于以上原理做的增量代码测试覆盖率工具。
增量代码覆盖率检测原理

方案权衡

由于 gcov 工具（和前面的 .gcov 文件区分，gcov 是覆盖率报告天生工具）天生的覆盖率检测报告可读性不佳，如图 9 所示。我们做的增量代码测试覆盖率工具是基于 lcov 的扩展，报告展示如上节末尾图 8 所示。

图9 gcov 输出，行前数字代表执行次数，##### 代表没执行
比 gcov 直接天生报告多了一步，lcov 的处理流程是将 .gcno 和 .gcda 文件剖析成一个以 .info 结尾的中央文件（这个文件已经包含全部覆盖率信息了），之后通过覆盖率报告天生工具天生可读性比较好的 HTML 报告。
结合前两章内容和覆盖率报告天生步骤，覆盖率天生流程如下图所示。考虑到增量代码覆盖率检测中代码增量部门需要通过 Git 获取，比较自然的想法是用 git diff 的信息去过滤覆盖率的内容。根据过滤点的差别，存在以下两套方案：

通过 GCOVPass 过滤，只对修改的代码进行插桩，每次修改后需重新插桩。

通过 .info 过滤，一次性为全部代码插桩，获取全部覆盖率信息，过滤覆盖率信息。

图10 覆盖率天生流程
分析这两个方案，第一个方案需要自界说 LLVM 的 Pass，进而会引入以下两个题目：

只能使用开源 Clang 进行编译，倒霉于接入正常的开发流程。

每次重新插桩会丢失之前的覆盖率信息，多次运行只能得到最后一次的结果。

而第二个方案相对更加轻量，只需要过滤中央格式文件，不仅可以办理我们在文章开头提到的题目，也可以避免上述题目：

可以很方便地加入到平常代码的开发流程中，甚至对开发者透明。

未修改文件的覆盖率可以叠加（有修改的那些控制流程图布局大概变化，无法叠加）。

因此我们实际开发选定的过滤点是在 .info 。在选定了方案 2 之后，我们对中央文件 .info 进行了一系列调研，确定了文件根本格式（函数/代码行覆盖率对应的文件的表示），这里不再赘述，具体可以参考 .info 天生文档。
增量代码测试覆盖率工具的实现

前一节是实现增量代码覆盖率检测的根本方案选择，为了更好地接入现有开发流程，我们做了以下几方面的优化。
低落使用成本

在接入方面，接入增量代码测试覆盖率工具只需一次接入配置，同步到代码堆栈后，团队中成员无需配置即可使用，低落了接入成本。
在使用方面，考虑到插桩在编译时进行，对全部代码进行插桩会很大程度低落编译速度，我们通过剖析 Podfile（iOS 开发中较为常用的包管理工具 CocoaPods 的依赖形貌文件），只对 Podfile 中使用当地代码的堆栈进行插桩（可配置指定堆栈），低落了团队的开发成本。
对开发者透明

接入增量代码测试覆盖率工具后，开发者无需特别操纵，也不需要对工程做任何其他修改，正常的 git commit 代码，git push 到远端就会自动天生并上传这次 commit 的覆盖率信息了。
为了做到这一点，我们在接入 Pod 的过程中，自动部署了 Git 的 pre-push 脚本。熟悉 Git 的同砚知道，Git 的 hooks 是开发者的当地脚本，不会被纳入版本控制，如何通过一次配置就让这个堆栈的全部使用成员都能开启，是做好这件事的一个难点。
我们考虑到 Pod 本身会被纳入版本控制，因此使用了 CocoaPods 的一个属性 script_phase，增长了 Pod 编译后脚本，来帮助我们把 pre-push 插入到当地堆栈。使用 script_phase 插入还带来了另外一个利益，我们可以直接获取到工程的缓存文件，也避免了 .gcno / .gcda 文件获取的不确定性。整个流程如下：

图11 pre-push 分发流程
覆盖率累计

在实现了覆盖率的过滤后，我们在实际开发中遇到了另外一个题目：修改分支/循环布局后天生的 .gcda 文件无法和之前的合并。 在这种环境下，__gcov_flush会直接返回，不再写入 .gcda 文件了导致覆盖率检测失败，这也是市面上已有工具的通用题目。
而这个题目在开发过程中很常见，比如我们给例 1 中的游戏增长一些提示，当输入比预设数字大时，我们就提示出来，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!");
}
}
复制代码
这个题目困扰了我们好久，也推动了对覆盖率检测原理的调研。结合前面覆盖率检测的原理可以知道，不能合并的原因是天生的控制流程图比原来多了两条边（ .gcno 和旧的 .gcda 也不能匹配了），反映在 .gcda 上就是数组多了两个数据。考虑到代码变更后，原有的覆盖率信息已经没故意义了，当发生边数不一致的时候，我们会删撤除旧的 .gcda 文件，只保存最新 .gcda 文件（有变更环境下 .gcno 会重新天生）。如下图所示：

图12 覆盖率冲突办理算法
团体流程图

结合上述流程，我们的增量代码测试覆盖率工具的团体流程如图 13 所示。
开发者只需进行接入配置，再次运行时，工程中那些作为当地堆栈进行开发的代码库会被自动插桩，并在 .git 目录插入 hooks 信息；当开发者使用模仿器进行需求自测时，插桩统计结果会被自动分发出去；在代码被推到远端前，会根据插桩统计结果，天生仅包含本次代码修改的详细增量代码测试覆盖率报告，以及向远端推送覆盖率信息；同时如果测试覆盖率小于 80% 会强制拒绝提交（可配置关闭，百分比可自界说），保证只有经过充实自测的代码才能提交到远端。

图13 增量代码测试覆盖率天生流程图
总结

以上是我们在代码开发质量方面做的一些积累和探索。通过对覆盖率天生、剖析逻辑的探究，我们揭开了覆盖率检测的机密面纱。开发阶段的增量代码覆盖率检测，可以帮助开发者聚焦变更代码的逻辑缺陷，从而更好地避免线上题目。

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