白盒测试又称结构测试、透明盒测试、逻辑驱动测试或基于代码的测试。白盒测试是一种测试用例设计方法，盒子指的是被测试的软件，白盒指的是盒子是可视的，你清楚盒子内部的东西以及里面是如何运作的。"白盒"法全面了解程序内部逻辑结构、对所有逻辑路径进行测试。"白盒"法是穷举路径测试。在使用这一方案时，测试者必须检查程序的内部结构，从检查程序的逻辑着手，得出测试数据。

一、白盒测试基本概念

1）白盒测试分类

白盒测试分类图

2）白盒测试方法

白盒测试方法图

二、白盒测试常用工具

代码分析检查工具：FindBugs、PMD

覆盖率工具：jacoco、EMMA

白盒测试工具：junit、testng

质量管理平台：SonarQube

编译工具：Ant、maven

Mock工具：Jmockit

数据库：mysql

持续集成工具：Jenkins

代码管理工具：SVN、git

2.1）覆盖率工具：jacoco简介

        JaCoCo是一个开源的覆盖率工具(官网地址：http://www.eclemma.org/JaCoCo/)，它针对的开发语言是java，其使用方法很灵活，可以嵌入到Ant、Maven中；可以作为Eclipse插件，可以使用其JavaAgent技术监控Java程序。很多第三方的工具提供了对JaCoCo的集成，如sonar、Jenkins等。

        JaCoCo包含了多种尺度的覆盖率计数器,包含指令级覆盖(Instructions,C0coverage)，分支（Branches,C1coverage）、圈复杂度(CyclomaticComplexity)、行覆盖(Lines)、方法覆盖(non-abstract methods)、类覆盖(classes)等。

我们先来看看jacoco覆盖率结果展示图：

jacoco覆盖率结果展示图

2.1.1）jacoco基本概念

行覆盖率：度量被测程序的每行代码是否被执行，判断标准行中是否至少有一个指令被执行。

类覆盖率：度量计算class类文件是否被执行。

分支覆盖率：度量if和switch语句的分支覆盖情况，计算一个方法里面的总分支数，确定执行和不执行的 分支数量。

方法覆盖率：度量被测程序的方法执行情况，是否执行取决于方法中是否有至少一个指令被执行。

圈复杂度：在（线性）组合中，计算在一个方法里面所有可能路径的最小数目，缺失的复杂度同样表示测 试案例没有完全覆盖到这个模块。

2.1.2）jacoco注入方式介绍

jacoco注入方式图

说明：

1、 JaCoCo在Byte Code时使用的ASM技术修改字节码方法，可以修改Jar文件、class字节码文件。

2、JaCoCo同时支持on-the-fly和offline的两种插桩模式。

3、 On-the-fly模式中， JVM中通过-javaagent参数指定特定的jar文件启动Instrumentation的代理程序，代理程序在通过Class Loader装载一个class前判断是否转换修改class文件，将统计代码插入class，测试覆盖率分析可以在JVM执行测试代码的过程中完成。

4、offline模式中，在测试前先对文件进行插桩，然后生成插过桩的class或jar包，测试插过桩 的class和jar包后，会生成动态覆盖信息到文件，最后统一对覆盖信息进行处理，并生成报告。

On-the-fly和offline比较：

On-the-fly模式更方便简单进行代码覆盖分析，无需提前进行字节码插桩，无需考虑classpath 的设置。

存在如下情况不适合on-the-fly，需要采用offline提前对字节码插桩：

(1) 运行环境不支持java agent。

(2) 部署环境不允许设置JVM参数。

(3) 字节码需要被转换成其他的虚拟机如Android Dalvik VM。

(4) 动态修改字节码过程中和其他agent冲突。

(5) 无法自定义用户加载类。

5、jacoco最小支持java5。

2.1.3）jacoco注入示例

jacoco注入示例图

2.1.4）jacocoAgent简介

        jacoco提供jacocoagent.jar，采用On-the-fly模式插桩，然后jacoco dump内存数据到本地，解析dump数据，得出代码覆盖率。

PS：具体配置方式请查看之前文章：《代码覆盖率解决方案》一文，在此不在累述。

地址：//www.greatytc.com/writer#/notebooks/10195615/notes/10727392

2.2）mock工具：jmockit简介

        JMockit是google code上面的一个java单元测试mock项目，是基于Java中的java.lang.instrument包开发，内部使用ASM库来动态修改java的字节码，可以Mock公共方法、私有方法、接口等。

2.2.1）Jmockit常用注解

@Mocked：被修饰的对象将会被Mock，对应的类和实例都会受影响（同一个测试用例中）

@Injectable：仅Mock被修饰的对象

@Capturing：可以mock接口以及其所有的实现类

@Mock：MockUp模式中，指定被Fake的方法

2.2.2）Jmockit常用类

Expectations：期望，指定的方法必须被调用

StrictExpectations：严格的期望，指定方法必须按照顺序调用

NonStrictExpectations：非严格的期望，是否调用和顺序不作要求

Verifications：验证，一般配合NonStrictExpectations来使用

Invocation：工具类，可以获取调用信息

Delegate：自己指定返回值，适合那种需要参数决定返回值的场景，只需指定匿名子类就可以。

MockUp：模拟函数实现

Deencapsulation：反射工具类

2.2.3）Jmockit使用示例

jmockit使用示例图

2.3）代码质量管理平台：sonar简介

        Sonar是一个代码质量管理平台，通过插件机制可以支持20多种开发语言代码质量管理与检测。通过不同的插件对搜集的结果进行再加工处理，通过量化的方式度量代码质量的变化，从而可以方便地对不同规模和种类的工程进行代码质量管理。同时 Sonar 还对大量的持续集成工具提供了接口支持，可以很方便地在持续集成中使用 Sonar。

Sonar可以从以下七个维度检测代码质量：

不遵循代码标准

潜在的缺陷

复杂度分析

重复率分析

注释率分析

单元测试覆盖率分析

耦合度分析

我们先看看sonar分析展示图：

sonar分析展示图

2.3.1）Sonar与maven集成配置

        sonar与maven集成，只需修改maven的settings.xml文件，加入以下内容即可：

soanr与maven集成图

2.3.2）Sonar与Ant集成配置

        soanr与Ant集成比较麻烦，需要在build.xml文件中引用相应的包，如：jacocoant.jar、sonar-ant-task-2.2.jar等。build.xml部分配置如下：

soanr与Ant集成图（一）

soanr与Ant集成图（二）

3）白盒测试执行

        白盒测试执行比较简单，可与jenkins集成，在持续集成过程中执行，也可在本地执行。

执行方式一：Jenkins构建过程中自动执行（jenkins+sonar+Ant/maven+jacoco+Findbugs集成）

执行方式二：本地Eclipse编译过程中自动执行（jenkins+sonar+ant/maven+jacoco+Findbugs集成）

4）白盒测试报告

        白盒测试报告可在sonar平台查看，比较方便，具体不在累述。