最近学习了翟志军老师写的《Jenkins 2.X实践指南》书中的第5章：代码质量一节，发现两方面问题：

1，书中的描述不够清晰；

2，也许是版本的问题，有些操作发生变化。

现在把我的学习结果汇集成此文，并且详细介绍我在学习过程中遇到的坑，希望对大家有所帮助。

利用Jenkins pipeline配置测试工具一般来说包含以下几个步骤：

1，准备被测代码；

2，安装测试工具，进行相应配置；

3，安装Jenkins对应插件，并且进行配置；

4，修改pom.xml文件；

5，建立jenkinsfile文件。

由于这里要用到最新版本的Sonaqube，必须支持JDK11。

1 设置环境变量

1.1 JDK

1.1.1配置JDK

在“全局工具配置中（Global Tool Configuration）”找到图1选项。

图1 Jenkins JDK配置前的界面

在初始化界面，有一个“Please enter your username/password”的超级链接，点击进去，如果你没有设置过Oracle账号，请设置一个，然后在这里输入注册好的用户名和密码。安装完毕如图2 所示。

图2 Jenkins JDK配置后的界面

1.2 MAVEN

1.2.1 配置MAVEN

在“全局工具配置中（Global Tool Configuration）”找到图3选项。

图3 Jenkins MAVEN配置后的界面

1.2.2 建立Jenkinsfile

在Jenkinsfile中作如下设置。

pipeline{
    agent any
    tools{
        maven 'mvn-3.6.3'
    }
    stages{
        stage('Build'){
            steps {
                bat "mvn -v"
                echo "Finsh installMaven"
            }
         }
    }
}

注意，这里maven 'mvn-3.6.3'中的mvn-3.6.3必须与图3中设置得一致。

1.3 Python

1.3.1安装Jenkins PyenvPipeline插件

进入Jenkins插件中心，下载安装Pyenv Pipeline，如图4所示。

图4安装Jenkins Pyenv Pipeline插件

1.3.2 安装virtualenv

1. 下载虚拟环境

打开cmd，通过以下命令安装虚拟环境。

C:\Users\xiang>pip3 installvirtualenvwrapper-win

2. 配置环境变量WORKN_HOME，值为C:\Users\{username}\Envs。如图5所示。

图5 配置WORKN_HOME环境变量

3. 创建当前版本虚拟环境

C:\Users\xiang>mkvirtualenv bobbyvir

1.3.3 建立Jenkinsfile

pipeline{
    agent any
    stages{
        stage("Build"){
            steps{
               withPythonEnv("C:\\Users\\xiang\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38\\"){
                    bat "python--version"
                }
                echo "python is ok"
            }
        }
    }
}

其中C:\\Users\\xiang\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38\\为python的安装路径。

2. 配置测试工具

2.1 PMD

PMD是一款采用BSD协议发布的Java程序代码检查工具。该工具可以做到检查Java代码中是否含有未使用的变量、是否含有空的抓取块、是否含有不必要的对象等。该软件功能强大，扫描效率高，是Java程序员debug的好帮手。

与其他分析工具不同的是，PMD通过静态分析获知代码错误。也就是说在不运行Java程序的情况下，报告错误。
PMD附带了许多可以直接使用的规则，利用这些规则可以找出Java源程序的许多问题。
此外，用户还可以自己定义规则。检查Java代码是否符合某些特定的编码规范。常见的类型如下：

①潜在的bug：空的try/catch/finally/switch语句。

②未使用的代码：未使用的局部变量、参数、私有方法等。

③可选的代码：String/StringBuffer的滥用。

④复杂的表达式：不必须的if语句、可以使用while循环完成的for循环。

⑤重复的代码：拷贝/粘贴代码意味着拷贝/粘贴bugs。

⑥循环体创建新对象：尽量不要再for或while循环体内实例化一个新对象。

⑦资源关闭：Connect，Result，Statement等使用之后确保关闭掉。

此外，用户还可以自己定义规则，检查Java代码是否符合某些特定的编码规范。例如，你可以编写一个规则，要求PMD找出所有创建Thread和Socket对象的操作。

2.1.1建立Project。

这个Project为基于Java的TestNGProject。被测程序如下：

packagecom.jerry.mytest;
publicclass Calculator {
    private static int result;
    public void add(int n) {
        result = result + n;
    }
   public void substract(int n) {
        result = result - n; 
    }
    public void multiply(int n) {
    result= result * n;
    }
    public void divide(int n) {
        result = result / n;
    }
publicvoid square(int n) {
        result = n * n;
    }
    public void squareRoot(int n) {
        for (; ;) ;
    }
    public void clear() {
        result = 0;
    }
    public int getResult() {
        return result;
    }
}

这个文件位于.\src\main\java\com\jerry\mytest\Calculator.java。测试程序为：

packagecom.jerry.mytest;
importorg.testng.annotations.Test;
importorg.testng.AssertJUnit;
importorg.testng.annotations.BeforeMethod;
publicclass CalculatorTest {
    private static Calculator calculator = newCalculator();
    @Test
    public void testAdd() {
     calculator.add(2);
      calculator.add(3);
      AssertJUnit.assertEquals(5,calculator.getResult());
    }
    @Test
    public void testSubstract() {
     calculator.add(5);
     calculator.substract(3);
     AssertJUnit.assertEquals(2, calculator.getResult());
    }
    @Test
    public void testMultiply() {
      calculator.add(3);
      calculator.multiply(2);
      AssertJUnit.assertEquals(6,calculator.getResult());
    }
    @Test
    public void testDivide() {
     calculator.add(9);
      calculator.divide(3);
      AssertJUnit.assertEquals(3,calculator.getResult());
    }
    @BeforeMethod
     public void beforeMethod() {
          calculator.clear();
      }
}

下面没有特别说明都用这个Project。

2.1.2安装Jenkins的PMD插件

进入Jenkins插件中心，安装PMD插件，如图6所示。

图6 安装Jenkins PMD插件

2.1.3修改pom.xml文件

<dependency>
     <groupId>com.alibaba.p3c</groupId>
     <artifactId>p3c-pmd</artifactId>
      <version>1.3.5</version>
      <scope>test</scope>
</dependency>
…
 <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
   <artifactId>maven-jxr-plugin</artifactId>
    <version>2.3</version>
  </plugin>

2.1.4建立Jenkinsfile

pipeline{
    agent any
    tools{
        maven 'mvn-3.6.3'
    }
    stages{
        stage('pmd'){
            steps {
               bat "mvn pmd:pmd"
         bat "mvn pmd:pmd"
            }
         }
    }
    post{
        always{
    pmd(canRunOnFailed:true,pattern:'**/target/pmd.xml')
        }
    }
}

2.1.5构建

图7为构建完毕后的界面，没有发现违法规则的地方。

图7 PMD构建结果

2.2 JUnit

关于JUnit，在这里就不做过多介绍，大家应该比较熟悉。

2.2.1安装Jenkins JUnit插件

进入Jenkins插件中心，安装JUnit插件，如图8所示。

图8 安装Jenkins JUnit插件

2.2.2 修改pom.xml文件

<plugin>
     <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
     <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
     <version>2.4.2</version>
     <configuration> 
           <skipTests>true</skipTests> 
     </configuration>
</plugin>
…
<dependency>
    <groupId>org.testng</groupId>
    <artifactId>testng</artifactId>
    <version>6.14.2</version>
</dependency>
…

2.2.3建立Jenkinsfile

stage('junit'){
            steps {
    bat "mvn test"
            }
         }
post{
        always{
       junit testResults: "**/target/surefire-reports/*.xml"
        }
    }

2.2.4 构建

图9为构建完毕后的界面，点击TestResult 超链可以查看详细地测试结果。

图9 JUnit构建结果

2.3 Jacoco

JaCoCo支持多种覆盖率的统计，包括：

行覆盖率：度量被测程序的每行代码是否被执行，判断标准行中是否至少有一个指令被执行；
类覆盖率：度量计算class类文件是否被执行；
分支覆盖率：度量if和switch语句的分支覆盖情况，计算一个方法里面的总分支数，确定执行和不执行的分支数量；
方法覆盖率：度量被测程序的方法执行情况，是否执行取决于方法中是否有至少一个指令被执行；
指令覆盖：计数单元是单个java二进制代码指令，指令覆盖率提供了代码是否被执行的信息，度量完全独立源码格式；
圈复杂度：在（线性）组合中，计算在一个方法里面所有可能路径的最小数目，缺失的复杂度同样表示测试案例没有完全覆盖到这个模块。
3.1安装Jenkins Jacoco插件

进入Jenkins插件中心，安装Jacoco插件，如图10所示。

图10 安装Jenkins Jacoco插件

2.3.2修改pom.xml文件

<build>
  <plugins>
  <plugin>
       <groupId>org.jacoco</groupId>
       <artifactId>jacoco-maven-plugin</artifactId>
        <version>0.8.2</version>
        <executions>
          <execution>
            <id>prepare-agent</id>
            <goals>
             <goal>prepare-agent</goal>
            </goals>
          </execution>
          <execution>
            <id>report</id>
           <phase>prepare-package</phase>
            <goals>
           <goal>report</goal>
            </goals>
          </execution>
           <execution>
            <id>post-unit-test</id>
            <phase>test</phase>
            <goals>
              <goal>report</goal>
            </goals>
            <configuration>
    <dataFile>target/jacoco.exec</dataFile>
    <outputDirctory>target.jacoco.exec</outputDirctory>
             </configuration>
          </execution>
        </executions>
    <configuration>
           <syatemPropertyVariable>
         <jacoco-agent.destfile>target/jacoco.exec/</jacoco-agent.destfile>
          </syatemPropertyVariable>
     </configuration>
      </plugin>
</plugins>
  </build>

注意：jacoco-maven-plugin必须设置在<build>… </build>之间。

2.3.3立Jenkinsfile

…
stage('jacoco'){
    steps{
        bat "mvn clean install"
        jacoco(
execPattern:'target/**/*.exec ', //代码覆盖率统计文件位置
classPattern:'target/classes', //class文件位置
sourcePattern:'src/main.java', //源代码文件位置
exclusionPattern:'src/test*', //排除分析文件位置
skipCopyOfSrcFiles:false, //是否禁用每行每行覆盖率文件的原文件显示
changeBuildStatus:true,
minimumInstructionCoverage:'30', maximumInstructionCoverage: '70', //字节码指令覆盖率
minimumLineCoverage:'30', maximumLineCoverage: '70', //行覆盖率
minimumComplexityCoverage:'30', maximumComplexityCoverage: '70', //圈复杂度覆盖率
minimumMethodCoverage:'30', maximumMethodCoverage: '70', //方法覆盖率
minimumClassCoverage:'30', maximumClassCoverage: '70', //类覆盖率
minimumBranchCoverage:'30', maximumBranchCoverage: '70', //分支覆盖率
buildOverBuild:true, //各个维度覆盖率变化量阈值
deltaInstructionCoverage:'80',  deltaLineCoverage: '80',
deltaMethodCoverage:'80',  deltaClassCoverage: '80',
deltaComplexityCoverage:'80',  deltaBranchCoverage: '80'
)
    }
}
…

当代码的覆盖率不符合设置的阈值，构建结束将会显示错误。

2.3.4构建

为了描述方便，在这里jacoco()方法不带任何参数，也就不做任何合法性检查，仅仅在构建结束展示覆盖率结果。构建完成结果如图11所示。

图11 Jacoco构建结果

2.4 基于Taurus的性能测试

这个案例需要单独建立一个Jenkins Project。

基于Taurus的性能测试是基于Python的，使用之前请务必确认系统中已经安装了Python环境，并且按照第1.3节进行配置。

Taurus 能够支持现有 JMeter、Grinder、Gatling、Selenium测试引擎的能力，同时也能够支持直接解析原生脚本，如 JMeter JMX文件。其默认执行引擎是 JMeter，因此，如果已经使用 JMeter创建了 JMX 文件，那么使用 Taurus 可以很容易地运行，只需使用 bzt 命令以及 JMX 路径即可。

2.4.1安装Jenkins Performance插件

进入Jenkins插件中心，安装Jacoco插件，如图12所示。

图12 安装Jenkins Performance插件

2.4.2安装Taurus

在安装Performance插件的时候会自行安装Taurus。打开CMD，运行如下代码。

>pip3 install bzt

2.4.3配置yml文件

blaze_exist_jmeter_config.yml
execution:
  - scenario: simple
scenarios:
   simple:
        script: ebusiness.jmx
modules:
    jmeter:
        download-link:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//jmeter/binaries/apache-jmeter-{version}.zip

version:5.2.1

配置yml文件千万需要注意：

1. 冒号:后面必须有空格；
2. 文件里面不允许出现Tab，要以空格代替。

在这里：

ebusiness.jmx为需要进行性能测试的由JMeter生成的文件
采用清华镜像网站mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn，提高执行速度。
建立Jenkinsfile

pipeline{
    agent any
    stages{
        stage('performance test'){
            steps{
                bzt params:'blaze_exist_jmeter_config.yml'
            }
        }
    }
}

配置完毕，可以手工运行如下命令进行测试。

C:\Users\xiang\.jenkins\workspace\JMeter>btzblaze_exist_jmeter_config.yml

2.4.5构建

图13为构建完毕后的界面，点击PerformanceReport超链可以查看详细地测试结果。

图13 JMeter构建结果

2.5 SonarQube

SonarQube基于本地服务和mvn命令进行的代码分析，并将分析结果推送到sonar服务器中。

SonarQube采用wrapper技术。在实际开发过程中很多模块需要独立运行，他们并不会以web形式发布，传统的做法是将其压缩为jar包独立运行，这种形式简单易行也比较利于维护，但是一旦服务器重启或出现异常时，程序往往无法自行修复或重启。解决服务器重启的传统做法是编写一段shell脚本随服务器启动而运行，但是这样做只是治标，那么我们想寻求一种“治本”的方式该怎么办呢？

Java Service Wrapper就轻松而简单的为我们解决了这些问题。"Java ServiceWrapper"顾名思义，将我们的Java程序包装成系统服务，这样就可以随着系统的运行而自动运行，当然JavaService Wrapper(下面简称Wrapper)的功能绝不仅于此。

2.5.1 下载安装配置SonarQube

1. 下载安装

到https://www.sonarqube.org/downloads/下载最新版本的SonarQube，本文使用的是 8.1.0.31237。下载完毕进行安装，安装完毕的目录结构如图14所示。

图14 SonarQube的目录结构

其中：

bin：执行文件路径，其中：
linux-x86-64：为Linux的执行路径；
macosx-universal-64：为MAC的执行路径；
windows-x86-64：为64 Windows的执行路径。
conf：配置文件路径，其中：
sonar.properties：配置sonar；

wrapper.conf：配置wrapper。

extensions：插件库路径，一般插件存储在. \extensions\plugins\路径下。
log：日志文件，其中：
web.log：为SonarQube WEB的日志文件；
sonar.log：为Sonar服务器的日志文件。
配置数据库

SonarQube已经不支持MySQL，现在支持Oracle 11g/12c/18c/19c、PostgreSQL 9.3 or greater和Microsoft SQLServer 2014/2016/2017and SQL Azure。这里我们以MicrosoftSQLServer 2014为例。

严格按照https://www.cnblogs.com/advLuo/p/11455942.html进行配置。特别注意图15和图16。

图15 数据库的排序方式

图16 打开1443端口

注意数据库必须用户SQL Server登录，如何设置，请参看https://jingyan.baidu.com/article/380abd0aa8f2311d90192cd0.html。

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