1.ppcheck是发现发现什么意思？
2.主流静态代码检测工具(SAST)
3.问题发现早，处理代价小｜测试左移——静态代码扫描SonarQube
4.FindBugs源码分析工具使用指南
5.分析程序有哪些
6.一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析

ppcheck是报告报告什么意思？

       ppcheck是什么意思？

       ppcheck是一种静态代码分析工具，可以用于C、源码源码C++、发现发现Java等编程语言。报告报告它可以帮助开发人员发现代码中的源码源码免费自动挂机源码软件潜在问题，如内存泄漏、发现发现未初始化变量、报告报告代码死循环等。源码源码ppcheck的发现发现官方网站提供了其源代码和二进制文件的下载，可以在Windows、报告报告Linux和Mac OS X等平台上运行。源码源码

       ppcheck的发现发现基本用法非常简单。只需要输入ppcheck加上要分析的报告报告源代码文件的名称，ppcheck就会自动检测该文件中的源码源码问题。ppcheck会生成一个分析报告，其中列出了所有发现的问题以及其在代码中出现的位置。用户可以根据报告中提供的建议来修复代码中的问题。

       ppcheck有很多优点。首先，它可以帮助开发人员发现代码中的潜在问题，从而避免在运行时出现严重的错误。其次，ppcheck非常易于使用，不需要特殊的技能或知识。最后，ppcheck是开源的，可以被任何人免费使用和修改。因此，开发人员可以根据自己的需要进行修改和定制，以满足他们的特定需求。

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。

       自动化检测是节奏大师游戏界面源码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++、K线长度大小源码C#、Python等。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redis单线程源码识别。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、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。

问题发现早，处理代价小｜测试左移——静态代码扫描SonarQube

       作者 | 华婧彤

       ADVANCE.AI QA工程师

       一、背景

       什么是测试左移？

       测试左移是要尽早的发现和预防问题，使用必要的测试手段在软件开发周期的早些阶段发现问题。

       测试左移的方式有静态代码扫描、CodeReview、代码提交行为分析等。

       我们知道问题发现的越早，解决的成本就越小。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提早发现的。今天我们来了解一下测试左移里面的其中一种方式——静态代码扫描。

       二、静态扫描介绍

       什么是静态扫描？

       不运行代码的方式下，通过词法分析、库云盘解析源码语法分析、控制流、数据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。

       静态代码扫描的优势：

       1.可以提前发现问题，提高软件可靠性并节省软件开发和测试成本。

       2.提高研发效率，帮助开发人员更专注于分析和解决代码设计缺陷，快速定位代码隐藏错误和缺陷。

       3.CodeReview需要额外的人工介入，其质量参差不齐也无法得到保障，而且高质量的CodeReview也会花费较多时间，成本较高。静态代码扫描以一种低成本的方式，自动发现代码中存在的资损风险，从而保障代码质量。

       三、SonarQube入门介绍

       什么是SonarQube？

       SonarQube是一款静态代码扫描工具，用于检测代码中的错误，漏洞和代码异味。

       支持Java、Python、PHP、JavaScript、CSS等种以上的语言。

       多维度分析代码：代码量、安全隐患、编写规范隐患、重复度、复杂度、测试覆盖率、代码增量等。

       支持和CI/CD环境进行集成（如Gitlab,Github,Jenkins等）能够持续进行代码质量检测。

       支持集成pmd、findbugs、checkstyle等插件来扩展使用其他规则来检验代码质量。

       四、功能介绍

       4.1扫描的规则：

       a.内置规则

       Sonar内嵌了Sonar way的扫描规则，不同语言（比如Java/Python/C#等）具有不同规则。

       b.集成插件规则

       Sonar集成了pmd/findbugs/checkstyle插件，对规则集进行补充。

       4.2配置规则集合：

       我们可以通过自定义扫描规则集以及异常的等级来定制检测问题，可以大大减少误报，更高效的查看结果报告并进行处理。

       4.3质量阈：

       质量阈是对项目指标进行度量的条件，项目必须达到所有条件才能算整体上通过可以自定义进行设置质量阈（重复率，可靠性，可维护性，安全率、覆盖率等）

       4.4多维度分析代码：

       ①代码规范

       ②潜在的bug

       ③重复

       ④注释不足或者过多

       ⑤复杂度分布

       ⑥缺乏单元测试

       ⑦糟糕的设计

       4.5问题处理&跟踪：

       点击对应问题可进入问题详情页面，会看到问题源码，sonarQube会根据代码提交信息这自动将任务分配给相关人员，若该用户设置了检查结果提示，在执行代码检查完成后，会自动收到邮件通知，当然你也可以将这个问题指派给其他人处理。

FindBugs源码分析工具使用指南

分析程序有哪些

       分析程序的类型有多种，主要包括以下几种：

       一、源代码分析程序

       源代码分析程序主要用于对编程语言的源代码进行深入分析，以理解其结构、逻辑和功能。这类程序通常用于代码审计、错误排查、性能优化等场景。源代码分析程序可以通过语法分析、语义分析等手段，对源代码进行词法分析、语法分析、数据流分析、控制流分析等，从而帮助开发者理解代码逻辑，发现潜在问题。

       二、编译器中的程序分析模块

       编译器中的程序分析模块主要用于在编译过程中对源代码进行静态分析。这些模块可以检查源代码中的语法错误、语义错误，并生成相应的错误报告。此外，编译器中的程序分析模块还可以进行类型检查、优化代码等操作，以确保生成的机器代码具有高效性和正确性。

       三、动态分析工具

       动态分析工具主要用于在程序运行时进行实时分析。这类工具可以监控程序的执行过程，收集运行时数据，如内存使用情况、执行时间、函数调用关系等。动态分析工具可以帮助开发者识别程序中的性能瓶颈、内存泄漏等问题，从而进行优化和改进。

       四、集成开发环境中的程序分析工具

       集成开发环境（IDE）通常集成了多种程序分析工具，这些工具可以帮助开发者在编写代码的过程中发现问题。例如，IDE中的代码检查工具可以在编写代码时实时提示语法错误、拼写错误等；而集成调试工具则可以在程序运行时进行调试，帮助定位问题。此外，一些IDE还提供了代码重构、自动完成等高级功能，以提高开发效率和代码质量。

       总之，不同类型的程序分析工具有各自的特点和用途，开发者可以根据实际需求选择合适的工具来提高开发效率、保证代码质量和安全性。以上分析主要针对目前常见的程序分析工具进行了简单介绍和概述。

一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析

       这篇报告主要根据CPU性能指标——运行队列长度、调度延迟和平均负载，对系统的性能影响进行简单分析。

       CPU调度程序运行队列中存放的是那些已经准备好运行、正等待可用CPU的轻量级进程。如果准备运行的轻量级进程数超过系统所能处理的上限，运行队列就会很长，运行队列长表明系统负载可能已经饱和。

       代码源于参考资料1中map.c用于获取运行队列长度的部分代码。

       在系统压力测试前后，使用压力测试工具stress-ng，可以看到运行队列长度的明显变化，从3左右变化到了左右。

       压力测试工具stress-ng可以用来进行压力测试，观察系统在压力下的表现，例如运行队列长度、调度延迟、平均负载等性能指标。

       在系统运行队列长度超过虚拟处理器个数的1倍时，需要关注系统性能。当运行队列长度达到虚拟处理器个数的3~4倍或更高时，系统的响应就会非常迟缓。

       解决CPU调用程序运行队列过长的方法主要有两个方面：优化调度算法和增加系统资源。

       所谓调度延迟，是指一个任务具备运行的条件（进入 CPU 的 runqueue），到真正执行（获得 CPU 的执行权）的这段时间。通常使用runqlat工具进行测量。

       在正常情况下使用runqlat工具，可以查看调度延迟分布情况。压力测试后，调度延迟从最大延迟微秒变化到了微秒，可以明显的看到调度延迟的变化。

       平均负载是对CPU负载的评估，其值越高，说明其任务队列越长，处于等待执行的任务越多。在系统压力测试前后，通过查看top命令可以看到1分钟、5分钟、分钟的load average分别从0.、1.、1.变化到了4.、3.、1.。

       总结：当系统运行队列长度、调度延迟和平均负载达到一定值时，需要关注系统性能并进行优化。运行队列长度、调度延迟和平均负载是衡量系统性能的重要指标，通过监控和分析这些指标，可以及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和响应速度。