SonarSource 的产品和服务被世界各地的客户所使用。所有规模的组织都在使用来自 SonarSource 的产品和服务提高生产率, 降低风险, 终开发更好的软件。Silverpeas 已经能够实现新的功能和提高产品性能, 这已导致赢得越来越多的客户。Silverpeas 是协作知识和内容管理的平台。写在爪哇, Silverpeas 出生于 1999年, 在黑暗时代的 J2EE。这是一个时代之前的框架, 当英雄编码没有测试或文件。结果是一个工作产品的支持下的混乱的定制框架, 是基于良好的想法, 但执行不。随着时间的推移, 由于在产品的早期就做出了短视的设计决策, 而且由于对其体系结构没有明确的愿景, 因此发展和维护代码变得越来越困难。技术债务 = 责任
这种情况使我们很难跟上的步伐, 保持市场的竞争力。使问题复杂化的是, 执行基本维护和实施新功能的高昂成本使得很难获得新客户。技术债务代表了一个太大的负债。够了在 2009年, Silverpeas 团队作出了一个激烈的决定: 现在是时候, 以现代化的架构和提高 Silverpeas 的代码质量。但他们需要确切地知道如何, 什么, 以及在哪里重构之前, 他们可以继续。'我们需要一个工具来支持我们的改变,' Silverpeas 软件建筑师米格尔 Moquillon 说。'SonarQube (当时的声纳) 被选中来帮助我们获得正确的, 这些问题。通过它的质量分析工具和它的统一和可定制的界面, 我们有信息,广东sonarqube规则, 以确定我们必须执行的任务, 以减少技术债务和提高代码的质量。这是我们的 GPS 在改善 Silverpeas 的道路上。SONARQUBE 保持技术债务控制
Silverpeas 团队在 Silverpeas 的现代化过程中选择了 SonarQube 这一关键角色, 部分原因是它是开源的, 就像 Silverpeas 一样, 易于扩展, 但 SonarQube 也提供了一些功能 Moquillon 说, 团队发现引人注目的:统一和集中的仪表板'一个统一和集中的仪表板, 其中呈现代码的主要质量指标: 一目了然是什么出错了, 什么是改进了, 很容易看到。简单的导航--'一种简单的方法来导航到相关代码的不同指标: 很容易找到需要操作的代码部分.'强大的报告-'在时间的指标演变的迹象: 我们可以估计我们的代码改进的努力。更好的软件质量已导致越来越多的客户赢得
SonarSource 的解决方案有助于 Silverpeas 的成功, 通过对关键问题提供持续和的反馈以及如何解决它们的建议。工作从坚实基地它的代码质量改进给它, Silverpeas 团队已经能够实现新的功能,代理商sonarqube规则, 并提高产品的鲁棒性和性能, 这已导致赢得越来越多的客户。今天, Silverpeas 团队致力于将其软件质量保持在 SonarQube 的轨道上。Moqillon 说, Silverpeas 团队对 SonarQube 有信心, 因为 '这是一个开源项目,sonarqube规则, 如 Silverpeas, 因此, 我们是确保其演变和质量。他赞扬 SonarQube 的定期发布时间表、易用性、易于安装以及与现有开发基础结构 (如连续集成服务器詹金斯) 和构建系统 Maven 等集成的易用性。现在, SonarQube 分析运行每晚 Silverpeas 的35.1万行代码, 由詹金斯触发的后期生成行动。开发人员和经理定期检查结果, 并采取行动解决问题的集体努力, 以维护和进一步提高 Silverpeas 的软件质量。








如何使用 SonarQube 改进工作流
twitter作为开发人员, 我不得不多次修复生产环境中的问题。有时, 我在代码之前没有看到任何错误, 而在其他时间, 我花了很多时间试图理解别人写的代码-更糟的是, 我把代码放到生产中, 在几个月后发现了安全漏洞。
很可能你也面对过这种情况。因此, 有一个工具, 可以帮助您在早期阶段检测到它们, 岂不是很棒吗?SonarQube 使这成为可能。在这篇文章中, 您将了解它如何帮助您清理代码并防止将来出现问题。
SonarQube 入门SonarQube 是一个开放源码的质量管理平台, 致力于不断分析和测量技术质量, 从早的计划阶段到生产。通过将静态和动态分析工具结合在一起, SonarQube 连续监视七轴上的代码, 如重复代码、编码标准、单元测试、复杂代码、潜在 bug、注释和设计以及体系结构。
SonarQube 是一种用于主要编程语言的代码分析器, 如 c/c++、Java、Java、c#、PHP 或 Python, 等等。通常, 应用程序同时使用多种编程语言, 例如: Java、Java 和 HTML 的组合。SonarQube 自动检测这些语言并调用相应的分析器。
SonarQube 现在是 Bitnami 目录的一部分。您可以或推出它与我们准备使用的云图像只需几次点击和开始使用它在您的所有项目。利用 Bitnami 图像的特点: 安全、xin、优化、一致等。
玩 SonarQube在这个 GitHub 的项目中, 您将找到一个用 Java 编写的代码示例。目标: 向您展示如何将 SonarQube 合并到您的开发工作流中。存储库包含两个主文件夹 (源和测试), 这样, 您就可以知道测试所涵盖的代码的百分比。
这个项目还包括一个声纳工程. 属性文件, 其中有一些配置参数需要配置 SonarQube, 如用户名, 密码, 语言等。
运行
$ 声纳-扫描仪在项目文件夹内, 这样就启动了第yi个扫描仪, 您可以在 web 界面中检查结果。
第yi次扫描
正如您在上面的截图中所看到的, 当前的代码有零 bug、零漏洞和六代码的气味。
我将修改源代码以引入一个 bug 和一个漏洞。这一次是有意的, 但是在日常的工作中, 这样的问题会在你没有意识到的情况下出现。
添加错误
再次运行扫描仪使用
$ 声纳-扫描仪如预期的那样, 将出现新的 bug 和漏洞。再次检查分析以查看所做的更改:
比较扫描
屏幕右侧将出现一个新节 (以黄色高亮显示)。SonarQube 处理两种状态: 当前状态 (以白色表示) 和xin更改。正如您在截图中所看到的, 上次扫描中引入的更改增加了一个 bug 和一个漏洞。SonarQube 评估每个部分的质量, 评分基于不同的参数, 一个是jia状态。在这种情况下, 引入 bug 导致 'bug' 部分从 a 传递到 C,代理商sonarqube规则, '漏洞' 部分从 a 到 B。
您可以设置 '泄漏期间' 来确定要进行比较的方式: 按时间或在每个扫描仪执行之间。
让我们详细地看看 '覆盖率' 一节: 38.1% 是测试覆盖率 (正如您在 GitHub 存储库中看到的那样, 我对某些文件进行了测试, 但对于所有的文档都没有)。在黄色部分, 您可以看到新添加的行的覆盖率。以前, 为了添加错误, 我引入了一些新行, 但我没有为这些新行创建任何测试, 因此新的测试覆盖率为0%。此外, 点击覆盖范围, 我可以看到更多的信息的覆盖面, 例如: 覆盖的文件, 覆盖线的数量, 等等。
错误信息
通过这种而简单的分析 (您只需执行一个命令), 您将能够防止出现在生产环境中的错误, 使代码保持安全并遵守jia做法和质量标准。在下面的迭代中, 我将致力于实现零 bug、漏洞和代码气味的目标。我还可以在测试中得到 的代码。一旦我的代码处于这种状态, 就很容易看出所做的更改是否引入了某种错误或坏的做法。
如何挤压 SonarQube正如您在上一节中看到的, 保持代码的良好状态非常简单。但是, 还有更多的发现。SonarQube 有很多很酷的集成。
分析方法可以在下列分析方法之间进行选择:
用于 MSBuild 的 SonarQube 扫描仪:. Net 项目的启动分析SonarQube 扫描器: maven 的启动分析和xiao配置SonarQube 扫描器 Gradle: 发射 Gradle 分析蚂蚁 SonarQube 扫描器: 蚂蚁发射分析詹金斯 SonarQube 扫描仪: 詹金斯发射分析SonarQube 扫描仪: 当其他分析器都不合适时, 从命令行启动分析插件另外, SonarQube 有一个更新中心与各种各样的插件组织入不同的类别, 一些有用的插件是:
代码分析器
SonarCFamily c/c++SonarPHPSonarJSSonarWebSonarJavacss集成
GitHub 插件: 分析拉请求, 并指出问题作为评论。谷歌分析: 将 google 分析跟踪脚本添加到 SonarQube 的 web 应用程序中。单片机引擎
善变的: 增加对善变的支持。git: 添加对 git 的支持。SVN: 添加对 Subversion 的支持。身份验证和授权
GitHub 身份验证: 通过 GitHub 启用用户身份验证和单一登录。GitLab 身份验证: 通过 GitLab 启用用户身份验证和单一登录。谷歌认证: 启用用户身份验证授权到谷歌。读过这篇文章后, 你可能想尝试 SonarQube, 看看它是如何融入你的日常工作的。您可以直接从 Bitnami 目录或启动它。
快乐 (和安全) 编码!






SonarSource简介
连续检查是一个整体的、完全实现的过程, 旨在使内部代码质量成为软件开发生命周期的一个组成部分。白皮书本文详细介绍了代码质量管理中的关键问题。然后介绍了连续检查范式, 并说明了它如何解决这些挑战, 支持数以千计的企业提高其软件质量。通过在整个生命周期中提高所有利益干系人的度, 连续检查使企业能够接受代码质量 whole-heartedly。在 SonarSource 的支持下, 持续的检验范式是非常有效的, 并已被证明在现实世界中的工作, 从小公司到财富100强的企业, 在所有行业。








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