质量左移：静态代码质量管理

静态代码质量管理概要

IT团队通过静态代码质量管理实践质量左移&内建质量，及时在开发过程中发现问题。本文探讨了静态代码质量管理的方法，涉及概念范畴、规则制定、组织级代码规范、工具选择和质量提升策略。

概念范畴

静态代码分析工具帮助早期发现代码问题，提高代码质量。它涉及从软件模块收集数据、计算复杂性、产生图形化表示、检查代码等过程，旨在查找bug、符合安全标准和软件安全防护。

静态代码规则制定方法

制定代码检查规则应考虑技术栈特征、规则运行时长、可靠性和误报率。实验数据显示，执行时长应控制在5分钟以内，超过10分钟难以接受。规则应聚焦核心技术债问题。

组织级代码规范制定

组织级规模化应用时，建立知识库和网站对工具规则进行说明，设计规则集下发机制，制定组织级工具使用规范。

静态代码扫描工具选择

选择工具应考虑执行时长、可靠性、误报率等因素。介绍了常用工具如checkstyle、findbugs、PMD、ESlint/TSlint、SonarQube、NPM audit和Fortify SCA。

静态代码质量指标

静态代码质量指标包括编译告警数、平均函数/文件代码行数、冗余代码、代码重复率和圈复杂度等。

静态代码质量提升策略

提升策略包括制定统一规范、选择试点代码库、先治理增量再存量、定期推进解决问题。监控手段包括静态代码扫描、JUnit单元测试、代码Review、自动化构建和测试。

总结

静态代码质量管理对软件质量至关重要，本文介绍了相关的管理方法，旨在帮助提升软件的质量和稳定性。

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文章来源：

DevOps落地与转型

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