看了一系列的靜態(tài)代碼掃描或者叫靜態(tài)代碼分析工具后，總結(jié)對工具的看法：靜態(tài)代碼掃描工具，和編譯器的某些功能其實是很相似的，他們也需要詞法分析，語法分析，語意分析...，但和編譯器不一樣的是他們可以自定義各種各樣的復(fù)雜的規(guī)則去對代碼進行分析。
靜態(tài)測試簡介
靜態(tài)測試包括代碼檢查、靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析、代碼質(zhì)量度量等。它可以由人工進行，充分發(fā)揮人的邏輯思維優(yōu)勢，也可以借助軟件工具自動進行。
代碼檢查包括代碼走查、桌面檢查、代碼審查等，主要檢查代碼和設(shè)計的一致性，代碼對標(biāo)準(zhǔn)的遵循、可讀性，代碼的邏輯表達的正確性，代碼結(jié)構(gòu)的合理性等方面；可以發(fā)現(xiàn)違背程序編寫標(biāo)準(zhǔn)的問題，程序中不安全、不明確和模糊的部分，找出程序中不可移植部分、違背程序編程風(fēng)格的問題，包括變量檢查、命名和類型審查、程序邏輯審查、程序語法檢查和程序結(jié)構(gòu)檢查等內(nèi)容。
看了一系列的靜態(tài)代碼掃描或者叫靜態(tài)代碼分析工具后，總結(jié)對工具的看法：靜態(tài)代碼掃描工具，和編譯器的某些功能其實是很相似的，他們也需要詞法分析，語法分析，語意分析...，但和編譯器不一樣的是他們可以自定義各種各樣的復(fù)雜的規(guī)則去對代碼進行分析。
二、靜態(tài)代碼檢查工具
1、PMD
PMD是一個代碼檢查工具，它用于分析JAVA源代碼，找出潛在的問題：
- 潛在的bug：空的try/catch/finally/switch語句
- 未使用的代碼：未使用的局部變量、參數(shù)、私有方法等
- 可選的代碼：String/StringBuffer的濫用
- 復(fù)雜的表達式：不必須的if語句、可以使用while循環(huán)完成的for循環(huán)
- 重復(fù)的代碼：拷貝/粘貼代碼意味著拷貝/粘貼bugs
PMD特點
- 與其他分析工具不同的是，PMD通過靜態(tài)分析獲知代碼錯誤。也就是說，在不運行Java程序的情況下報告錯誤。
- PMD附帶了許多可以直接使用的規(guī)則，利用這些規(guī)則可以找出Java源程序的許多問題
- 用戶還可以自己定義規(guī)則，檢查Java代碼是否符合某些特定的編碼規(guī)范。
- 同時，PMD已經(jīng)與JDeveloper、Eclipse、jEdit、JBuilder、BlueJ、CodeGuide?.NETBeans、Sun JavaStudio Enterprise/Creator、IntelliJ IDEA、TextPad、Maven、Ant、Gel、JCreator以及Emacs集成在一起。
- PMD規(guī)則是可以定制的: 可用的規(guī)則并不僅限于內(nèi)置規(guī)則。您可以添加新規(guī)則：可以通過編寫Java代碼并重新編譯PDM，或者更簡單些，編寫XPath表達式，它會針對每個Java類的抽象語法樹進行處理。
- 只使用PDM內(nèi)置規(guī)則，PMD也可以找到你代碼中的一些真正問題。某些問題可能很小，但有些問題則可能很大。PMD不可能找到每個bug，你仍然需要做單元測試和接受測試，在查找已知bug時，即使是PMD也無法替代一個好的調(diào)試器。
- 但是，PMD確實可以幫助你發(fā)現(xiàn)未知的問題。
2、FindBugs
FindBugs是一個開源的靜態(tài)代碼分析工具，基于LGPL開源協(xié)議，無需運行就能對代碼進行分析的工具。不注重style及format，注重檢測真正的bug及潛在的性能問題，尤其注意了盡可能抑制誤檢測(false positives)的發(fā)生。以bytecode（*.class、*.jar）為對象進行檢查。除了單獨動作，還可以用作Eclipse 的plug-in，以及嵌入Ant作為task之一 進行利用。
findbugs自帶檢測器的介紹: findbugs自帶60余種Bad practice，80余種Correntness，1種Internationalization，12種Malicious code vulnerability，27種Multithreaded correntness，23種Performance，43種Dodgy。
Findbugs的一些特點：
- FindBugs主要著眼于尋找代碼中的缺陷，這就與其他類似工具有些區(qū)別了，直接操作類文件（class文件）而不是源代碼。
- FindBugs可以通過命令行、各種構(gòu)建工具（如Ant、Maven等）、獨立的Swing GUI或是以Eclipse和NetBeans IDE插件的方式來運行。
- FindBugs輸出結(jié)果既可以是XML的，也可以是文本形式的。
- 開發(fā)者可以通過多種方式來使用FindBugs，最常見的是在新編寫模塊的代碼分析以及對現(xiàn)有代碼進行更大范圍的分析。
- 不注重style及format，注重檢測真正的bug及潛在的性能問題，尤其注意了盡可能抑制誤檢測(false positives)的發(fā)生。
- FindBugs可檢測的bug pattern舉例:檢測java programing中容易陷入的bug pattern，equals() 實現(xiàn)時的一般規(guī)約違反Null pointer的參照 ，Method的返回值的check遺漏 ，初始化前field的訪問，Multi-thread的正確性， 同期化處理的矛盾， 無條件的wAIt()， Code的脆弱性 ，可以變更的靜態(tài)object ，內(nèi)部數(shù)列參照的return等
3、Checkstyle
定義： Checkstyle是一款檢查Java程序源代碼樣式的工具。
特點：
- 它可以有效的幫助我們監(jiān)視代碼，以便更好的遵循代碼編寫標(biāo)準(zhǔn)，特別適用于小組開發(fā)時彼此間的樣式規(guī)范和統(tǒng)一。
- Checkstyle提供了高可配置性，以便適用于各種代碼規(guī)范，所以除了使用它提供的幾種常見標(biāo)準(zhǔn)之外，你也可以定制自己的標(biāo)準(zhǔn)。
- Checkstyle提供了支持大多數(shù)常見IDE的插件，大部分插件中就含有最新的Checkstyle，就不用費心再部署一份了。
- Checkstyle可以檢查代碼的很多方面，從傳統(tǒng)觀點看，它主要是用來檢查代碼層面的，自從第三版以后，它的內(nèi)部架構(gòu)作了重大改變，很多其它意圖的檢測加了進來，現(xiàn)在Checkstyle可以檢查像類設(shè)計的問題，重復(fù)代碼，如鎖的雙重檢查的bug模式。
CheckStyle的主要流程是：
- 對Java文件進行詞法語法分析，生成語法樹。
- 載入配置文件（checkstyle-metadata.xml以及自定義的配置文件）register check事件。
- 按照深度優(yōu)先遍歷對語法樹進行解析，按照注冊的事件，在到達某些節(jié)點( AST ) 時進行style檢查（AST，A child-Sibling Tree，是語法樹中的某個節(jié)點，其類型在TokenTypes類中定義。）
- 我們所說的自定義Style的檢查，就是在第二步設(shè)定的。這里牽涉到一個叫com.puppycrawl.tools.checkstyle.api.Check 的類，我們通常需要重載其中的兩個函數(shù)： public int[] getDefaultTokens()和public void visitToken(DetailAST ast)。 這兩個函數(shù)的含義為，在遍歷語法樹的過程中，每當(dāng)?shù)竭_getDefaultTokens函數(shù)所返回的AST類型，程序就進入visitToken進行具體的檢查和分析，即，真正的分析檢查過程是在visitToken中實現(xiàn)的。
4、Hammurapi
定義： Hammurapi它是一個開源的代碼審查/評審(review)工具。它可以幫助改進Java代碼的質(zhì)量。它可以基于一套設(shè)計規(guī)范來分析代碼庫。當(dāng)它碰到違反規(guī)范的地方，會在報告中標(biāo)識。就像Checkstyle一樣，它與Ant無縫集成并且由基于XML配置文件來驅(qū)動。
特點：
- Hammurapi是用來強制代碼設(shè)計規(guī)范的。
- Hammurapi是一個遵循設(shè)計的工具，提供了自動而且一致的方式來實現(xiàn)設(shè)計規(guī)范，因此使代碼評審更加有效而輕松。
- Hammurapi如何工作：
Hammurapi這樣的代碼分析工具都帶有語言分析器。語言分析器是一種輸入語言代碼并輸出抽象語法樹的工具。這個樹上的節(jié)點代表語言標(biāo)識。例如，考慮一下簡單的算術(shù)表達式：3+4. 語言分析器會解析他成為一個如圖5所示的語法樹。在這個樹中，節(jié)點+代表操作符標(biāo)識。節(jié)點3和4是操作數(shù)標(biāo)識Hammurapi使用ANTLR（另一個語言識別工具）作為語言分析器。然而ANTLR API是相當(dāng)?shù)讓拥?。為改善可用性，Hammurapi使用另一個API，基于ANTLR 的JSEL（Java源程序工程類庫），來訪問抽象語法樹。 一旦樹構(gòu)建完成，一種樹遍歷算法就被用來訪問樹中每一個節(jié)點。每次訪問到一個節(jié)點，一種回調(diào)機制（Visitor模式）被用來提示相應(yīng)的檢查器。在這些回調(diào)方法中，檢查器收集相關(guān)的信息來確定是否有違反規(guī)范的地方存在。
5、Lint4j
定義：Lint4J是一個針對Java的源代碼分析工具，它可以對Java源碼和字節(jié)碼進行靜態(tài)分析，判斷其中是否存在死鎖、性能問題或者伸縮性問題。它可以集成到任何IDE種或構(gòu)建系統(tǒng)
特點：
- 檢測代碼語法規(guī)則
- 潛在的bug
- 檢測編碼模式對代碼可讀性及大小的影響
- 檢測是否違反EJB規(guī)范
6、Sonar
定義：代碼質(zhì)量管理工具Sonar提供了設(shè)計與架構(gòu)度量。Sonar 2.0引入了針對Java應(yīng)用的設(shè)計分析、架構(gòu)與面向?qū)ο蟮亩攘?，Sonar 2.1可以檢測到未使用的方法以及對不建議使用方法的調(diào)用。是一個集成了CheckStyle、PMD、Findbugs的代碼校驗規(guī)則，重復(fù)代碼發(fā)現(xiàn)，代碼測試覆蓋率，代碼注釋率，及所有的檢測率變化追蹤的完美代碼質(zhì)量檢查工具。它包含了代碼質(zhì)量檢測的七個方面
特點：
- 代碼覆蓋：通過單元測試，將會顯示哪行代碼被選中。
- 改善編碼規(guī)則。
- 搜尋編碼規(guī)則：按照名字，插件，激活級別和類別進行查詢。
- 項目搜尋：按照項目的名字進行查詢。
- 對比數(shù)據(jù)：比較同一張表中的任何測量的趨勢。
- 單元測試
Sonar2.1：
- Sonar還基于Squid引入了一個全新的規(guī)則引擎、Sonar解析器既可以處理源代碼，也可以處理字節(jié)碼，解析器帶有內(nèi)建的規(guī)則，可以檢測未使用的私有與保護方法以及客戶端對不建議使用的方法的調(diào)用。Squid通過分析應(yīng)用源代碼、Java API和外部程序庫的字節(jié)碼來決定哪些方法、類和屬性是不建議使用的。
Sonar 2.1的新特性：
- 一個全新的“Libraries”頁面，顯示了項目中所有的程序庫和依賴，該特性要求使用Maven來構(gòu)建項目。一旦在Sonar站點的主頁上選擇了一個項目，該服務(wù)就會以可視化的樹形結(jié)構(gòu)展示出項目依賴。此外，還有一個可選的動態(tài)過濾器，可以根據(jù)名稱過濾程序庫以便在應(yīng)用的依賴間導(dǎo)航。
- 用于搜索程序庫使用情況的“Dependencies”頁面。比如說，可以搜索到使用了第三方框架如Commons Logging 1.1的所有項目。
- 可以使用各種插件擴展Sonar的功能?，F(xiàn)在有一個全新的“System Info”頁面顯示了系統(tǒng)屬性、已裝插件和Java虛擬機內(nèi)存統(tǒng)計信息。該頁面還給出了關(guān)于Sonar配置和數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計的詳細信息。
- 一個用于管理已裝插件和系統(tǒng)信息的管理控制臺。最新版的Sonar為這些插件引入了一個測試框架和一個客戶化的Maven生命周期管理工具。它還帶有一個用于集成項目事件的Web Service并在項目的size widget中增加了一個新的度量模塊。
7、JDepend
JDepend一個開放源代碼的可以用來評價Java程序質(zhì)量的優(yōu)秀工具，它遍歷Java class的文件目錄，以Java包（package）為單位，為每一個包/類自動生成 包的依賴程度，穩(wěn)定性，可靠度等的評價報告，根據(jù)這些報告，我們可以得到包或類之間的依賴關(guān)系，并分析出包的穩(wěn)定程度，抽象程度，是否存在循環(huán)依耐關(guān)系等 ?？梢愿鶕?jù)JDepend給出的報告數(shù)據(jù)，分析出我們的包是否是可靠的，穩(wěn)定的，健壯的包，是否符合面向?qū)ο蟮脑O(shè)計原則。
特點：
- 評價設(shè)計質(zhì)量
- 翻轉(zhuǎn)依賴性
- 支持并行開發(fā)和極限編程
- 獨立的發(fā)布模塊
- 識別package的循環(huán)依賴
Depend生成的Java包的質(zhì)量評價報告主要包括：
- Number of Classes and Interfaces：實現(xiàn)類與抽象接口的數(shù)目
- Abstractness (A)：包的抽象度。指一個包內(nèi)包含的抽象類或接口占整個包中的類的比重。
- Afferent Couplings (Ca)：向心耦合。依賴該包（包含的類）的外部包（類）的數(shù)目（i.e. incoming dependencies），該數(shù)值越大，說明該包的擔(dān)當(dāng)?shù)穆氊?zé)越大，也就越穩(wěn)定。
- Efferent Couplings (Ce)：離心耦合。被該包依賴的外部包的數(shù)目（i.e. outgoing dependencies），該數(shù)值越大， 說明該包越不獨立（因為依賴了別的包），也越不穩(wěn)定。
- Instability (I)：衡量一個包的不穩(wěn)定程度。I=Ce/(Ce+Ca)。它的值處于[0，1]之間。I=0時說明包是最穩(wěn)定的，反之I=1則說明包極不穩(wěn)定。
- Distance from the Main Sequence (D)： 該指標(biāo)主要用來評價包的抽象程度與穩(wěn)定程度的平衡關(guān)系，它可以用二維直線圖 A + I = 1 來表示。
- Package Dependency Cycles：包的循環(huán)依賴度。
8、IBM Checking Tool for Bugs Errors and Mistakes(簡稱BEAM)
定義：是 IBM 開發(fā)的一個靜態(tài)分析工具，可以用于分析并查找出 C, C++ 和 Java代碼中的一些不容易發(fā)現(xiàn)的潛在錯誤，從而達到提高代碼質(zhì)量的目的。同動態(tài)分析工具和其它靜態(tài)分析工具相比，它擁有一些可貴的特性。
特點：
- 對代碼進行語法掃描，通過算法對代碼進行檢查分析。
- 和一些 bug 模式進行比較，最終標(biāo)明問題區(qū)域，輸出分析結(jié)果。
- 使用了額外的定理證明（theorem proving）技術(shù)來判斷一個潛在的錯誤是否是真正的錯誤，從而減輕了程序員判斷錯誤真?zhèn)嗡璧墓ぷ髁俊?/li>
9、LDRA Testbed
定義：LDRA Testbed為應(yīng)用軟件的確認和驗證提供強大的源代碼測試和分析功能，是獨特的質(zhì)量控制工具。 它有助于提高計算機軟件必需的可靠性，健壯性和盡可能的零缺陷，它的使用帶來時間、成本和效率上真實的節(jié)省，這些都是無法衡量其價值的。它是強大和完整的集成工具包，使先進的軟件分析技術(shù)應(yīng)用在開發(fā)生命周期的關(guān)鍵階段。
LDRA Testbed提供強大的分析功能，用于兩個主要的測試領(lǐng)域，靜態(tài)分析和動態(tài)分析。
- 靜態(tài)分析： 分析代碼，并且提供對代碼結(jié)構(gòu)的理解。
- 動態(tài)分析： 利用源代碼的插裝版本，使用測試數(shù)據(jù)執(zhí)行，在運行時發(fā)現(xiàn)軟件缺陷
使用LDRA testbed 的好處軟件開發(fā)和測試過程的成本效率分析工具單元、集成和系統(tǒng)測試的理想工具貫穿于軟件開發(fā)的整個生命周期LDRA Testbed應(yīng)用于許多不同的領(lǐng)域過程改進軟件測試軟件維護
LDRA Testbed的優(yōu)點：
- 改進軟件質(zhì)量
- 定位軟件缺陷
- 強制執(zhí)行工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)
- 減少維護費用40％以上
- 減少開發(fā)和測試成本75％以上
- 通過自動化過程提高員工動力
10、Yasca
定義：Yasca是一個開源靜態(tài)代碼分析工具插件框架, 集成流行的多語言靜態(tài)分析工具如findbugs/pmd/jlint/rats/cppcheck,由于插件本身多樣故可支持java c++等語言靜態(tài)分析.Yasca是一個用來尋找安全漏洞，在程序的源代碼中檢測代碼質(zhì)量、性能以及一致性的軟件。它集成了其他開源項目，其中包括FindBugs PMD ，JLint ， Cppcheck ，并掃描某些文件類型，以及自定義掃描書面的Yasca 這是一個命令行工具，與報告中生成的html ， CSV格式， XML，SQLite ，和其他格式。
