实际上多数业务系统都会存在这个通病：线上僵尸代码

•可能是前期产品对业务场景没有分析到位

<dependency>    <groupId>org.jacoco</groupId>    <artifactId>org.jacoco.ant</artifactId>    <version>0.8.3</version></dependency><dependency>     <groupId>org.apache.ant</groupId>     <artifactId>ant</artifactId>     <version>1.9.9</version> </dependency>

添加一个url地址，通过ant执行dump task用于Dump Coverage文件，避免使用配置文件且同时需要运维同事帮忙操作的问题。

@RestController@RequestMapping("/coverage")public class CoverageController {
    @PostMapping("dump")    @NoCheckMenuPermission    public Result<Boolean> dumpCoverageFile() {        DumpTask dumpTask = new DumpTask();        // dump文件地址        dumpTask.setDestfile(new File("/export/Data/coverage/code-cover.exec"));        // 多次dump追加形式        dumpTask.setAppend(true);        // 选一个空闲接口即可        dumpTask.setPort(8840);        // 默认本机        dumpTask.setAddress("127.0.0.1");        dumpTask.execute();        return Result.succeed(true);    }}

java启动参数添加如下：存在多个javaagent时比如pfinder之类在其后添加即可。

#decompress file 解压依赖，获得jacocoagent.jar包，避免需要联系运维上传包jar -xvf $BASEDIR/lib/org.jacoco.agent-0.8.3.jar

-javaagent:$BASEDIR/bin/jacocoagent.jar=includes=com.jdwl.*,output=tcpserver,port=8840,address=127.0.0.1 -Xverify:none

图1.

premain方法中可以通过Instrumention的addTransformer添加ClassFileTransformer接口的实现类，该接口中仅有一个方法如下，通过实现ClassTransformer我们可以定义自己的代码增强方法。可以使用ASM，亦可以使用javasist等高级类库。

相关实践：Diving Into Bytecode Manipulation: Creating an Audit Log With ASM and Javassist | New Reli（https://newrelic.com/blog/best-practices/java-performance-monitoring）

资源预留/export目录自定义处理（http://help.jcd.jd.com/help/jdos_jdd/novice/）

图2.

• 增加配置脚本 /home/admin/clean_export.sh（脚本默认内容上增加了 && $9 != "coverage"）

输出的文件路径为/export/Data/coverage/code-cover.exec

#! /bin/bash
ls -lh /export | awk 'NR >1 {print}' | awk '{if ($9 != "Data") print $9}' | xargs -i /bin/rm -rf /export/{} > /dev/null 2>&1ls -lh /export/Data | awk 'NR >1 {print}' | awk '{if ($9 != "jdos.jd.com" && $9 != "coverage") print $9}' | xargs -i /bin/rm -rf /export/Data/{} > /dev/null 2>&1

图3.

图4.

 cd /export/Data/coverage

 curl -s up.bastion.jd.com/file/up | bash

绿色覆盖（活跃代码）

图5.

图6.

Reference

1.JaCoCo - Documentatio（https://www.jacoco.org/jacoco/trunk/doc/index.html）

2.javaagent使用指南 - rickiyang - 博客园 (cnblogs.com）（https://www.cnblogs.com/rickiyang/p/11368932.html）

3.使用Jacoco统计服务端代码覆盖情况实践 - M104 - 博客园 (cnblogs.com）（https://www.cnblogs.com/ccoder/p/15369719.html#4946710）

4.Diving Into Bytecode Manipulation: Creating an Audit Log With ASM and Javassist | New Reli（https://newrelic.com/blog/best-practices/java-performance-monitoring）

5.1.1缩短需求交付周期

图7.

5.1.2降低开发阶段停留时长

2023/1月落地后，开发阶段时长缩短到 4天 以下（由 4.54 缩短至 3.11，缩短约31%），呈明显缩短趋势！

图8.

5.2.1降低研发认知负荷

平均系统重复代码块数从 31 下降至 27 左右，降低了系统维护成本！

图9.

5.2.2提升人均需求吞吐量

自从2023/1月落地实践后，人均需求的吞吐量也大幅度提升，从之前 1.5 提升到 2.5 左右。

图10.

5.3.1减少自动化bug数

随着2023年1月以来的不断实践，自动化发现的bug数也逐月递减，从11个/月 -> 9个/月 -> 6个/月 -> 5个/月。

图11.

5.3.2提升单测覆盖率

自从2023年1月落地实践后，随着删除掉大量僵尸代码，整体代码总量在减少，无效代码被无情下线，同时提升了单测代码覆盖率，呈上升趋势！单测行覆盖率从 51.33% -> 52.28%，提升系统质量！

• 随着需求不断迭代交付，业务代码必然不断累积，运维成本不断升高，如果线上无用功能的代码一直残留，对研发来说是巨大的累赘！对于此类代码约定俗成为 “僵尸代码”。

• 赶快利用jacoco探针深入分析系统的一行行代码，看到线上功能运行最真实的一面，参照代码的覆盖情况，针对性下线和删除僵尸代码，让系统瘦身，让研发减负！

  
  

  
  

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