Koda pārskatīšana: Programmatūras kvalitātes optimizēšana ar automatizētām pārbaudēm

Koda pārskatīšana ir augstas kvalitātes programmatūras izstrādes stūrakmens. Tā ietver sistemātisku pirmkoda pārbaudi, lai identificētu potenciālās kļūdas, drošības ievainojamības un uzlabojumu jomas. Lai gan manuāla koda pārskatīšana ir nenovērtējama tās niansēto ieskatu dēļ, tā var būt laikietilpīga un nekonsekventa. Šeit talkā nāk automatizētās pārbaudes, papildinot procesu un nodrošinot stabilu drošības tīklu.

Kas ir automatizētās pārbaudes koda pārskatīšanā?

Automatizētās pārbaudes izmanto programmatūras rīkus, lai analizētu kodu atbilstoši iepriekš definētiem noteikumiem un standartiem. Šie rīki var atklāt plašu problēmu klāstu, sākot no vienkāršām sintakses kļūdām līdz sarežģītām drošības nepilnībām, nodrošinot, ka kods atbilst labākajai praksei un projekta specifiskajām vadlīnijām. Tās darbojas kā pirmā aizsardzības līnija, izfiltrējot bieži sastopamas problēmas, pirms cilvēki-pārskatītāji vispār apskata kodu.

Automatizēto pārbaužu priekšrocības

• Paaugstināta efektivitāte: Automatizētās pārbaudes atbrīvo cilvēkus-pārskatītājus, lai viņi varētu koncentrēties uz sarežģītākiem, stratēģiskiem jautājumiem, piemēram, arhitektūras dizainu un vispārējo koda loģiku. Tās ātri uztver rutīnas kļūdas, samazinot manuālai pārskatīšanai veltīto laiku.
• Uzlabota koda kvalitāte: Ieviešot kodēšanas standartus un agrīni atklājot potenciālās kļūdas, automatizētās pārbaudes veicina augstāku koda kvalitāti. Konsekventa noteikumu piemērošana noved pie vienveidīgākas un vieglāk uzturamas koda bāzes.
• Samazināts kļūdu risks: Automatizētie rīki var identificēt potenciālās kļūdas, kuras cilvēki-pārskatītāji var viegli nepamanīt, īpaši lielās vai sarežģītās koda bāzēs. Šī proaktīvā pieeja samazina risku, ka kļūdas nonāks produkcijā.
• Uzlabota drošība: Drošības skenēšanas rīki var atklāt bieži sastopamas ievainojamības, piemēram, SQL injekciju, starpvietņu skriptošanu (XSS) un bufera pārpildi, palīdzot aizsargāt lietojumprogrammas no ļaunprātīgiem uzbrukumiem.
• Konsekvents kodēšanas stils: Linteri nodrošina, ka kods atbilst konsekventam stila ceļvedim, uzlabojot lasāmību un samazinot stilistisko debašu iespējamību manuālās pārskatīšanas laikā.
• Ātrākas atgriezeniskās saites cilpas: Automatizētās pārbaudes var integrēt CI/CD konveijerā, nodrošinot izstrādātājiem tūlītēju atgriezenisko saiti par viņu koda izmaiņām. Tas ļauj viņiem ātri labot problēmas un straujāk veikt iterācijas.
• Mērogojamība: Pieaugot koda bāzēm un komandām, automatizētās pārbaudes kļūst arvien svarīgākas koda kvalitātes un konsekvences uzturēšanai. Tās nodrošina mērogojamu risinājumu koda pārskatīšanas pārvaldībai lielos projektos.

Automatizēto pārbaužu veidi

Koda pārskatīšanas procesā var iekļaut vairākus automatizēto pārbaužu veidus, katrs no kuriem attiecas uz dažādiem koda kvalitātes un drošības aspektiem.

1. Statiskā analīze

Statiskās analīzes rīki pārbauda pirmkodu, to neizpildot, un identificē potenciālās problēmas, pamatojoties uz modeļiem un noteikumiem. Tie var atklāt tādas problēmas kā:

• Nulles rādītāja atsauces atcelšana: Mēģinājums piekļūt atmiņas vietai, izmantojot nulles rādītāju.
• Atmiņas noplūdes: Neizdevusies piešķirtās atmiņas atbrīvošana, kas laika gaitā noved pie veiktspējas pasliktināšanās.
• Neinicializēti mainīgie: Mainīgā izmantošana pirms tam, kad tam ir piešķirta vērtība.
• "Miris" kods: Kods, kas nekad netiek izpildīts, norādot uz iespējamām kļūdām vai nevajadzīgu sarežģītību.
• Koda "smaržas": Modeļi, kas liecina par pamatā esošām problēmām koda dizainā vai implementācijā.

Piemērs: Statiskās analīzes rīks varētu atzīmēt Java koda daļu, kur mainīgais ir deklarēts, bet nekad nav inicializēts pirms tā izmantošanas aprēķinā.

2. Linteri

Linteri ievieš kodēšanas stila ceļvežus, nodrošinot, ka kods atbilst konsekventam formātam un struktūrai. Tie var atklāt tādas problēmas kā:

• Atkāpju kļūdas: Nekonsekventas vai nepareizas atkāpes, kas apgrūtina koda lasīšanu.
• Nosaukumu piešķiršanas konvencijas: Nosaukumu piešķiršanas konvenciju pārkāpumi mainīgajiem, funkcijām un klasēm.
• Rindas garums: Rindas, kas pārsniedz noteiktu garumu, samazinot lasāmību.
• Neizmantoti mainīgie: Mainīgie, kas ir deklarēti, bet nekad nav izmantoti.
• Noslēdzošās atstarpes: Nevajadzīgas atstarpes rindu beigās.

Piemērs: Linteris varētu atzīmēt Python kodu, kurā tiek izmantotas nekonsekventas atkāpes vai pārkāpts PEP 8 stila ceļvedis.

3. Drošības skenēšana

Drošības skenēšanas rīki identificē potenciālās ievainojamības kodā, palīdzot aizsargāt lietojumprogrammas no uzbrukumiem. Tie var atklāt tādas problēmas kā:

• SQL injekcija: Ļauj uzbrucējiem izpildīt patvaļīgas SQL komandas.
• Starpvietņu skriptošana (XSS): Ļauj uzbrucējiem ievadīt ļaunprātīgus skriptus tīmekļa lapās.
• Starpvietņu pieprasījumu viltošana (CSRF): Ļauj uzbrucējiem veikt darbības leģitīmu lietotāju vārdā.
• Bufera pārpilde: Rakstīšana ārpus piešķirtā atmiņas bufera, kas potenciāli var izraisīt avārijas vai drošības pārkāpumus.
• Nedrošas atkarības: Trešo pušu bibliotēku izmantošana ar zināmām ievainojamībām.

Piemērs: Drošības skeneris varētu atzīmēt PHP kodu, kurā lietotāja ievade nav pareizi sanitizēta pirms tās izmantošanas SQL vaicājumā, padarot to neaizsargātu pret SQL injekciju.

4. Koda sarežģītības analīze

Koda sarežģītības analīzes rīki mēra koda sarežģītību, pamatojoties uz metrikām, piemēram, ciklomatiskā sarežģītība un kognitīvā sarežģītība. Augsta sarežģītība var norādīt uz kodu, ko ir grūti saprast, testēt un uzturēt.

• Ciklomatiskā sarežģītība: Mēra lineāri neatkarīgo ceļu skaitu programmā. Augstāki skaitļi norāda uz sarežģītāku kontroles plūsmu.
• Kognitīvā sarežģītība: Mēra garīgo piepūli, kas nepieciešama, lai saprastu koda gabalu. Mērķis ir būt cilvēkam labāk lasāmai nekā ciklomatiskā sarežģītība.

Piemērs: Koda sarežģītības analīzes rīks varētu atzīmēt funkciju ar augstu ciklomatisko sarežģītību, norādot, ka tā būtu jāpārveido mazākās, vieglāk pārvaldāmās funkcijās.

5. Testu pārklājuma analīze

Testu pārklājuma analīzes rīki mēra, cik lielā mērā kods ir pārklāts ar vienībtestiem. Tie nodrošina metrikas, piemēram, rindu pārklājumu, zaru pārklājumu un ceļu pārklājumu.

• Rindu pārklājums: Koda rindu procentuālā daļa, ko izpilda testi.
• Zaru pārklājums: Zaru (piem., if/else priekšrakstu) procentuālā daļa, ko izpilda testi.
• Ceļu pārklājums: Iespējamo izpildes ceļu procentuālā daļa, ko aptver testi.

Piemērs: Testu pārklājuma analīzes rīks varētu atklāt, ka konkrētai funkcijai ir zems rindu pārklājums, norādot, ka tā nav pienācīgi pārbaudīta un var saturēt neatklātas kļūdas.

Automatizēto pārbaužu integrēšana jūsu darbplūsmā

Lai maksimāli izmantotu automatizēto pārbaužu priekšrocības, ir svarīgi tās netraucēti integrēt savā izstrādes darbplūsmā. Šeit ir soli pa solim ceļvedis:

1. Izvēlieties pareizos rīkus

Izvēlieties rīkus, kas ir piemēroti jūsu programmēšanas valodām, ietvariem un projekta prasībām. Apsveriet tādus faktorus kā:

• Valodu atbalsts: Pārliecinieties, ka rīks atbalsta jūsu projektā izmantotās valodas.
• Noteikumu pielāgošana: Meklējiet rīkus, kas ļauj pielāgot noteikumus un konfigurēt tos atbilstoši jūsu kodēšanas standartiem.
• Integrācija: Izvēlieties rīkus, kas labi integrējas ar jūsu esošo izstrādes vidi, piemēram, jūsu IDE, CI/CD konveijeru un koda repozitoriju.
• Atskaišu veidošana: Pārliecinieties, ka rīks sniedz skaidras un informatīvas atskaites, kas izceļ potenciālās problēmas.
• Veiktspēja: Apsveriet rīka ietekmi uz jūsu izstrādes darbplūsmas veiktspēju.

Daži populāri automatizēto pārbaužu rīki ietver:

• SonarQube: Visaptveroša platforma nepārtrauktai koda kvalitātes pārbaudei.
• ESLint: Linteris priekš JavaScript un JSX.
• PMD: Statiskās analīzes rīks priekš Java, JavaScript, Apex un citām valodām.
• FindBugs: Statiskās analīzes rīks priekš Java.
• OWASP ZAP: Drošības skeneris tīmekļa lietojumprogrammām.
• Bandit: Drošības skeneris priekš Python.
• Checkstyle: Izstrādes rīks, kas palīdz programmētājiem rakstīt Java kodu, kas atbilst kodēšanas standartam.

2. Konfigurējiet noteikumus un standartus

Definējiet kodēšanas standartus un konfigurējiet automatizēto pārbaužu rīkus, lai tos ieviestu. Tas ietver noteikumu iestatīšanu:

• Nosaukumu piešķiršanas konvencijas: Kā jānosauc mainīgie, funkcijas un klases.
• Atkāpes: Kā jāveido koda atkāpes.
• Rindas garums: Maksimālais koda rindu garums.
• Koda sarežģītība: Maksimālā pieļaujamā funkciju un metožu sarežģītība.
• Drošības ievainojamības: Zināmās drošības nepilnības, kuras meklēt.

Izveidojiet konfigurācijas failu, kas norāda noteikumus jūsu projektam. Saglabājiet šo failu savā koda repozitorijā, lai to varētu viegli koplietot un atjaunināt.

3. Integrējiet ar CI/CD konveijeru

Integrējiet automatizētās pārbaudes savā CI/CD konveijerā, lai nodrošinātu, ka kods tiek automātiski pārbaudīts ikreiz, kad tiek veiktas izmaiņas. To var izdarīt, pievienojot soļus savam būvēšanas procesam, kas palaiž automatizēto pārbaužu rīkus un ziņo par jebkādām problēmām.

Konfigurējiet savu CI/CD konveijeru, lai būvēšana neizdotos, ja tiek atklātas kritiskas problēmas. Tas novērš koda ar nopietnām problēmām nonākšanu produkcijā.

4. Nodrošiniet atgriezenisko saiti izstrādātājiem

Nodrošiniet, lai izstrādātāji saņemtu savlaicīgu un informatīvu atgriezenisko saiti par jebkādām problēmām, ko atklājušas automatizētās pārbaudes. To var izdarīt:

• Rezultātu attēlošana IDE: Integrējiet automatizēto pārbaužu rīkus ar savu IDE, lai izstrādātāji varētu redzēt problēmas, rakstot kodu.
• Paziņojumu sūtīšana: Sūtiet e-pasta vai tērzēšanas paziņojumus izstrādātājiem, kad CI/CD konveijerā tiek atklātas problēmas.
• Atskaišu veidošana: Ģenerējiet atskaites, kas apkopo automatizēto pārbaužu rezultātus un izceļ jomas uzlabojumiem.

Mudiniet izstrādātājus ātri labot problēmas un sniedziet norādījumus, kā atrisināt bieži sastopamas problēmas.

5. Nepārtraukti uzlabojiet

Regulāri pārskatiet automatizēto pārbaužu rezultātus un identificējiet jomas, kurās var uzlabot noteikumus vai standartus. Tas ietver:

• Jaunu noteikumu pievienošana: Uzzinot par jaunām ievainojamībām vai labākajām praksēm, pievienojiet jaunus noteikumus automatizēto pārbaužu rīkiem.
• Esošo noteikumu pielāgošana: Precizējiet esošos noteikumus, lai samazinātu viltus pozitīvos rezultātus un uzlabotu precizitāti.
• Atkarību atjaunināšana: Uzturiet automatizēto pārbaužu rīkus un to atkarības atjauninātas, lai nodrošinātu, ka tiek izmantoti jaunākie drošības ielāpi un labākā prakse.

Nepārtraukti uzraugiet automatizēto pārbaužu efektivitāti un veiciet nepieciešamās korekcijas, lai nodrošinātu, ka tās sniedz maksimālu vērtību.

Labākā prakse automatizētai koda pārskatīšanai

Lai gūtu maksimālu labumu no automatizētās koda pārskatīšanas, apsveriet šo labāko praksi:

• Sāciet agri: Ieviesiet automatizētās pārbaudes agrīnā izstrādes procesa posmā, ideālā gadījumā jau no paša projekta sākuma. Tas palīdz izveidot kodēšanas standartus un novērš sliktu ieradumu veidošanos.
• Koncentrējieties uz augsta riska zonām: Prioritizējiet automatizētās pārbaudes tām koda daļām, kurās visdrīzāk varētu būt kļūdas vai drošības ievainojamības, piemēram, ievades validācija, datu apstrāde un autentifikācija.
• Pielāgojiet noteikumus: Pielāgojiet noteikumus un standartus atbilstoši jūsu projekta specifiskajām prasībām un kodēšanas stilam. Izvairieties no vispārīgu noteikumu izmantošanas, kas var nebūt atbilstoši jūsu koda bāzei.
• Samaziniet viltus pozitīvos rezultātus: Samaziniet viltus pozitīvo rezultātu (nepareizi atzīmētu problēmu) skaitu, rūpīgi konfigurējot automatizēto pārbaužu rīkus un pēc nepieciešamības pielāgojot noteikumus. Viltus pozitīvie rezultāti var tērēt izstrādātāju laiku un mazināt viņu uzticību rīkiem.
• Nodrošiniet skaidrus paskaidrojumus: Pārliecinieties, ka automatizēto pārbaužu rīki sniedz skaidrus un informatīvus paskaidrojumus par atklātajām problēmām. Tas palīdz izstrādātājiem saprast problēmu un kā to novērst.
• Veiciniet sadarbību: Veiciniet sadarbības kultūru starp izstrādātājiem un drošības ekspertiem, lai nodrošinātu, ka automatizētās pārbaudes efektīvi risina potenciālos riskus.
• Sekojiet progresam: Uzraugiet automatizēto pārbaužu rezultātus laika gaitā, lai sekotu līdzi progresam koda kvalitātes un drošības uzlabošanā. Izmantojiet tādas metrikas kā atklāto problēmu skaits, laiks, kas nepieciešams problēmu novēršanai, un kopējais koda kvalitātes rādītājs.
• Automatizējiet visu: Automatizējiet pēc iespējas vairāk koda pārskatīšanas procesu, ieskaitot automatizēto pārbaužu palaišanu, atskaišu ģenerēšanu un paziņojumu sūtīšanu. Tas samazina manuālo darbu un nodrošina, ka kods tiek konsekventi pārskatīts.

Globāli apsvērumi automatizētai koda pārskatīšanai

Strādājot ar globālām izstrādes komandām, ir svarīgi ņemt vērā sekojošo:

• Valodu atbalsts: Pārliecinieties, ka automatizēto pārbaužu rīki atbalsta visas valodas, kuras lieto jūsu komandas locekļi. Apsveriet iespēju izmantot rīkus, kas ir valodu agnostiski vai kurus var viegli paplašināt, lai atbalstītu jaunas valodas.
• Laika joslas: Plānojot automatizētās pārbaudes un sniedzot atgriezenisko saiti, ņemiet vērā dažādās laika joslas. Izvairieties no paziņojumu sūtīšanas ārpus darba laika.
• Kultūras atšķirības: Esiet informēti par kultūras atšķirībām kodēšanas stilos un komunikācijā. Veiciniet atklātu saziņu un sadarbību, lai nodrošinātu, ka visi ir uz viena viļņa.
• Pieejamība: Pārliecinieties, ka automatizēto pārbaužu rīki un atskaites ir pieejamas visiem komandas locekļiem neatkarīgi no viņu atrašanās vietas vai valodas.
• Drošība: Ieviesiet spēcīgus drošības pasākumus, lai aizsargātu sensitīvu kodu un datus. Tas ietver drošu saziņas kanālu izmantošanu, datu šifrēšanu miera stāvoklī un piekļuves kontroli automatizēto pārbaužu rīkiem.

Piemērs: Lietojot SonarQube ar globāli izkliedētu komandu, jūs varat to konfigurēt, lai atbalstītu vairākas valodas un integrētu ar jūsu esošajiem saziņas kanāliem, piemēram, Slack vai Microsoft Teams. Jūs varat arī izmantot SonarQube atskaišu veidošanas funkcijas, lai sekotu līdzi progresam dažādās komandās un identificētu uzlabojumu jomas.

Noslēgums

Automatizētās pārbaudes ir būtiska mūsdienu koda pārskatīšanas prakses sastāvdaļa. Tās palielina efektivitāti, uzlabo koda kvalitāti, samazina risku un uzlabo drošību. Integrējot automatizētās pārbaudes savā izstrādes darbplūsmā un ievērojot labāko praksi, jūs varat ievērojami uzlabot savas programmatūras kvalitāti un uzticamību.

Izmantojiet automatizācijas spēku un dodiet iespēju saviem izstrādātājiem rakstīt labāku kodu, ātrāk. Tā kā programmatūras ainava turpina attīstīties, automatizētā koda pārskatīšana joprojām būs kritisks faktors augstas kvalitātes, drošu un uzturamu lietojumprogrammu piegādē.