1. 自测的充分程度。
2. 代码设计的冗余程度。
只管代码覆盖率对代码质量有着上述好处，但在 iOS 开拓中却利用的不多。我们调研了市场上常用的 iOS 覆盖率检测工具，这些工具紧张存在以下四个问题：
1. 第三方工具有时天生的检测报告文件会出错乃至会失落败，开拓者对覆盖率天生事理不理解，碰着这类问题随意马虎弃用工具。
2. 第三方工具每次展示全量的覆盖率报告，会分散开拓者的很多精力在未修正部分。而在绝大多数情形下，开拓者的关注重点在本次新增和修正的部分。
3. 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，业务团队开拓单元测试的本钱很高。
4. 已有工具很难和现有开拓流程结合起来，须要额外进行测试，运行覆盖率脚本才能获取报告文件。
为理解决上述问题，我们深入调研了覆盖率报告的天生逻辑，并结合团队的开拓流程，开拓了一套嵌入在代码提互换程中、基于单次代码提交（git commit）天生报告、对开拓者透明的增量代码测试覆盖率工具。开拓者只须要正常开拓，通过仿照器测试开拓代码，commit 本次代码（commit 和测试顺序可交流），推送（git push）到远端，就可以在本地看到这次提交代码的详细覆盖率报告了。
本文分为两部分，先从先容通用覆盖率检测的事理出发，让读者对覆盖率的网络、解析有直不雅观的认识。之后先容我们增量代码测试覆盖率工具的实现。
覆盖率检测事理天生覆盖率报告，首先须要在 Xcode 中配置编译选项，编译后会为每个可实行文件天生对应的 .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。
个中，.gcno 包含了代码计数器和源码的映射关系， .gcda 记录了每段代码详细的实行次数。覆盖率解析工具须要结合这两个文件给出末了的检测报表。接下来先看看 .gcno 的天生逻辑。
.gcno
利用 Clang 分别天生源文件的 AST 和 IR 文件，比拟创造，AST 中不存在计数指令，而 IR 中存在用来记录实行次数的代码。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）。
下面分别先容IR插桩逻辑和 .gcno 文件构造。
IR 插桩逻辑
代码行是否实行到，须要在运行中统计，这就须要对代码本身做一些修正，LLVM 通过修正 IR 插入了计数代码，因此我们不须要改动任何源文件，仅需在编译阶段增加编译器选项，就能实现覆盖率检测了。
从编译器角度看，基本块（Basic Block，下文简称 BB）是代码实行的基本单元，LLVM 基于 BB 进行覆盖率计数指令的插入，BB 的特点是：
1. 只有一个入口。
2. 只有一个出口。
3. 只要基本块中第一条指令被实行，那么基本块内所有指令都会顺序实行一次。
分支、循环构造对应着基本块之间的跳转。LLVM 基于 BB 进行覆盖率计数指令的插入。
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基本块。函数遍历仅用来向 .gcno 中写入函数位置信息，这里不再赘述。
一个函数中基本块的插桩方法如下：
1. 统计所有 BB 的后继数 n，创建和后继数大小相同的数组 ctr[n]。
2. 往后继数编号为序号将实行次数依次记录在 ctr[i] 位置，对付多后继情形根据条件判断插入。
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!。这段代码的掌握流程图如图1所示。
- (void)guessNumberGame:(NSInteger)guessNumber{ NSLog(@\"大众Welcome to the game\"大众); if (guessNumber == 10) { NSLog(@\公众Bingo!\"大众); } else { NSLog(@\"大众You guess is wrong!\公众); }}
例1 猜数字游戏
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，方括号中标记了桩点序号，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：
1. 创建 .gcno 文件，写入 Magic number(oncg+version)。
2. 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（标记文件名，函数在源文件对应行数）。
3. 随着 BB 遍历，写入 BB 编号、BB 起止范围、BB 的后继节点编号（标记基本块跳转关系）。
4. 写入函数中BB对应行号信息（标注基本块与源码行数关系）。
从上面的写入步骤可以看出，.gcno 文件构造由四部分组成：
· 文件构造
· 函数构造
· BB 构造
· BB 行构造
通过这四部分构造可以完备还原插桩代码和源码的关联，我们以 BB 构造 / BB 行构造为例，给出构造图 2 (a) BB 构造，(b) BB 行信息构造，在本章末端覆盖率解析部分，我们利用这个构造图还原代码实行次数（每行等高格代表 64bit）：
图2 BB 构造和 BB 行信息构造
.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，我们创造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，并且根据调用顺序，分别建立了以文件为节点的链表构造。（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（即遍历所有文件节点），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; }}
详细的分发逻辑
不雅观察__llvm_gcov_flush的 IR 代码，可以看到：
图3 __llvm_gcov_flush 代码示例
1. __llvm_gcov_flush先调用了__llvm_gcov_writeout，来向 .gcda 写入覆盖率信息。
2. 末了将计数数组清零__llvm_gcov_ctr.xx。
而__llvm_gcov_writeout逻辑为：
1. 天生对应源文件的 .gcda 文件，写入 Magic number。
2. 循环实行
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实行信息，如果已经存在 .gcda 文件，会和之前的实行次数进行合并。
1. 调用llvm_gcda_summary_info，写入校验信息。
2. 调用llvm_gcda_end_file，写结束符。
感兴趣的同学可以自己天生 IR 文件查看更多细节，这里不再赘述。
.gcda 的文件/函数构造和 .gcno 基本同等，这里不再赘述，统计插桩信息构造如图 4 所示。定制化的输出也可以通过修正上述函数完成。我们的增量代码测试覆盖率工具办理代码 BB 构造变动后合并到已有 .gcda 文件不兼容的问题，也是修正上述函数实现的。
图4 计数桩输出构造
覆盖率解析
在理解了如上所述 .gcno ，.gcda 天生逻辑与文件构造之后，我们以例 1 中的代码为例，来阐述解析算法的实现。
例 1 中基本块 B0，B1 对应的 .gcno 文件构造如下图所示，从图中可以看出，BB 的主构造完备记录了基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 块由于是入口块，只有一行，对应行号可以从 B1 构造中获取，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 的情形下，天生的 .gcda 文件如下：
图7 输入 100 得到的 .gcda 文件
通过掌握流程图中节点出边的实行次数可以打算出 BB 的实行次数，核心算法为打算这个 BB 的所有出边的实行次数，不存在出边的情形下打算所有入边的实行次数（详细实现可以参考 gcov 工具源码），对付 B0 来说，即看 index=0 的实行次数。而 B1 的实行次数即 index=1，2 的实行次数的和，对照上图中 .gcda 文件可以推断出，B0 的实行次数为 ctr[0]=1，B1 的实行次数是 ctr[1]+ctr[2]=1， B2 的实行次数是 ctr[3]=0，B4 的实行次数为 ctr[4]=1，B5 的实行次数为 ctr[5]=1。
经由上述解析，最终生成的 HTML 如下图所示（利用 lcov）：
图8 覆盖率检测报告
以上是 Clang 天生覆盖率信息和解析的过程，下面先容美团到店餐饮 iOS 团队基于以上事理做的增量代码测试覆盖率工具。
增量代码覆盖率检测事理方案权衡
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，报告展示如上节末端图 8 所示。
图9 gcov 输出，行前数字代表实行次数，#### 代表没实行
比 gcov 直接天生报告多了一步，lcov 的处理流程是将 .gcno 和 .gcda 文件解析成一个以 .info 结尾的中间文件（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分须要通过 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。根据过滤点的不同，存在以下两套方案：
1. 通过 GCOVPass 过滤，只对修正的代码进行插桩，每次修正后需重新插桩。
2. 通过 .info 过滤，一次性为所有代码插桩，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
剖析这两个方案，第一个方案须要自定义 LLVM 的 Pass，进而会引入以下两个问题：
· 只能利用开源 Clang 进行编译，不利于接入正常的开拓流程。
· 每次重新插桩会丢失之前的覆盖率信息，多次运行只能得到末了一次的结果。
而第二个方案相对更加轻量，只须要过滤中间格式文件，不仅可以办理我们在文章开头提到的问题，也可以避免上述问题：
· 可以很方便地加入到平常代码的开拓流程中，乃至对开拓者透明。
· 未修正文件的覆盖率可以叠加（有修正的那些掌握流程图构造可能变革，无法叠加）。
因此我们实际开拓选定的过滤点是在 .info 。在选定了方案 2 之后，我们对中间文件 .info 进行了一系列调研，确定了文件基本格式（函数/代码行覆盖率对应的文件的表示），这里不再赘述，详细可以参考 .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基本方案选择，为了更好地接入现有开拓流程，我们做了以下几方面的优化。
降落利用本钱
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，同步到代码仓库后，团队中成员无需配置即可利用，降落了接入本钱。
在利用方面，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降落编译速率，我们通过解析 Podfile（iOS 开拓中较为常用的包管理工具 CocoaPods 的依赖描述文件），只对 Podfile 中利用本地代码的仓库进行插桩（可配置指定仓库），降落了团队的开拓本钱。
对开拓者透明
接入增量代码测试覆盖率工具后，开拓者无需分外操作，也不须要对工程做任何其他修正，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，自动支配了 Git 的 pre-push 脚本。熟习 Git 的同学知道，Git 的 hooks 是开拓者确当地脚本，不会被纳入版本掌握，如何通过一次配置就让这个仓库的所有利用成员都能开启，是做好这件事的一个难点。
我们考虑到 Pod 本身会被纳入版本掌握，因此利用了 CocoaPods 的一个属性 script_phase，增加了 Pod 编译后脚本，来帮助我们把 pre-push 插入到本地仓库。利用 script_phase 插入还带来了其余一个好处，我们可以直接获取到工程的缓存文件，也避免了 .gcno / .gcda 文件获取的不愿定性。全体流程如下：
图11 pre-push 分发流程
覆盖率累计
在实现了覆盖率的过滤后，我们在实际开拓中碰着了其余一个问题：修正分支/循环构造后天生的 .gcda 文件无法和之前的合并。 在这种情形下，__gcov_flush会直接返回，不再写入 .gcda 文件了导致覆盖率检测失落败，这也是市情上已有工具的通用问题。
而这个问题在开拓过程中很常见，比如我们给例 1 中的游戏增加一些提示，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(@\"大众Welcome to the game\"大众); if (guessNumber == targetNumber) { NSLog(@\公众Bingo!\"大众); } else if (guessNumber > targetNumber) { NSLog(@\公众Input number is larger than the given target!\公众); } else { NSLog(@\公众Input number is smaller than the given target!\"大众); }}
这个问题困扰了我们良久，也推动了对覆盖率检测事理的调研。结合前面覆盖率检测的事理可以知道，不能合并的缘故原由是天生的掌握流程图比原来多了两条边（ .gcno 和旧的 .gcda 也不能匹配了），反响在 .gcda 上便是数组多了两个数据。考虑到代码变动后，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，我们会删除掉旧的 .gcda 文件，只保留最新 .gcda 文件（有变动情形下 .gcno 会重新天生）。如下图所示：
图12 覆盖率冲突办理算法
整体流程图
结合上述流程，我们的增量代码测试覆盖率工具的整体流程如图 13 所示。
开拓者只需进行接入配置，再次运行时，工程中那些作为本地仓库进行开拓的代码库会被自动插桩，并在 .git 目录插入 hooks 信息；当开拓者利用仿照器进行需求自测时，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正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% 会逼迫谢绝提交（可配置关闭，百分比可自定义），担保只有经由充分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拓质量方面做的一些积累和探索。通过对覆盖率天生、解析逻辑的探究，我们揭开了覆盖率检测的神秘面纱，也让我们能更好的掌握展示报告。开拓阶段的增量代码覆盖率检测，可以帮助开拓者聚焦变动代码的逻辑毛病，从而更好地避免线上问题。
作者先容丁京，iOS 高等开拓工程师。2015 年 2 月校招加入美团到店餐饮奇迹群，目前卖力大众点评 App 美食频道的开拓掩护。
王颖，iOS 开拓工程师。2017 年 3 月校招加入美团到店餐饮奇迹群，目前参与大众点评 App 美食频道的开拓掩护。
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