代码质量提升之道代码覆盖率原理与移动
一、背景介绍
随着项目迭代的不断深入，工程逻辑与用户场景日益复杂，传统的白盒测试体系已经无法适应苛刻的工程质量要求，因此有必要针对工程质量进行精细化管理。质量评估不再单纯依赖bug率和性能指标，而是通过精准的数据来量化代码质量，代码覆盖率就是其中的一项重要标准。
简单来说，代码覆盖率就是单元测试或者UI测试过程中对于被测代码的覆盖程度，可分为以下三种度量方式：
StatementCoverage：最基础的一种覆盖方式，用以度量被测代码中每个可执行语句是否都被执行。可执行语句不包括头文件声明、宏定义、代码注释等BranchCoverage：分支覆盖，度量程序中每一个判定的分支是否都被测试LoopCoverage：度量对循环体进行了多少次覆盖在实践中，通常采用StatementCoverage方式来分析覆盖率数据。拿到覆盖率数据之后，分析未覆盖部分的代码，可以反推出测试是否充分，前期的测试用例设计是否合理，没有覆盖到的代码是否是设计的盲点。同时其对于冗余代码的检测具有重要的参考意义,可以逆向反推出代码设计中存在的问题，提醒开发人员理清代码逻辑关系，提升代码质量。
代码覆盖率高不能说明代码质量高，但是代码覆盖率低，意味着代码质量很可能存在一些问题，因此代码覆盖率可以作为代码质量的一个重要衡量标准。
二、原理与演示
获取代码覆盖率的前提是插入计数器，也就是插桩，从直观上讲，可以分为三种方案：
源代码插桩：直接在源码中的每行可执行语句中加入计数器。该方案开发成本太高，且影响包大小和运行时性能中间文件插桩：在编译过程的中间文件插入汇编代码，成本低，速度快，是理想的插桩方案可执行文件插桩：目前暂时没有合理的方案。
因此，我们采用中间文件插桩方案，过程如下图所示：
源代码文件首先经过编译预处理，之后编译成汇编文件，在生成汇编文件的同时完成插桩。每个桩点插入若干条汇编语句，直接插入生成的*.s文件中，最后将汇编文件生成目标文件。在程序运行过程中桩点负责收集程序的执行信息。
以源文件test.c为例：
预处理命令（gcc-Etest.c-otest.i）之后，生成test.i文件，对该文件进行编译（gcc-fprofile-arcs-ftest-coverage-Stest.i），生成test.s汇编文件。可以看到gcc是通过增加编译选项-fprofile-arcs-ftest-coverage来进行插桩。
打开汇编文件test.s，其中可以看到代码运行过程中计数器增加的逻辑：
上图中展示了计数器自增的过程，将llvm_gcov_ctr赋值给寄存器rax，之后将rax加1，最后将rax赋值给llvm_gcov_ctr。
除了上述逻辑，汇编文件中还列出了覆盖率收集的入口方法__gcov_init，该方法中的逻辑为：
在可执行文件进入用户代码段main函数之前，先调用__gcov_init函数初始化统计数据区，即将所有文件的gcov_info结构组织成一个链表，链表头就是gcov_list，其为全局链表，将在输出统计数据时应用。
之后__gcov_init调用atexit(gcov_exit)将gcov_exit函数注册为exithandlers。
App运行完调用exit正常结束时，gcov_exit函数就会得到调用，其内部调用gcov_flush函数输出统计数据到*.gcda文件中，也就是从gcov_list的第一个gcov_info结构开始，为每个被测文件生成一个.gcda文件。.gcda文件的主要内容就是gcov_info结构的内容。
插桩之后，会生成test.gcno文件。运行可执行文件后，生成test.gcda文件。
最后，运行gcovtest.c命令可生成test.c.gcov文件，如下所示：
每行前面的数字表示被执行次数，####表示该行未被执行，需要重点
