精準測試：JaCoCo 的百分百覆蓋率意味著沒有缺陷嗎？

在軟體開發中，許多開發和測試工程師認為只要透過 JaCoCo 實現了 100% 的程式碼覆蓋率，軟體就會沒有缺陷，可以高枕無憂。但這種想法其實是一個誤解。本文將透過實際的程式碼示例，揭示即使 JaCoCo 達到 100% 的程式碼覆蓋率，系統仍然可能存在嚴重缺陷的原因。

故事一

假設你正在開發一款健康風險評估應用，該應用的核心功能包含兩個分支，每個分支根據不同的健康因子採用不同的計算邏輯。現在，測試工程師設計了兩個測試用例，分別針對年齡為 54 歲和 41 歲的情況。測試完成後，JaCoCo 顯示程式碼覆蓋率達到了 100%。然而，儘管兩個測試用例的程式碼都被執行，但其中一個用例透過，另一個卻未透過。

public static int calculateRiskFactor(int age, int healthIndex) {
    if (age > 50) {
        return (age * healthIndex) / 5;  // 年齡大於50時，使用正確的計算方法
    } else {
        return (age + healthIndex) * 2;  // 年齡50或以下時，使用錯誤的計算方法
    }
}

這個故事說明，即使 JaCoCo 顯示程式碼覆蓋率為 100%，這並不代表系統沒有問題。我們仍然需要考慮，所執行的程式碼是否真正透過了測試。現實中的程式碼遠比這個例子複雜，有些程式碼可能被執行過但未透過，再次執行時雖然透過了，卻未覆蓋到對應的程式碼路徑。然而，JaCoCo 依然將其計入 100% 的覆蓋率。
那怎樣避免這種情況呢？這時，我們需要引入測試用例與程式碼的關聯，並確保程式碼的執行根據測試用例的透過狀態可逆。對於未透過的程式碼，不應計入覆蓋率範圍內。
1. JaCoCo 無法和用例進行關聯，要實現僅透過的測試用例關聯，首先要建立用例和程式碼的關聯。

下面是一個例子，如何透過機器人助手，建立用例和程式碼的關聯：機器人助手輔助測試人員協同執行測試用例的執行，同時自動對測試過程捕獲和留痕

2. 帶有用例和程式碼關聯的覆蓋率資料過來時，先快取，判斷是否透過，透過時才記錄。

透過這樣的方式就可以去除干擾並得到有效的覆蓋率資料。

故事二

再假設你正在開發一款關鍵應用，其中的核心功能只有三行程式碼。這段程式碼涉及計算一個關鍵的健康因子，該引數將用於控制保險費用的計算。由於該費用不能出錯且功能至關重要，你決定為這段程式碼編寫多個單元測試，以確保其準確性和穩定性。

public static int calculateRiskFactor(int age, int healthIndex) {
    int adjustedAge = (age / 2) + (healthIndex * 3);
    int riskFactor = (adjustedAge * healthIndex) / (age - healthIndex * 2); 
    return riskFactor + (age % healthIndex);
}

你為這段程式碼編寫了五個單元測試，所有測試都順利透過。更讓人興奮的是，JaCoCo 的測試報告顯示程式碼覆蓋率達到了 100%。於是你認為這段程式碼已經無懈可擊。
然而，第二天你發現，使用這段程式碼的系統在生產環境中出現了嚴重問題。當 age 的值正好是 healthIndex 的兩倍時，函式會觸發除以零的錯誤，導致系統崩潰。
例如，當 age 為 40，healthIndex 為 20 時，以下程式碼將觸發除零錯誤：

ublic static void main(String[] args) {
    int age = 40;
    int healthIndex = 20; // healthIndex * 2 == age

    int risk = calculateRiskFactor(age, healthIndex);
    System.out.println("Risk Factor: " + risk);
}

儘管這段程式碼的覆蓋率達到了 100%，但顯然它並不完美。在實際的複雜系統中，類似的問題可能有成千上萬，即使程式碼覆蓋率看似完美，問題仍然層出不窮。
JaCoCo 的 100% 程式碼覆蓋率並不能保證軟體質量。追求更高的覆蓋率不能神奇地解決所有問題。對於這種情況，我們需要引入更多手段，例如對程式碼本身進行風險識別，建立風險程式碼庫，以便識別潛在風險，協助提升測試的全面性和深度，而不僅僅是追求表面的覆蓋率數字。開發和測試工程師應當關注程式碼的實際行為，特別是那些測試無法覆蓋的邊緣情況，以真正提升軟體的可靠性和安全性。

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