JUCA

Striped64类 Striped64是java1.8 juca中新增的多个累加器类的基础类。它的基本思想其实与并发数据结构的发展息息相关： 最原始的并发数据结构使用粗粒度的阻塞锁。如HashTable，直接将并行转换为串行，性能很差（在那个时代，它并没有错，“需要优化时才进行优化”）。 然后的想法是改进锁的粒度，仍然使用阻塞锁，但对加锁范围进行限定。如ConcurrentHashMap(1.6

LongAdder是什么？ 很多人根本连API文档都没有好好读，就喜欢吵着“JUC大法好，底层实现妙妙妙”，然后就钻入低层实现的分析了，浮躁是搞技术的大忌。 LongAdder的类文档说明如下： 一个或多个变量一起来维持一个初始为0的long类型的和。当更新(add())跨线程竞争时，变量集合可能会动态增长以减少竞争。方法sum()(或者，等效地，value())返回维持sum的变量之间的当前和。

主要内容：如何计算分支覆盖范围？分支覆盖技术用于覆盖控制流图的所有分支。它至少涵盖决策点的每个条件的所有可能结果(真和假)。分支覆盖技术是一种白盒测试技术，可确保每个决策点的每个分支都必须执行。 然而，分支覆盖技术和决策覆盖技术非常相似，但两者之间存在关键差异。决策覆盖技术涵盖每个决策点的所有分支，而分支测试涵盖代码的每个决策点的所有分支。 换句话说，分支覆盖遵循决策点和分支覆盖边缘。许多不同的指标可用于查找分支覆盖范围和决策覆

11.3. 测试覆盖率 就其性质而言，测试不可能是完整的。计算机科学家Edsger Dijkstra曾说过：“测试能证明缺陷存在，而无法证明没有缺陷。”再多的测试也不能证明一个程序没有BUG。在最好的情况下，测试可以增强我们的信心：代码在很多重要场景下是可以正常工作的。 对待测程序执行的测试的程度称为测试的覆盖率。测试覆盖率并不能量化——即使最简单的程序的动态也是难以精确测量的——但是有启发式方法

问题内容： 在我正在从事的项目中，我们有通过Selenium编写的功能测试。该应用程序随每个功能发行版进行功能更改。 有没有一种工具/机制可以跟踪自动化功能测试中的差距，以便至少手动测试人员可以关注这些领域？ 注意：我们并未执行FTDD，因此即使我们确保较高的单元测试覆盖率，功能测试覆盖率也可能会很差。我们使用NCover检查单元测试范围。 问题答案： 据我所知，至少有两个（商业但便宜）的工具可让

决策覆盖技术属于白盒测试，它为布尔值提供决策覆盖。此技术报告布尔表达式的真/假结果。每当语句中有两个或多个结果的可能性时，如while语句，if语句和case语句(控制流语句)，它被视为决策点，因为有两个结果为或。 决策覆盖率通过使用控制流图或图表涵盖代码的每个布尔条件的所有可能结果。 通常，决策点有两个决策值，一个是，另一个是，这就是为什么大多数时候结果总数是2的原因。决策覆盖率的百分比可以通过

语句覆盖是广泛使用的软件测试之一。它来自白盒测试。 语句覆盖技术用于设计白盒测试用例。该技术涉及至少执行一次源代码的所有语句。它用于计算源代码中源代码中执行的语句总数。 语句覆盖在白盒测试过程中得出测试用例的场景，该过程基于代码的结构。 在白盒测试中，测试人员的专注点是内部源代码和流程图或代码流程图的工作。 通常，在内部源代码中，有各种各样的元素，如运算符，方法，数组，循环，控制语句，异常处理程序

v2.0 Codecov报表 , 从2017-12-29后开始统计 测试覆盖率为 : , 可以从 https://codecov.io/gh/apache/dubbo 页面得到覆盖率报表 v1.0 基于 2.0.12 版本，统计于 2012-02-03

我在测试android以创建覆盖率测试报告时遇到问题。我使用./gradlew createDebugCoverageReport命令创建覆盖率报告。已创建报告，但所有测试的结果均为%0。第一个设备已植根，但第二个设备未植根。我们使用这两个设备测试勺子，并查看勺子输出。所以这两个设备一起使用。问题：当我们使用第一个设备（根设备）运行此命令时，将按预期创建所有覆盖率测试结果，但当我们同时使用两个设备

我已经成功地用Karma和Webpack为我的沙盒项目设置了测试。代码覆盖率指标由伊斯坦布尔仪器加载器收集。让我困扰的是，我只得到测试中导入的模块的报告覆盖率，所以报告的100%覆盖率实际上是一个肮脏的谎言。 寻找解决方案，我在伊斯坦布尔Instrumenter Loader的自述文件中找到了一段话： 要为所有组件创建代码覆盖率报告（即使是那些尚未进行测试的组件），您必须需要所有1）源代码和2）测