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1.Code ReviewTypes of Code Review(代码评审的源码几种类型)
2.主流静态代码检测工具(SAST)
3.程序静态分析使用目的
4.代码测试方式和工具
5.做静态代码分析都是用那个软件的？

Code ReviewTypes of Code Review(代码评审的几种类型)

       代码评审，作为软件开发过程中的源码关键环节，通常可分为两种主要类型：正式代码评审和轻量级代码评审。源码

       正式代码评审，源码也称为范根检查法（Fagan inspection），源码其参与者角色明确：作者、源码能用的IDC源码设计师或编码者负责编写代码；阅读者负责以书面形式复述文档内容；测试人员则从测试角度审视文档；协调人负责整个评审过程，源码起到教练的源码角色；记录员负责记录发现的问题。流程通常包括作者主导，源码通过一系列步骤进行。源码

       轻量级代码评审更为灵活，源码有以下几种常见方式：首先，源码"肩并肩"评审，源码作者在展示代码时，源码另一位开发者在一旁观察，源码这种方式快速启动，成本低，但可能会因作者的主观引导产生偏差。其次，邮件传递，代码提交后，通过源代码管理系统自动发送给评审者，优点是自动化且能及时获取最新代码，但可能无法实现人工筛选的精细度。在XP方法中，"双人编程"是一种常见方式，两位开发者在同一个工作站共同编写，有助于知识共享和同伴学习。另外，定期的"评审会议"也有其价值，团队成员轮流分享作品，有助于提升团队整体技能和产品理解，但成本相对较高，且评审范围有限。

       最后，"工具辅助代码评审"利用专门设计的软件，如Checkstyle、Findbugs或PMD，使得代码审查更为系统和高效。这部分主要关注轻量级评审的实践应用和工具选择。

扩展资料

       代码评审是指在软件开发过程中，通过对源代码进行系统性检查的过程。通常的目的是查找系统缺陷，保证软件总体质量和提高开发者自身水平。 Code Review是轻量级代码评审，相对于正式代码评审，轻量级代码评审所需要的各种成本要明显低的多，如果流程正确，魔兽辅助源码它可以起到更加积极的效果。正因如此，轻量级代码评审经常性得被引入到软件开发过程中。

主流静态代码检测工具(SAST)

       静态代码检测工具，简称SAST，是软件开发过程中不可或缺的分析与检查源代码的工具，旨在发现并解决潜在的缺陷、漏洞和安全风险。

       自动化检测是静态代码检测工具的显著特点之一，它可以自动分析和检查源代码，无需人工逐行检查，从而提高了检测效率和准确性。

       静态代码检测工具支持多种编程语言，包括但不限于Java、C/C++、Python、JavaScript等，能够满足不同项目的需求。

       工具能够识别代码中的潜在问题，如内存泄漏、空指针引用、未使用的变量、代码重复等，帮助开发者发现潜在的bug和优化机会。

       此外，静态代码检测工具还可以检查代码的风格和规范是否符合规范，如缩进、命名规范、注释规范等，有助于开发团队保持一致的代码风格。

       许多静态代码检测工具提供了可定制的配置选项，可以根据项目的特定需求进行调整，灵活地控制检测规则和行为。

       部分静态代码检测工具可以与常用的集成开发环境（IDE）集成，提供实时检测和即时反馈，方便开发者在开发过程中及时发现和修复问题。

       检测结果报告是静态代码检测工具的另一个重要功能，通常会包括问题的详细描述、位置和建议修复措施，并提供可视化展示，帮助开发者更直观地理解和解决问题。

       以下是一些主流的静态代码检测工具：

       SonarQube：这是一个开源的静态代码检测平台，支持多种编程语言，如Java、C++、C#、Python等。软件及源码它能够检测代码中的潜在问题、漏洞、代码重复和代码覆盖率，并提供详细的报告和建议。

       FindBugs：这是一个基于静态分析的Java代码缺陷检测工具，能够检测出代码中的潜在问题、错误和不良实践，并给出相应的修复建议。FindBugs的规则库非常丰富，并且支持自定义规则。

       WuKong：这是一款国产静态代码检测工具，支持多种语言，如Java、C++、C#、Python、PHP等。它可以检测编码规则、缺陷及安全漏洞并给出修复建议。WuKong兼容麒麟、龙芯等国产软硬件，拥有自主知识产权，可灵活进行定制。

       Coverity：Coverity支持超过种编译器（主要C/C++），可在编译不通过情况下检测，是一款针对C、C++、C#和Java等编程语言的静态代码检测工具，能够检测代码中的潜在问题、漏洞和性能问题，并给出相应的修复建议。Coverity具有高度可定制性和可扩展性。

       Fortify：支持规则自定义，包括合规信息的识别。支持Java、C#、C/C++、Python、Ruby等超种语言。它更侧重于安全漏洞检测，支持规则自定义，包括合规信息的识别。Fortify通过基于规则和漏洞模式的检测引擎来分析代码，识别安全漏洞并提供相应的修复建议。

       Checkmarx：Checkmarx支持多种语言，如Java、JSP、wstshop 手机源码JavaScript、VBSript、C#等超种语言。它能够查找安全漏洞、质量缺陷、逻辑问题等。CxSAST无需搭建软件项目源代码的构建环境即可对代码进行数据流分析。

程序静态分析使用目的

       在软件开发过程中，程序静态分析工具扮演着重要的角色。它们通过预先检查源代码，帮助开发者识别潜在问题，提高代码质量。下面，我们将逐一介绍FindBugs 0.、PMD 2.0和CheckStyle 3.3这三个工具，它们各自在静态分析中的关注点和使用价值。

       FindBugs 0.，以其强大的bug检测能力著称，主要关注代码中的潜在bug和不规范行为，如空指针异常、资源泄露等问题。通过集成到Eclipse的plugin，开发者可以方便地在开发过程中实时获取反馈，提升代码的健壮性。

       PMD 2.0则更侧重于代码规范和设计模式的检查。它会分析代码的结构和复杂性，提醒开发者是否遵循了最佳实践，以提高代码的可读性和可维护性。同样，它也提供了Eclipse插件，方便开发者在编码时进行实时改进。

       CheckStyle 3.3则专注于代码格式和风格的统一，确保整个项目的编码风格一致。它会检查代码的缩进、命名规范、注释格式等，帮助团队保持代码风格的整洁和专业。使用CheckStyle，开发者可以在代码审查时避免因格式问题产生的无谓争论。

       综上所述，这三个工具各有侧重，FindBugs关注bug预防，PMD关注代码质量与设计，CheckStyle关注编码风格一致性。通过在开发环境中集成这些工具，开发者可以在早期阶段就发现并修正问题，提升代码质量，netty idea源码加速开发流程。

扩展资料

       程序静态分析（Program Static Analysis）是指在不运行代码的方式下，通过词法分析、语法分析、控制流分析等技术对程序代码进行扫描，验证代码是否满足规范性、安全性、可靠性、可维护性等指标的一种代码分析技术。

代码测试方式和工具

       代码测试方式和工具有哪些？

       代码测试方式主要分为手动审查和工具扫描。手动审查是指开发者逐行阅读和检查代码，寻找可能的问题，比如代码风格错误、未使用的变量、潜在的安全漏洞等。工具扫描则使用自动化工具对代码进行快速、大规模的检查，这些工具能够识别出常见的编程错误、模式匹配问题以及不符合编码规范的地方。

       静态分析工具是代码测试的重要工具，例如 SonarQube、PMD、FindBugs、ESLint、JSHint 等。它们可以分析源代码，生成详细的报告指出潜在问题。代码覆盖率工具如 JaCoCo、Cobertura 等，确保代码覆盖所有预期的功能和边缘情况，帮助查找未测试部分的缺陷。

       静态类型检查器如 TypeScript、Java 的 Type Checking 等，帮助发现类型错误。安全审计工具如 OWASP ZAP、Sonatype Nexus 等，专门针对安全问题，检测敏感信息泄露、SQL 注入等风险。

       持续集成/持续部署(CI/CD)中的自动化测试，在构建流程中集成代码审计，确保每次提交都经过严格的代码质量检查。代码异味检测工具能检测不良设计习惯或编码风格问题。

       动态代码分析（Dynamic Code Analysis, DCA）与静态代码分析（SCA）不同，DCA 工具在代码执行时监测其行为，以识别运行时的安全问题，例如运行时的内存泄漏、缓冲区溢出等。

       利用开源工具，如 Semgrep，可以获取针对多种编程语言的规则集合。对于自动化代码审计工具，它们通常具备管理误报（False Positives）和漏报（False Negatives）的机制，以提高审计的准确性。

做静态代码分析都是用那个软件的？

       本文首先介绍了静态代码分析的基本概念及主要技术，随后分别介绍了现有 4 种主流 Java 静态代码分析工具 (Checkstyle，FindBugs，PMD，Jtest)，最后从功能、特性等方面对它们进行分析和比较，希望能够帮助 Java 软件开发人员了解静态代码分析工具，并选择合适的工具应用到软件开发中。

       引言

       在 Java 软件开发过程中，开发团队往往要花费大量的时间和精力发现并修改代码缺陷。Java 静态代码分析（static code analysis）工具能够在代码构建过程中帮助开发人员快速、有效的定位代码缺陷并及时纠正这些问题，从而极大地提高软件可靠性并节省软件开发和测试成 本。目前市场上的 Java 静态代码分析工具种类繁多且各有千秋，因此本文将分别介绍现有 4 种主流 Java 静态代码分析工具 (Checkstyle，FindBugs，PMD，Jtest)，并从功能、特性等方面对它们进行分析和比较，希望能够帮助 Java 软件开发人员了解静态代码分析工具，并选择合适的工具应用到软件开发中。

       静态代码分析工具简介

       什么是静态代码分析

       静态代码分析是指无需运行被测代码，仅通过分析或检查源程序的语法、结构、过程、接口等来检查程序的正确性，找出代码隐藏的错误和缺陷，如参数不匹配，有歧义的嵌套语句，错误的递归，非法计算，可能出现的空指针引用等等。

       在软件开发过程中，静态代码分析往往先于动态测试之前进行，同时也可以作为制定动态测试用例的参考。统计证明，在整个软件开发生命周期中，% 至 % 的代码逻辑设计和编码缺陷是可以通过静态代码分析来发现和修复的。

       但是，由于静态代码分析往往要求大量的时间消耗和相关知识的积累，因此对于软件开发团队来说，使用静态代码分析工具自动化执行代码检查和分析，能够极大地提高软件可靠性并节省软件开发和测试成本。

       静态代码分析工具的优势

       1. 帮助程序开发人员自动执行静态代码分析，快速定位代码隐藏错误和缺陷。

       2. 帮助代码设计人员更专注于分析和解决代码设计缺陷。

       3. 显著减少在代码逐行检查上花费的时间，提高软件可靠性并节省软件开发和测试成本。

       Java 静态代码分析理论基础和主要技术

       缺陷模式匹配：缺陷模式匹配事先从代码分析经验中收集足够多的共性缺陷模式，将待分析代码与已有的共性缺陷模式进行模式匹配，从而完成软件的安全分析。这种方式的优点是简单方便，但是要求内置足够多缺陷模式，且容易产生误报。

       类型推断：类型推断技术是指通过对代码中运算对象类型进行推理，从而保证代码中每条语句都针对正确的类型执行。这种技术首先将预定义一套类型机制，包括类 型等价、类型包含等推理规则，而后基于这一规则进行推理计算。类型推断可以检查代码中的类型错误，简单，高效，适合代码缺陷的快速检测。

       模型检查：模型检验建立于有限状态自动机的概念基础之上，这一理论将被分析代码抽象为一个自动机系统，并且假设该系统是有限状态的、或者是可以通过抽象归 结为有限状态。模型检验过程中，首先将被分析代码中的每条语句产生的影响抽象为一个有限状态自动机的一个状态，而后通过分析有限状态机从而达到代码分析的 目的。模型检验主要适合检验程序并发等时序特性，但是对于数据值域数据类型等方面作用较弱。

       数据流分析：数据流分析也是一种软件验证技术，这种技术通过收集代码中引用到的变量信息，从而分析变量在程序中的赋值、引用以及传递等情况。对数据流进行 分析可以确定变量的定义以及在代码中被引用的情况，同时还能够检查代码数据流异常，如引用在前赋值在后、只赋值无引用等。数据流分析主要适合检验程序中的 数据域特性。

       现有主流 Java 静态分析工具

       Checkstyle

       Checkstyle 是 SourceForge 的开源项目，通过检查对代码编码格式，命名约定，Javadoc，类设计等方面进行代码规范和风格的检查，从而有效约束开发人员更好地遵循代码编写规范。

       Checkstyle 提供了支持大多数常见 IDE 的插件，文本主要使用 Eclipse 中的 Checkstyle 插件。如下图 1 所示，Checkstyle 对代码进行编码风格检查，并将检查结果显示在 Problems 视图中。图中，代码编辑器中每个放大镜图标表示一个 Checkstyle 找到的代码缺陷。开发人员可通过在 Problems 视图中查看错误或警告详细信息。

       图 1. 使用 Checkstyle 进行编码风格检查

       此外，Checkstyle 支持用户根据需求自定义代码检查规范，在下图 2 中的配置面板中，用户可以在已有检查规范如命名约定，Javadoc，块，类设计等方面的基础上添加或删除自定义检查规范。

       图 2. 使用 Checkstyle 添加自定义代码检查规范

       FindBugs

       FindBugs 是由马里兰大学提供的一款开源 Java 静态代码分析工具。FindBugs 通过检查类文件或 JAR 文件，将字节码与一组缺陷模式进行对比从而发现代码缺陷，完成静态代码分析。FindBugs 既提供可视化 UI 界面，同时也可以作为 Eclipse 插件使用。文本将主要使用将 FindBugs 作为 Eclipse 插件。在安装成功后会在 eclipse 中增加 FindBugs perspective，用户可以对指定 Java 类或 JAR 文件运行 FindBugs，此时 FindBugs 会遍历指定文件，进行静态代码分析，并将代码分析结果显示在 FindBugs perspective 的 bugs explorer 中，如下图 3 所示：

       图 3. 使用 FindBugs 进行静态代码分析

       图中 Bug Explorer 中的灰色图标处为 Bug 类型，每种分类下红色图标表示 bug 较为严重，**的图标表示 bug 为警告程度。Propreties 列出了 bug 的描述信息及修改方案。

       此外，FindBugs 还为用户提供定制 Bug Pattern 的功能。用户可以根据需求自定义 FindBugs 的代码检查条件，如下图 4 所示：

       图 4. 使用 FindBugs 添加自定义代码检查规范

       PMD

       PMD 是由 DARPA 在 SourceForge 上发布的开源 Java 代码静态分析工具。PMD 通过其内置的编码规则对 Java 代码进行静态检查，主要包括对潜在的 bug，未使用的代码，重复的代码，循环体创建新对象等问题的检验。PMD 提供了和多种 Java IDE 的集成，例如 Eclipse，IDEA，NetBean 等。本文主要使用 PMD 以插件方式与 Eclipse 集成。如下图 5 所示：在 Violations Overview 视图中，按照代码缺陷严重性集中显示了 PMD 静态代码分析的结果。

       图 5. 使用 PMD 进行静态代码分析

       PMD 同样也支持开发人员对代码检查规范进行自定义配置。开发人员可以在下图 6 中的面板中添加、删除、导入、导出代码检查规范。

       图 6. 使用 PMD 添加自定义代码检查规范

       Jtest

       Jtest 是 Parasoft 公司推出的一款针对 Java 语言的自动化代码优化和测试工具，Jtest 的静态代码分析功能能够按照其内置的超过 条的 Java 编码规范自动检查并纠正这些隐蔽且难以修复的编码错误。同时，还支持用户自定义编码规则，帮助用户预防一些特殊用法的错误。Jtest 提供了基于 Eclipse 的插件安装。Jtest 支持开发人员对 Java 代码进行编码规范检查，并在 Jtask 窗口中集中显示检查结果，如下图 7 所示：

       图 7. 使用 Jtest 进行静态代码分析

       同时，Jtest 还提供了对用户定制代码检查配置甚至自定义编码规则的支持，这一功能使得开发人员可以基于不同场景定制所需要的编码规范，如图 8 所示：

       图 8. 使用 Jtest 添加自定义代码检查规范

       Java 静态分析工具对比

       本章节将从以下几个方面对上述 Java 静态分析工具进行比较：

       应用技术及分析对象

       下表 1 列出了不同工具的分析对象及应用技术对比：

       表 1. 不同工具的分析对象及应用技术对比

       Java 静态分析工具

       分析对象

       应用技术

       Checkstyle    Java 源文件    缺陷模式匹配    

       FindBugs    字节码    缺陷模式匹配；数据流分析    

       PMD    Java 源代码    缺陷模式匹配    

       Jtest    Java 源代码    缺陷模式匹配；数据流分析    

       内置编程规范

       Checkstyle：

       Javadoc 注释：检查类及方法的 Javadoc 注释

       命名约定：检查命名是否符合命名规范

       标题：检查文件是否以某些行开头

       Import 语句：检查 Import 语句是否符合定义规范

       代码块大小，即检查类、方法等代码块的行数

       空白：检查空白符，如 tab，回车符等

       修饰符：修饰符号的检查，如修饰符的定义顺序

       块：检查是否有空块或无效块

       代码问题：检查重复代码，条件判断，魔数等问题

       类设计：检查类的定义是否符合规范，如构造函数的定义等问题

       FindBugs：

       Bad practice 坏的实践：常见代码错误，用于静态代码检查时进行缺陷模式匹配

       Correctness 可能导致错误的代码，如空指针引用等

       国际化相关问题：如错误的字符串转换

       可能受到的恶意攻击，如访问权限修饰符的定义等

       多线程的正确性：如多线程编程时常见的同步，线程调度问题。

       运行时性能问题：如由变量定义，方法调用导致的代码低效问题。

       PMD：

       可能的 Bugs：检查潜在代码错误，如空 try/catch/finally/switch 语句

       未使用代码（Dead code）：检查未使用的变量，参数，方法

       复杂的表达式：检查不必要的 if 语句，可被 while 替代的 for 循环

       重复的代码：检查重复的代码

       循环体创建新对象：检查在循环体内实例化新对象

       资源关闭：检查 Connect，Result，Statement 等资源使用之后是否被关闭掉

       Jtest

       可能的错误：如内存破坏、内存泄露、指针错误、库错误、逻辑错误和算法错误等

       未使用代码：检查未使用的变量，参数，方法

       初始化错误：内存分配错误、变量初始化错误、变量定义冲突

       命名约定：检查命名是否符合命名规范

       Javadoc 注释：检查类及方法的 Javadoc 注释

       线程和同步：检验多线程编程时常见的同步，线程调度问题

       国际化问题：

       垃圾回收：检查变量及 JDBC 资源是否存在内存泄露隐患

       错误检查能力

       为比较上述 Java 静态分析工具的代码缺陷检测能力，本文将使用一段示例代码进行试验，示例代码中将涵盖我们开发中的几类常见错误，如引用操作、对象操作、表达式复杂化、数 组使用、未使用变量或代码段、资源回收、方法调用及代码设计几个方面。最后本文将分别记录在默认检查规范设置下，不同工具对该示例代码的分析结果。以下为 示例代码 Test.java。其中，代码的注释部分列举了代码中可能存在的缺陷。

       清单 1. Test.java 示例代码package Test;import java.io.*;public class Test { /**     * Write the bytes from input stream to output stream.     * The input stream and output stream are not closed.     * @param is     * @param os     * @throws IOException     */public boolean copy(InputStream is, OutputStream os)throws IOException { intcount = 0;//缺少空指针判断byte[] buffer =new byte[];while((count = is.read(buffer)) >= 0) { os.write(buffer,0, count);}//未关闭I/O流returntrue;}/**     *     * @param a     * @param b     * @param ending     * @return copy the elements from a to b, and stop when meet element ending     */publicvoid copy(String[] a, String[] b, String ending){ intindex;String temp =null;//空指针错误System.out.println(temp.length());//未使用变量intlength=a.length;for(index=0;　index&a.length; index++){ //多余的if语句if(true){ //对象比较 应使用equalsif(temp==ending){ break;}//缺少 数组下标越界检查b[index]=temp;}}}/**     *     * @param file     * @return file contents as striwww.fltbj.cn#ll if file does not exist     */public void  readFile(File file) { InputStream is =null;OutputStream os =null;try{ is =new BufferedInputStream(newFileInputStream(file));os =new ByteArrayOutputStream();//未使用方法返回值copy(is,os);is.close();os.close();}catch (IOException e) { //可能造成I/O流未关闭e.printStackTrace();}finally{ //空的try/catch/finally块}}}

       通过以上测试代码，我们对已有 Java 静态代码分析工具的检验结果做了如下比较，如下表 2 所示。

       表 2. Java 静态代码分析工具对比

       代码缺陷分类

       示例

       Checkstyle

       FindBugs

       PMD

       Jtest

       引用操作    空指针引用    √    √    √    √    

       对象操作    对象比较（使用 == 而不是 equals）         √    √    √    

       表达式复杂化    多余的 if 语句              √         

       数组使用    数组下标越界                   √    

       未使用变量或代码段    未使用变量         √    √    √    

       资源回收    I/O 未关闭         √         √    

       方法调用    未使用方法返回值         √              

       代码设计    空的 try/catch/finally 块              √         

       由表中可以看出几种工具对于代码检查各有侧重。其中，Checkstyle 更偏重于代码编写格式，及是否符合编码规范的检验，对代码 bug 的发现功能较弱；而 FindBugs，PMD，Jtest 着重于发现代码缺陷。在对代码缺陷检查中，这三种工具在针对的代码缺陷类别也各有不同，且类别之间有重叠。

       总结

       本文分别从功能、特性和内置编程规范等方面详细介绍了包括 Checkstyle，FindBugs，PMD，Jtest 在内的四种主流 Java 静态代码分析工具，并通过一段 Java 代码示例对这四种工具的代码分析能力进行比较。由于这四种工具内置编程规范各有不同，因此它们对不同种类的代码问题的发现能力也有所不同。其中 Checkstyle 更加偏重于代码编写格式检查，而 FindBugs，PMD，Jtest 着重于发现代码缺陷。最后，希望本文能够帮助 Java 软件开发和测试人员进一步了解以上四种主流 Java 静态分析工具，并帮助他们根据需求选择合适的工具。