1.sonarqubeԴ????ô??
2.Sonarqube代码质量管理工具搭建
3.源代码审计工具之：SonarQube
4.问题发现早，处理代价小｜测试左移——静态代码扫描SonarQube
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以源代码质量管理平台SonarQube为例，本文将阐述应用安全服务解决方案的过程。此过程包含从项目建立、人员安排与时间规划的准备阶段，到项目实施与系统试运行直至最终上线的在线业务网站源码各阶段具体实施内容。
首先，建设目标在于根据相关代码规范，对项目中涉及的编程语言设定对应的质量阈值，并完善代码质量监控流程，以系统性地提升代码可维护性，从而增强开发团队的长期生产力。
紧接着，实施准备阶段以SonarQube作为平台，计划对项目源代码进行持续检查，并将其集成至SDLC系统中。
在项目成员及职责安排方面，具体实施工作人员的职能见下表。
资源计划方面，整个项目大约需要XX人/天的工作量，具体内容请参照下表。
项目实施阶段分为平台架构搭建与环境配置。架构部分包括网络架构与系统架构的规划，如确保B/S架构下应用服务器与客户端网络的畅通，以及客户端与应用服务器间通讯带宽的合理使用。系统架构则涉及开发人员在IDE工具中使用SonarLint进行编码过程中的分析纠错，以及代码上传至SCM（如Git、SVN）的pyautocad源码过程，通过持续集成服务触发自动构建，并使用SonarScanner进行代码扫描。分析报告将被发送至SonarQube服务端，并在数据库中存储，同时在Web界面上展示分析结果。开发/管理人员通过SonarQube UI审查、评论并解决产生的问题，并通过SonarQube API自动配置数据提取。运维人员则使用JMX监控服务器。
环境搭建方面，则需要具体配置以确保平台的稳定运行。
实施方案中，首先进行代码规范审计。针对现有代码规范与Sonar规则的对比，梳理重要或高级规则，并设置对应规范下的质量阈。然后，进行试点系统扫描，调整质量阈，分析误报较高的规则，并总结经验。接着，设置代码质量阈，通过sonar扫描验证，调整并确定质量阈。添加自定义规则，与研发组确认，kazam源码试运行多个项目，最终确定适用的规则。优化使用流程，与研发组协商，制定SDLC方案。最后，制定质量制度管控，包括源代码完整性保障、授权访问控制、版本管理与软件配置组的记录，以及源代码复制与传播的管理。
通过上述步骤，SonarQube作为平台，支持无缝集成SDLC过程，实现应用安全服务解决方案，提升代码质量和安全，确保项目顺利进行与成功上线。
Sonarqube代码质量管理工具搭建
SonarQube是一款专注于持续分析和评估项目源代码质量的平台，它具备代码质量检查、安全漏洞扫描以及代码规范验证等功能，旨在辅助开发者编写更加清晰和安全的高质量代码。
以下是关于SonarQube搭建和Jenkins集成的简要说明：
1. SonarQube搭建
在搭建SonarQube时，可以选择社区版本，但请注意社区版本不支持多分支功能，因此需要安装第三方分支插件sonarqube-community-branch-plugin。
1.1 环境准备
由于SonarQube依赖ES，因此需要确保ES的hbilder源码vm.max_map_count大于，并且进程打开文件数量要足够。
通过修改/etc/sysctl.conf文件来调整vm.max_map_count值，同时修改/etc/security/limits.conf文件以增加相应的配置。
1.2 SonarQube安装
下载并解压SonarQube，然后修改conf/sonar.conf文件，通过环境变量设置Java执行路径。
1.3 安装分支插件
下载并选择1..0版本，将下载的jar文件复制到SonarQube安装目录下的extensions/plugins中，并在conf/sonar.conf中添加相应配置。
1.4 启动SonarQube
启动正常后，在http://hostip:访问，登录默认账号/密码为admin/admin，第一次登录需修改密码。
2. Jenkins集成
将SonarQube集成到Jenkins中，包括安装SonarQube插件，并在构建配置中设置分析步骤。
3. 踩坑总结
1. ES环境检测问题
2. Sonar分支插件安装版本匹配问题
3. 分支插件启动后需添加执行参数sonar.branch.name，否则会报错
4. Node.js版本要求，Java版本要求，在Jenkins流水线中可以通过tool选择当前工具版本
5. 代码排除格式
源代码审计工具之：SonarQube
SonarQube是一个开源的代码分析平台，用于持续分析和评估项目源代码的质量。它能检测出项目中的重复代码、潜在bug、代码规范和安全性漏洞等问题，并通过web UI展示结果。
1. Sonar简介
1.1 SonarQube是什么？
1. 代码质量和安全扫描和分析平台。
2. 多维度分析代码：代码量、puppet源码安全隐患、编写规范隐患、重复度、复杂度、代码增量、测试覆盖率等。
3. 支持+编程语言的代码扫描和分析，包括Java、Python、C#、JavaScript、Go、C++等。
4. 涵盖了编程语言的静态扫描规则：代码编写规范和安全规范。
5. 能够与代码编辑器、CI/CD平台完美集成。
6. 能够与SCM集成，可以直接在平台上看到代码问题是由哪位开发人员提交。
7. 帮助程序猿写出更干净、更安全的代码。
静态扫描主要针对开发人员编写的源代码。
通过定义好的代码质量和安全规则，对开发人员编写的代码进行扫描和分析。
将分析的结果多维护的呈现出来，以方便开发人员进行代码的优化和规范编写。
1.2 SonarQube的各个功能：
1.2.1 代码可靠性
1. BUG检测
2. 设置需要的代码标准
3. 代码异味
4. 代码安全性
5. 对于开发的各个路径进行检测
1.2.2 软件安全性
1. Security Hotspots: 代码存在安全问题的部分
2. Vulnerabilities: 代码是否存在漏洞
1.3 SonarQube如何工作？
Sonar静态代码扫描由两部分组成：SonarQube平台和sonar-scanner扫描器。
SonarQube: web界面管理平台。
1）展示所有的项目代码的质量数据。
2）配置质量规则、管理项目、配置通知、配置SCM等。
SonarScanner: 代码扫描工具。
专门用来扫描和分析项目代码。支持+语言。
代码扫描和分析完成之后，会将扫描结果存储到数据库当中，在SonarQube平台可以看到扫描数据。
SonarQube和sonarScanner之间的关系：
2 检测
Sonar是一个用于代码质量管理的开源平台，用于管理源代码的质量，可以从七个维度检测代码质量。通过插件形式，可以支持包括Java、C#、C/C++、PL/SQL、Cobol、JavaScript、Groovy等等二十几种编程语言的代码质量管理与检测。
2.1 Rules提示
2.1.1 Rule界面
2.1.2 Rule正确实例提示
2.2 糟糕的复杂度分布
文件、类、方法等，如果复杂度过高将难以改变，这会使得开发人员难以理解它们，且如果没有自动化的单元测试，对于程序中的任何组件的改变都将可能导致需要全面的回归测试。
2.3 重复
显然程序中包含大量复制粘贴的代码是质量低下的，Sonar可以展示源码中重复严重的地方。
2.4 缺乏单元测试
Sonar可以很方便地统计并展示单元测试覆盖率。
2.5 没有代码标准
Sonar可以通过PMD、CheckStyle、Findbugs等等代码规则检测工具规范代码编写。
2.6 没有足够的或者过多的注释
没有注释将使代码可读性变差，特别是当不可避免地出现人员变动时，程序的可读性将大幅下降，而过多的注释又会使得开发人员将精力过多地花费在阅读注释上，亦违背初衷。
2.7 潜在的bug
Sonar可以通过PMD、CheckStyle、Findbugs等等代码规则检测工具检测出潜在的bug。
2.8 糟糕的设计（原文Spaghetti Design，意大利面式设计）
通过Sonar可以找出循环，展示包与包、类与类之间的相互依赖关系，可以检测自定义的架构规则；通过Sonar可以管理第三方的jar包，可以利用LCOM4检测单个任务规则的应用情况，检测耦合。
3. Sonar组成
4. Sonar集成过程
开发人员在他们的IDE中使用SonarLint运行分析本地代码。
开发人员将他们的代码提交到代码管理平台中（SVN、GIT等），
持续集成工具自动触发构建，调用SonarScanner对项目代码进行扫描分析，
分析报告发送到SonarQube Server中进行加工，
SonarQube Server加工并且保存分析报告到SonarQube Database中，通过UI显示分析报告。
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、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。
