Kodo peržiūra: programinės įrangos kokybės optimizavimas naudojant automatizuotus patikrinimus

Kodo peržiūra yra aukštos kokybės programinės įrangos kūrimo pagrindas. Ji apima sistemingą išeities kodo nagrinėjimą, siekiant nustatyti galimas klaidas, saugumo pažeidžiamumus ir tobulintinas sritis. Nors rankinė kodo peržiūra yra neįkainojama dėl savo niuansuotų įžvalgų, ji gali būti daug laiko reikalaujanti ir nenuosekli. Čia į pagalbą ateina automatizuoti patikrinimai, papildantys procesą ir suteikiantys tvirtą apsaugos tinklą.

Kas yra automatizuoti patikrinimai kodo peržiūroje?

Automatizuoti patikrinimai naudoja programinės įrangos įrankius kodo analizei pagal iš anksto nustatytas taisykles ir standartus. Šie įrankiai gali aptikti platų problemų spektrą – nuo paprastų sintaksės klaidų iki sudėtingų saugumo trūkumų, užtikrindami, kad kodas atitiktų geriausias praktikas ir projekto specifikacijas. Jie veikia kaip pirmoji gynybos linija, išfiltruojanti dažniausiai pasitaikančias problemas dar prieš tai, kai kodą peržiūri žmonės.

Automatizuotų patikrinimų nauda

• Padidėjęs efektyvumas: Automatizuoti patikrinimai leidžia žmonėms peržiūrėtojams sutelkti dėmesį į sudėtingesnes, strategines problemas, tokias kaip architektūrinis dizainas ir bendra kodo logika. Jie greitai aptinka įprastas klaidas, sumažindami rankinei peržiūrai skiriamą laiką.
• Pagerinta kodo kokybė: Priverstinai taikydami kodavimo standartus ir anksti aptikdami galimas klaidas, automatizuoti patikrinimai prisideda prie aukštesnės kodo kokybės. Nuoseklus taisyklių taikymas lemia vienodesnę ir lengviau prižiūrimą kodo bazę.
• Sumažinta klaidų rizika: Automatiniai įrankiai gali nustatyti galimas klaidas, kurias žmonės peržiūrėtojai gali lengvai praleisti, ypač didelėse ar sudėtingose kodo bazėse. Šis proaktyvus požiūris sumažina riziką, kad klaidos pateks į produkcinę aplinką.
• Padidintas saugumas: Saugumo skenavimo įrankiai gali aptikti dažniausiai pasitaikančius pažeidžiamumus, tokius kaip SQL injekcijos, kryžminio scenarijaus (XSS) atakos ir buferio perpildymai, padėdami apsaugoti programas nuo kenkėjiškų atakų.
• Nuoseklus kodavimo stilius: Linteriai užtikrina, kad kodas atitiktų nuoseklų stiliaus vadovą, pagerindami skaitomumą ir sumažindami stilistinių diskusijų tikimybę rankinės peržiūros metu.
• Greitesni grįžtamojo ryšio ciklai: Automatizuotus patikrinimus galima integruoti į CI/CD procesą, suteikiant kūrėjams neatidėliotiną grįžtamąjį ryšį apie jų kodo pakeitimus. Tai leidžia jiems greitai ištaisyti problemas ir sparčiau atlikti iteracijas.
• Mastelio keitimas: Augant kodo bazėms ir plečiantis komandoms, automatizuoti patikrinimai tampa vis svarbesni norint išlaikyti kodo kokybę ir nuoseklumą. Jie suteikia mastelį keičiantį sprendimą kodo peržiūrai valdyti dideliuose projektuose.

Automatizuotų patikrinimų tipai

Į kodo peržiūros procesą galima įtraukti keletą automatizuotų patikrinimų tipų, kurių kiekvienas sprendžia skirtingus kodo kokybės ir saugumo aspektus.

1. Statinė analizė

Statinės analizės įrankiai nagrinėja išeities kodą jo nevykdydami, nustatydami galimas problemas remdamiesi šablonais ir taisyklėmis. Jie gali aptikti tokias problemas kaip:

• Nulinės rodyklės išreferavimas (Null pointer dereferences): Bandymas pasiekti atminties vietą per nulinę rodyklę.
• Atminties nutekėjimai: Nepavykus atlaisvinti priskirtos atminties, laikui bėgant sumažėja našumas.
• Neinicijuoti kintamieji: Kintamojo naudojimas prieš jam priskiriant reikšmę.
• Negyvas kodas: Kodas, kuris niekada nėra vykdomas, rodantis galimas klaidas ar nereikalingą sudėtingumą.
• Kodo „kvapai“ (Code smells): Šablonai, rodantys esmines kodo dizaino ar įgyvendinimo problemas.

Pavyzdys: Statinės analizės įrankis gali pažymėti Java kodo dalį, kurioje kintamasis yra deklaruotas, bet niekada neinicijuotas prieš jį panaudojant skaičiavime.

2. Linteriai

Linteriai užtikrina kodavimo stiliaus vadovų laikymąsi, kad kodas atitiktų nuoseklų formatą ir struktūrą. Jie gali aptikti tokias problemas kaip:

• Įtraukų klaidos: Nenuoseklios ar neteisingos įtraukos, dėl kurių kodą sunkiau skaityti.
• Pavadinimų suteikimo taisyklės: Kintamųjų, funkcijų ir klasių pavadinimų suteikimo taisyklių pažeidimai.
• Eilutės ilgis: Eilutės, viršijančios nurodytą ilgį, mažina skaitomumą.
• Nenaudojami kintamieji: Kintamieji, kurie yra deklaruoti, bet niekada nenaudojami.
• Galiniai tarpai: Nereikalingi tarpai eilučių pabaigoje.

Pavyzdys: Linteris gali pažymėti Python kodą, kuriame naudojamos nenuoseklios įtraukos arba pažeidžiamas PEP 8 stiliaus vadovas.

3. Saugumo skenavimas

Saugumo skenavimo įrankiai nustato galimus kodo pažeidžiamumus, padėdami apsaugoti programas nuo atakų. Jie gali aptikti tokias problemas kaip:

• SQL injekcija: Leidžia užpuolikams vykdyti savavališkas SQL komandas.
• Kryžminio scenarijaus (XSS) atakos: Leidžia užpuolikams įterpti kenkėjiškus scenarijus į tinklalapius.
• Užklausų klastojimas tarp svetainių (CSRF): Leidžia užpuolikams atlikti veiksmus teisėtų vartotojų vardu.
• Buferio perpildymai: Rašymas už priskirto atminties buferio ribų, galintis sukelti gedimus ar saugumo pažeidimus.
• Nesaugios priklausomybės: Trečiųjų šalių bibliotekų su žinomais pažeidžiamumais naudojimas.

Pavyzdys: Saugumo skeneris gali pažymėti PHP kodą, kuris tinkamai nevalidoja vartotojo įvesties prieš ją naudojant SQL užklausoje, todėl jis tampa pažeidžiamas SQL injekcijai.

4. Kodo sudėtingumo analizė

Kodo sudėtingumo analizės įrankiai matuoja kodo sudėtingumą pagal metrikas, tokias kaip ciklominis sudėtingumas ir kognityvinis sudėtingumas. Didelis sudėtingumas gali rodyti kodą, kurį sunku suprasti, testuoti ir prižiūrėti.

• Ciklominis sudėtingumas: Matuoja tiesiškai nepriklausomų kelių skaičių per programą. Didesni skaičiai rodo sudėtingesnį valdymo srautą.
• Kognityvinis sudėtingumas: Matuoja protines pastangas, reikalingas norint suprasti kodo dalį. Siekiama, kad jis būtų lengviau skaitomas nei ciklominis sudėtingumas.

Pavyzdys: Kodo sudėtingumo analizės įrankis gali pažymėti funkciją su dideliu ciklominiu sudėtingumu, siūlydamas ją pertvarkyti į mažesnes, lengviau valdomas funkcijas.

5. Testų aprėpties analizė

Testų aprėpties analizės įrankiai matuoja, kiek kodo yra padengta vienetiniais testais. Jie teikia metrikas, tokias kaip eilučių aprėptis, šakų aprėptis ir kelių aprėptis.

• Eilučių aprėptis: Procentinė kodo eilučių dalis, kurią vykdo testai.
• Šakų aprėptis: Procentinė šakų (pvz., if/else sakinių) dalis, kurią vykdo testai.
• Kelių aprėptis: Procentinė galimų vykdymo kelių dalis, kurią apima testai.

Pavyzdys: Testų aprėpties analizės įrankis gali atskleisti, kad tam tikra funkcija turi mažą eilučių aprėptį, o tai rodo, kad ji nėra tinkamai ištestuota ir gali turėti neaptiktų klaidų.

Automatizuotų patikrinimų integravimas į jūsų darbo eigą

Norint maksimaliai išnaudoti automatizuotų patikrinimų naudą, būtina juos sklandžiai integruoti į savo kūrimo darbo eigą. Štai žingsnis po žingsnio vadovas:

1. Pasirinkite tinkamus įrankius

Pasirinkite įrankius, kurie tinka jūsų programavimo kalboms, karkasams ir projekto reikalavimams. Apsvarstykite tokius veiksnius kaip:

• Kalbų palaikymas: Užtikrinkite, kad įrankis palaiko jūsų projekte naudojamas kalbas.
• Taisyklių pritaikymas: Ieškokite įrankių, kurie leidžia pritaikyti taisykles ir konfigūruoti jas pagal jūsų kodavimo standartus.
• Integracija: Pasirinkite įrankius, kurie gerai integruojasi su jūsų esama kūrimo aplinka, tokia kaip jūsų IDE, CI/CD procesas ir kodo saugykla.
• Ataskaitų teikimas: Užtikrinkite, kad įrankis teiktų aiškias ir informatyvias ataskaitas, kuriose pabrėžiamos galimos problemos.
• Našumas: Apsvarstykite įrankio poveikį jūsų kūrimo darbo eigos našumui.

Keletas populiarių automatizuotų patikrinimų įrankių:

• SonarQube: Išsami platforma nuolatinei kodo kokybės inspekcijai.
• ESLint: Linteris, skirtas JavaScript ir JSX.
• PMD: Statinės analizės įrankis, skirtas Java, JavaScript, Apex ir kitoms kalboms.
• FindBugs: Statinės analizės įrankis, skirtas Java.
• OWASP ZAP: Saugumo skeneris, skirtas žiniatinklio programoms.
• Bandit: Saugumo skeneris, skirtas Python.
• Checkstyle: Kūrimo įrankis, padedantis programuotojams rašyti Java kodą, atitinkantį kodavimo standartą.

2. Konfigūruokite taisykles ir standartus

Apibrėžkite kodavimo standartus ir sukonfigūruokite automatizuotų patikrinimų įrankius, kad jie juos priverstinai taikytų. Tai apima taisyklių nustatymą:

• Pavadinimų suteikimo taisyklės: Kaip turėtų būti pavadinti kintamieji, funkcijos ir klasės.
• Įtraukos: Kaip turėtų būti išdėstytos kodo įtraukos.
• Eilutės ilgis: Maksimalus kodo eilučių ilgis.
• Kodo sudėtingumas: Maksimalus leistinas funkcijų ir metodų sudėtingumas.
• Saugumo pažeidžiamumai: Žinomi saugumo trūkumai, kurių reikia ieškoti.

Sukurkite konfigūracijos failą, kuriame nurodomos jūsų projekto taisyklės. Saugokite šį failą savo kodo saugykloje, kad jį būtų galima lengvai bendrinti ir atnaujinti.

3. Integruokite su CI/CD procesu

Integruokite automatizuotus patikrinimus į savo CI/CD procesą, kad užtikrintumėte, jog kodas būtų automatiškai tikrinamas kiekvieną kartą, kai atliekami pakeitimai. Tai galima padaryti pridedant žingsnius į savo kūrimo procesą, kurie paleidžia automatizuotų patikrinimų įrankius ir praneša apie visas problemas.

Sukonfigūruokite savo CI/CD procesą taip, kad kūrimas nepavyktų, jei aptinkama kokių nors kritinių problemų. Tai apsaugo nuo to, kad kodas su rimtomis problemomis būtų įdiegtas į produkcinę aplinką.

4. Suteikite grįžtamąjį ryšį kūrėjams

Užtikrinkite, kad kūrėjai gautų savalaikį ir informatyvų grįžtamąjį ryšį apie visas problemas, kurias aptiko automatizuoti patikrinimai. Tai galima padaryti:

• Rezultatų rodymas IDE: Integruokite automatizuotų patikrinimų įrankius su savo IDE, kad kūrėjai galėtų matyti problemas rašydami kodą.
• Pranešimų siuntimas: Siųskite el. pašto ar pokalbių pranešimus kūrėjams, kai CI/CD procese aptinkamos problemos.
• Ataskaitų kūrimas: Generuokite ataskaitas, kurios apibendrina automatizuotų patikrinimų rezultatus ir pabrėžia tobulintinas sritis.

Skatinkite kūrėjus nedelsiant taisyti problemas ir teikite rekomendacijas, kaip išspręsti dažniausiai pasitaikančias problemas.

5. Nuolat tobulėkite

Reguliariai peržiūrėkite automatizuotų patikrinimų rezultatus ir nustatykite sritis, kuriose galima pagerinti taisykles ar standartus. Tai apima:

• Naujų taisyklių pridėjimas: Sužinoję apie naujus pažeidžiamumus ar geriausias praktikas, pridėkite naujų taisyklių į automatizuotų patikrinimų įrankius.
• Esamų taisyklių koregavimas: Tiksliai suderinkite esamas taisykles, kad sumažintumėte klaidingų teigiamų rezultatų skaičių ir pagerintumėte tikslumą.
• Priklausomybių atnaujinimas: Nuolat atnaujinkite automatizuotų patikrinimų įrankius ir jų priklausomybes, kad užtikrintumėte, jog naudojami naujausi saugumo pataisymai ir geriausios praktikos.

Nuolat stebėkite automatizuotų patikrinimų efektyvumą ir prireikus atlikite pakeitimus, kad užtikrintumėte maksimalią naudą.

Geriausios praktikos automatizuotai kodo peržiūrai

Norėdami kuo geriau išnaudoti automatizuotą kodo peržiūrą, apsvarstykite šias geriausias praktikas:

• Pradėkite anksti: Įdiekite automatizuotus patikrinimus ankstyvoje kūrimo stadijoje, idealiu atveju – nuo pat projekto pradžios. Tai padeda nustatyti kodavimo standartus ir užkirsti kelią blogų įpročių formavimuisi.
• Sutelkite dėmesį į didelės rizikos sritis: Teikite pirmenybę automatizuotiems patikrinimams tose kodo srityse, kuriose labiausiai tikėtina, kad bus klaidų ar saugumo pažeidžiamumų, pavyzdžiui, įvesties tikrinimas, duomenų tvarkymas ir autentifikavimas.
• Pritaikykite taisykles: Pritaikykite taisykles ir standartus pagal konkrečius projekto reikalavimus ir kodavimo stilių. Venkite naudoti bendrinių taisyklių, kurios gali būti nesusijusios su jūsų kodo baze.
• Sumažinkite klaidingų teigiamų rezultatų skaičių: Sumažinkite klaidingų teigiamų rezultatų (neteisingai pažymėtų problemų) skaičių, atidžiai konfigūruodami automatizuotų patikrinimų įrankius ir prireikus koreguodami taisykles. Klaidingi teigiami rezultatai gali švaistyti kūrėjų laiką ir pakenkti jų pasitikėjimui įrankiais.
• Pateikite aiškius paaiškinimus: Užtikrinkite, kad automatizuotų patikrinimų įrankiai pateiktų aiškius ir informatyvius paaiškinimus apie aptiktas problemas. Tai padeda kūrėjams suprasti problemą ir kaip ją ištaisyti.
• Skatinkite bendradarbiavimą: Puoselėkite kūrėjų ir saugumo ekspertų bendradarbiavimo kultūrą, kad užtikrintumėte, jog automatizuoti patikrinimai veiksmingai sprendžia galimas rizikas.
• Stebėkite pažangą: Laikui bėgant stebėkite automatizuotų patikrinimų rezultatus, kad galėtumėte sekti pažangą gerinant kodo kokybę ir saugumą. Naudokite metrikas, tokias kaip aptiktų problemų skaičius, laikas, per kurį ištaisomos problemos, ir bendras kodo kokybės balas.
• Automatizuokite viską: Automatizuokite kuo daugiau kodo peržiūros proceso dalių, įskaitant automatizuotų patikrinimų vykdymą, ataskaitų generavimą ir pranešimų siuntimą. Tai sumažina rankinio darbo apimtį ir užtikrina, kad kodas būtų nuosekliai peržiūrimas.

Globalūs aspektai automatizuotai kodo peržiūrai

Dirbant su globaliomis kūrėjų komandomis, svarbu atsižvelgti į šiuos dalykus:

• Kalbų palaikymas: Užtikrinkite, kad automatizuotų patikrinimų įrankiai palaikytų visas jūsų komandos narių naudojamas kalbas. Apsvarstykite galimybę naudoti įrankius, kurie yra nepriklausomi nuo kalbos arba kuriuos galima lengvai išplėsti, kad palaikytų naujas kalbas.
• Laiko juostos: Planuodami automatizuotus patikrinimus ir teikdami grįžtamąjį ryšį, atsižvelkite į skirtingas laiko juostas. Venkite siųsti pranešimus ne darbo valandomis.
• Kultūriniai skirtumai: Būkite sąmoningi dėl kultūrinių skirtumų kodavimo stiliuose ir komunikacijoje. Skatinkite atvirą bendravimą ir bendradarbiavimą, kad užtikrintumėte, jog visi yra vieningi.
• Prieinamumas: Užtikrinkite, kad automatizuotų patikrinimų įrankiai ir ataskaitos būtų prieinami visiems komandos nariams, nepriklausomai nuo jų buvimo vietos ar kalbos.
• Saugumas: Įdiekite griežtas saugumo priemones, kad apsaugotumėte jautrų kodą ir duomenis. Tai apima saugių ryšio kanalų naudojimą, duomenų šifravimą ramybės būsenoje ir prieigos prie automatizuotų patikrinimų įrankių kontrolę.

Pavyzdys: Naudodami SonarQube su globaliai paskirstyta komanda, galite jį sukonfigūruoti taip, kad palaikytų kelias kalbas, ir integruoti jį su esamais komunikacijos kanalais, tokiais kaip Slack ar Microsoft Teams. Taip pat galite naudoti SonarQube ataskaitų teikimo funkcijas, kad stebėtumėte pažangą skirtingose komandose ir nustatytumėte tobulintinas sritis.

Išvada

Automatizuoti patikrinimai yra esminė šiuolaikinių kodo peržiūros praktikų dalis. Jie didina efektyvumą, gerina kodo kokybę, mažina riziką ir stiprina saugumą. Integruodami automatizuotus patikrinimus į savo kūrimo darbo eigą ir laikydamiesi geriausių praktikų, galite žymiai pagerinti savo programinės įrangos kokybę ir patikimumą.

Pasinaudokite automatizavimo galia ir suteikite savo kūrėjams galimybę greičiau rašyti geresnį kodą. Programinės įrangos kraštovaizdžiui toliau evoliucionuojant, automatizuota kodo peržiūra išliks kritiniu veiksniu kuriant aukštos kokybės, saugias ir lengvai prižiūrimas programas.