Java静态检测工具的简单介绍 from:http://qa.taobao.com/?p=9015 静态检查:静态测试包括代码检查、静态结构分析、代码质量度量等。它可以由人
工进行,充分发挥人的逻辑思维优势,也可以借助软件工具自动进行。
代码检查代码检查包括代码走查、桌面检查、代码审查等,主要检查代码和
设计的一致性, 代码对标准的遵循、可读性,代码的逻辑表达的正确性,代
码结构的合理性等方面;可以发现违背程序编写标准的问题,程序中不安全、
不明确和模糊的部分,找出程序中不可移植部分、违背程序编程风格的问题,
包括变量检查、命名和类型审查、程序逻辑审查、程序语法检查和程序结构
检查等内容。”。看了一系列的静态代码扫描或者叫静态代码分析工具后,
总结对工具的看法:静态代码扫描工具,和编译器的某些功能其实是很相似的,
他们也需要词法分析,语法分析,语意分析...但和编译器不一样的是他们可
以自定义各种各样的复杂的规则去对代码进行分析。
静态检测工具:
PMD:1)PMD是一个代码检查工具,它用于分析 Java 源代码,找出潜在的 问题:
1)潜在的bug:空的try/catch/finally/switch语句
2)未使用的代码:未使用的局部变量、参数、私有方法等
3)可选的代码:String/StringBuffer的滥用
4)复杂的表达式:不必须的if语句、可以使用while循环完成的for循环
5)重复的代码:拷贝/粘贴代码意味着拷贝/粘贴bugs
2)PMD特点:
1)与其他分析工具不同的是,PMD通过静态分析获知代码错误。也就是说,在
不运行Java程序的情况下报告错误。
2)PMD附带了许多可以直接使用的规则,利用这些规则可以找出Java源程序的许
多问题
3)用户还可以自己定义规则,检查Java代码是否符合某些特定的编码规范。
3)同时,PMD已经与JDeveloper、Eclipse、jEdit、JBuilder、BlueJ、
CodeGuide、NetBeans、Sun JavaStudio Enterprise/Creator、
IntelliJ IDEA、TextPad、Maven、Ant、Gel、JCreator以及Emacs
集成在一起。
4)PMD规则是可以定制的: 可用的规则并不仅限于内置规则。您可以添加新规则:
可以通过编写 Java 代码并重新编译 PDM,或者更简单些,编写 XPath 表
达式,它会针对每个 Java 类的抽象语法树进行处理。
5)只使用PDM内置规则,PMD 也可以找到你代码中的一些真正问题。某些问题可能
很小,但有些问题则可能很大。PMD 不可能找到每个 bug,你仍然需要做单元测
试和接受测试,在查找已知 bug 时,即使是 PMD 也无法替代一个好的调试器。
但是,PMD 确实可以帮助你发现未知的问题。
FindBugs
1)FindBugs是一个开源的静态代码分析工具,基于LGPL开源协议,无需
运行就能对代码进行分析的工具。不注重style及format,注重检测真正
的bug及潜在的性能问题 ,尤其注意了尽可能抑制误检测(false positives)
的发生。以bytecode(*.class、*.jar)为对象进行检查。除了单独动作,还可
以用作Eclipse 的plug-in,以及嵌入Ant作为task之一 进行利用。
2)findbugs自带检测器的介绍: findbugs自带60余种Bad practice,80余种
Correntness,1种Internationalization,12种Malicious code
vulnerability,27种Multithreaded correntness,23种Performance,
43种Dodgy。
3)Findbugs的一些特点:
1)FindBugs主要着眼于寻找代码中的缺陷,这就与其他类似工具有些区别了,
直接操作类文件(class文件)而不是源代码。
2)FindBugs可以通过命令行、各种构建工具(如Ant、Maven等)、独立的
Swing GUI或是以Eclipse和NetBeans IDE插件的方式来运行。
3)FindBugs输出结果既可以是XML的,也可以是文本形式的。
4)开发者可以通过多种方式来使用FindBugs,最常见的是在新编写模块的代码
分析以及对现有代码进行更大范围的分析。
5)不注重style及format,注重检测真正的bug及潜在的性能问题,
尤其注意了尽可能抑制误检测(false positives)的发生。
4)FindBugs可检测的bug pattern举例:
检测java programing中容易陷入的bug pattern,equals() 实现时的一般规约违反
Null pointer的参照 ,Method的返回值的check遗漏 ,初始化前field的访问,
Multi-thread的正确性, 同期化处理的矛盾, 无条件的wait(), Code的脆弱性 ,
可以变更的静态object ,内部数列参照的return等
Checkstyle
1)定义: Checkstyle是一款检查Java程序源代码样式的工具。
2)特点:
1)它可以有效的帮助我们检视代码以便更好的遵循代码编写标准,特
别适用于小组开发时彼此间的样式规范和统一。
2)Checkstyle提供了高可配置性,以便适用于各种代码规范,所以
除了使用它提供的几种常见标准之外,你也可以定制自己的标准。
3)Checkstyle提供了支持大多数常见IDE的插件,大部分插件中就含有
最新的Checkstyle,就不用费心再部署一份了。
4)Checkstyle可以检查代码的很多方面,从传统观点看,它主要是用来
检查代码层面的,自从第三版以后,它的内部架构作了重大改变,很多
其它意图的检测加了进来,现在Checkstyle可以检查像类设计的问题,
重复代码,如锁的双重检查的bug模式。
3)CheckStyle的主要流程是:
1)对Java文件进行词法语法分析,生成语法树。
2)载入配置文件(checkstyle-metadata.xml以及自定义的配置文件)
register check事件。
3)按照深度优先遍历对语法树进行解析,按照注册的事件,在到达某些节点
( AST ) 时进行style检查(AST,A child-Sibling Tree,是语法
树中的某个节点,其类型在TokenTypes类中定义。)
4)我们所说的自定义Style的检查,就是在第二步设定的。
这里牵涉到一个叫com.puppycrawl.tools.checkstyle.api.Check 的类,
我们通常需要重载其中的两个函数: public int[] getDefaultTokens()
和public void visitToken(DetailAST ast). 这两个函数的含义为,
在遍历语法树的过程中,每当到达getDefaultTokens函数所返回的AST类型,
程序就进入visitToken进行具体的检查和分析,即,真正的分析检查过程是在
visitToken中实现的。
Hammurapi
1)定义: Hammurapi它是一个开源的代码审查/评审(review)工具。它可以帮助改进
Java代码的质量。它可以基于一套设计规范来分析代码库。当它碰到违反规
范的地方,会在报告中标识。就像Checkstyle一样,它与Ant无缝集成并且
由基于XML配置文件来驱动。
2)特点:
1)Hammurapi是用来强制代码设计规范的。
2)Hammurapi是一个遵循设计的工具,提供了自动而且一致的方式来实现设计规范,
因此使代码评审更加有效而轻松。
3)Hammurapi如何工作:
Hammurapi这样的代码分析工具都带有语言分析器。语言分析器是一种输入
语言代码并输出抽象语法树的工具。这个树上的节点代表语言标识。例如,考
虑一下简单的算术表达式:3+4. 语言分析器会解析他成为一个如图5所示的语
法树。在这个树中,节点+代表操作符标识。节点3和4是操作数标识Hammurapi
使用ANTLR(另一个语言识别工具)作为语言分析器。然而ANTLR API是相当底层的。
为改善可用性,Hammurapi使用另一个API,基于ANTLR 的JSEL(Java源程序
工程类库),来访问抽象语法树。 一旦树构建完成,一种树遍历算法就被用来访
问树中每一个节点。每次访问到一个节点,一种回调机制(Visitor模式)被用来
提示相应的检查器。在这些回调方法中,检查器收集相关的信息来确定是否有违反
规范的地方存在。
Lint4j
1)定义:Lint4J是一个针对Java的源代码分析工具,它可以对Java源码和字节
码进行静态分析,判断其中是否存在死锁、性能问题或者伸缩性问题。
它可以集成到任何IDE种或构建系统
2)特点:
1)检测代码语法规则
2)潜在的bug
3)检测编码模式对代码可读性及大小的影响
4)检测是否违反EJB规范
Sonar
1)定义:代码质量管理工具Sonar提供了设计与架构度量。Sonar 2.0引入了
针对Java应用的设计分析、架构与面向对象的度量,Sonar 2.1可以
检测到未使用的方法以及对不建议使用方法的调用。是一个集成了
CheckStyle,PMD,Findbugs的代码校验规则 ,重复代码发现,
代码测试覆盖率, 代码注释率,及所有的检测率变化追踪的完美
代码质量检查工具。它包含了代码质量检测的七个方面,如下图
2)特点:
1)代码覆盖:通过单元测试,将会显示哪行代码被选中。
2)改善编码规则。
3)搜寻编码规则:按照名字,插件,激活级别和类别进行查询。
4)项目搜寻:按照项目的名字进行查询。
5)对比数据:比较同一张表中的任何测量的趋势。
6)单元测试
3)Sonar2.1:
Sonar还基于Squid引入了一个全新的规则引擎、Sonar解析器既可以处
理源代码,也可以处理字节码,解析器带有内建的规则,可以检测未使用
的私有与保护方法以及客户端对不建议使用的方法的调用。
Squid通过分析应用源代码、Java API和外部程序库
的字节码来决定哪些方法、类和属性是不建议使用的。
Sonar 2.1的新特性:
1)一个全新的“Libraries”页面,显示了项目中所有的程序库和依赖,该特性要求使用
Maven来构建项目。
一旦在Sonar站点的主页上选择了一个项目,该服务就会以
可视化的树形结构展示出项目依赖。此外,还有一个可选的
动态过滤器,可以根据名称过滤程序库以便在应用的依赖间导航。
2)用于搜索程序库使用情况的“Dependencies”页面。比如说,可以
搜索到使用了第三方框架如Commons Logging 1.1的所有项目。
3)可以使用各种插件扩展Sonar的功能。现在有一个全新的
“System Info”页面显示了系统属性、已装插件和Java虚拟机内存
统计信息。该页面还给出了关于Sonar配置和数据库统计的详细信息。
4)一个用于管理已装插件和系统信息的管理控制台。
最新版的Sonar为这些插件引入了一个测试框架和一个客户化的Maven
生命周期管理工具。它还带有一个用于集成项目事件的
Web Service并在项目的size widget中增加了一个新的度量模块。
JDepend
1)JDepend一个开放源代码的可以用来评价Java程序质量的优秀工具,
它遍历Java class的文件目录,以Java包(package)为
单位,为每一个包/类自动生成 包的依赖程度,稳定性,可靠度等
的评价报告,根据这些报告,我们可以得到包或类之间的依赖关
系,并分析出包的稳定程度,抽象程度,是否存在循环依耐关系等 。
可以根据JDepend给出的报告数据,分析出我们的包是否是
可靠的,稳定的,健壮的包,是否符合面向对象的设计原则。
2)特点:
1)评价设计质量
2)翻转依赖性
3)支持并行开发和极限编程
4)独立的发布模块
5)识别package的循环依赖
3)Depend生成的Java包的质量评价报告主要包括:
1)Number of Classes and Interfaces:实现类与抽象接口的数目
2)Abstractness (A):包的抽象度。指一个包内包含的抽象类或接口
占整个包中的类的比重。
3)Afferent Couplings (Ca):向心耦合。依赖该包(包含的类)的外
部包(类)的数目(i.e. incoming dependencies),该数值越大,
说明该包的担当的职责越大,也就越稳定。
4)Efferent Couplings (Ce):离心耦合。被该包依赖的外部包的数目
(i.e. outgoing dependencies),该数值越大, 说明该包越不独
立(因为依赖了别的包),也越不稳定。
5)Instability (I):衡量一个包的不稳定程度。I=Ce/(Ce+Ca)。它的值处于
[0,1]之间。I=0时说明包是最稳定的,反之I=1则说明包极不稳定。
6)Distance from the Main Sequence (D): 该指标主要用来评价包的抽象
程度与稳定程度的平衡关系,它可以用二维直线图 A + I = 1 来表示。
7)Package Dependency Cycles:包的循环依赖度。
IBM Checking Tool for Bugs Errors and Mistakes(简称BEAM)
1) 定义:是 IBM 开发的一个静态分析工具,可以用于分析并查找出 C, C++ 和 Java
代码中的一些不容易发现的潜在错误,从而达到提高代码质量的目的。同动态
分析工具和其它静态分析工具相比,它拥有一些可贵的特性。
2)特点:
1)对代码进行语法扫描,通过算法对代码进行检查分析
2)和一些 bug 模式进行比较,最终标明问题区域,输出分析结果
3)使用了额外的定理证明(theorem proving)技术来判断一个潜在的错误是否
是真正的错误,从而减轻了程序员判断错误真伪所需的工作量
LDRA Testbed
1)定义:LDRA Testbed为应用软件的确认和验证提供强大的源代码测试和分析功能,
是独特的质量控制工具。 它有助于提高计算机软件必需的可靠性,健壮性和尽
可能的零缺陷,它的使用带来时间、成本和效率上真实的节省,这些都是无法衡
量其价值的。它是强大和完整的集成工具包,使先进的软件分析技术应用在开发生
命周期的关键阶段。
2)LDRA Testbed提供强大的分析功能,用于两个主要的测试领域,静态分析和动态分析。
1)静态分析: 分析代码,并且提供对代码结构的理解。
2)动态分析: 利用源代码的插装版本,使用测试数据执行,在运行时发现软件缺陷
3) 使用LDRA testbed 的好处
软件开发和测试过程的成本效率分析工具
单元、集成和系统测试的理想工具
贯穿于软件开发的整个生命周期
LDRA Testbed应用于许多不同的领域
过程改进
软件测试
软件维护
LDRA Testbed的优点:
改进软件质量
定位软件缺陷
强制执行工业标准
减少维护费用40%以上
减少开发和测试成本75%以上
通过自动化过程提高员工动力
Yasca
1) 定义:yasca是一个开源静态代码分析工具插件框架, 集成流行的多语言静态分析工
具如findbugs/pmd/jlint/rats/cppcheck,由于插件本身多样故可支持java
c++等语言静态分析.Yasca是一个用来寻找安全漏洞,在程序的源代码中检测代
码质量、性能以及一致性的软件。它集成了其他开源项目,其中包括FindBugs
PMD ,JLint , Cppcheck ,并扫描某些文件类型,以及自定义扫描书面的
Yasca 这是一个命令行工具,与报告中生成的HTML , CSV格式, XML的,的
SQLite ,和其他格式。
[sonar@harbor docker]$ cat cmd
# 运行postgres数据库
$ docker run --name postgresqldb --restart=always -p 5432:5432 \
-e POSTGRES_USER=root \
-e POSTGRES_PASSWORD=123456 \
-d postgres:9.6.23
# 进入postgres容器,创建用户名和密码
$ docker exec -it postgresqldb bash
# 登录数据库
psql -U root -W
# 创建用户名和密码
create user sonar with password 'sonar';
create database sonar owner sonar;
grant all privileges on database sonar to sonar;
# 不连接postgres数据库运行命令(不推荐)
docker run --name sonarqube --restart=always -p 9000:9000 -d naumy/hitrend-sonarqube:v1.0
# 运行sonarqube容器
docker run -d --name sonarqube --restart=always \
-p 9000:9000 \
-e sonar.jdbc.username=sonar \
-e sonar.jdbc.password=sonar \
-e sonar.jdbc.url=jdbc:postgresql://139.198.176.140:5432/sonar \
sonarqube:9.1.0-community
===========================
docker network create sonar-postgres
echo "vm.max_map_count=262144" > /etc/sysctl.conf
sysctl -p
db:
docker run --name postgres -d -p 5432:5432 --net sonar-postgres -v /service/server/sonarqube/postgresql:/var/lib/postgresql -v /service/server/sonarqube/postgresql/data:/var/lib/postgresql/data -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro -e POSTGRES_USER=sonar -e POSTGRES_PASSWORD=sonar -e POSTGRES_DB=sonar -e TZ=Asia/Shanghai --restart always --privileged=true --network-alias postgres -d harbor.jettech.com/jettechtools/postgres:12
sonar:
[sonar@harbor docker]$ docker cp 30206598257c:/opt/sonarqube/conf /service/server/sonarqube/sonar/conf
[sonar@harbor docker]$ docker cp 30206598257c:/opt/sonarqube/extensions /service/server/sonarqube/sonar/extensions
[root@harbor ~]# chown -R 999.999 /service/server/sonarqube/sonar
docker run -d --name sonar -p 9000:9000 -e ALLOW_EMPTY_PASSWORD=yes -e SONARQUBE_DATABASE_USER=sonar -e SONAR_JDBC_USERNAME=sonar -e SONAR_JDBC_PASSWORD=sonar -e SONARQUBE_JDBC_URL="jdbc:postgresql://postgres:5432/sonar" --net sonar-postgres --privileged=true --restart always -v /service/server/sonarqube/sonar/logs:/opt/sonarqube/logs -v /service/server/sonarqube/sonar/conf:/opt/sonarqube/conf -v /service/server/sonarqube/sonar/data:/opt/sonarqube/data -v /service/server/sonarqube/sonar/extensions:/opt/sonarqube/extensions -d harbor.jettech.com/jettechtools/sonarqube:7.8-community
docker-compose 方式 由于es需要非root权限启动 第一次启动完 chown -R 999.999 sorna目录在重新启动
[sonar@harbor docker]$ docker-compose -f sonarqube-compose.yml up -d
[sonar@harbor docker]$ cat sonarqube-compose.yml
version: "3"
services:
sonarqube:
image: harbor.jettech.com/jettechtools/sonarqube:7.8-community
ports:
- "9000:9000"
depends_on:
- db
networks:
- sonarnet
environment:
SONAR_JDBC_URL: jdbc:postgresql://db:5432/sonar
SONAR_JDBC_USERNAME: sonar
SONAR_JDBC_PASSWORD: sonar
volumes:
- sonarqube_conf:/opt/sonarqube/conf
- sonarqube_data:/opt/sonarqube/data
- sonarqube_extensions:/opt/sonarqube/extensions
- sonarqube_bundled-plugins:/opt/sonarqube/lib/bundled-plugins
#- /service/server/sonarqube/sonar/conf:/opt/sonarqube/conf
#- /service/server/sonarqube/sonar/data:/opt/sonarqube/data
#- /service/server/sonarqube/sonar/extensions:/opt/sonarqube/extensions
#- /service/server/sonarqube/sonar/bundled-plugins:/opt/sonarqube/lib/bundled-plugins
db:
image: harbor.jettech.com/jettechtools/postgres:12
networks:
- sonarnet
environment:
TZ: Asia/Shanghai
POSTGRES_USER: sonar
POSTGRES_PASSWORD: sonar
volumes:
- postgresql_data:/var/lib/postgresql/data
#- /service/server/sonarqube/db/postgresql/data:/var/lib/postgresql/data
networks:
sonarnet:
driver: "bridge"
volumes:
sonarqube_conf:
sonarqube_data:
sonarqube_extensions:
sonarqube_bundled-plugins:
postgresql_data:
1.在线安装:配置—应用市场—findbugs—安装
2.在线安装不成功也可进行离线安装
(1)先下载 sonar-java-plugin
下载地址:https://binaries.sonarsource.com/Distribution/sonar-java-plugin/sonar-java-plugin-5.12.1.17771.jar
(2)下载sonar-findbugs.jar
下载地址[root@harbor plugins]# wget https://github.com/spotbugs/sonar-findbugs/releases/download/3.10.0/sonar-findbugs-plugin-3.10.0.jar
将sonar-findbugs-plugin.jar 放入**\sonarqube-7.8\extensions\plugins 文件夹下,重启sonarQube服务
此时,SonarQube的默认检测规则变为Findbugs Security Audit
插件设为默认
创建聚合规则
这里也是两种方式,这里只演示第一种,继承的方式比较简单这里就不过多介绍
将 findBugs 添加到 聚合规则
中
添加规则
点击应用即可
通过这种方式我们已经将我们所需要聚合的规则添加进来了,点击 齿轮 设置为默认即可
为什么要这么做,因为这个还可以继续将其他的规则也添加到一起,这样就形成了一个聚合的规则,然后将当前规则设置为默认即可,这样就包含了N多规则
例如:我们的项目要求就是 FindBugs+Sonar way(系统默认)+P3C(阿里)+PMD(开源代码检测工具)P3C和PMD安装:
SonarQube-插件-离线安装PMD+阿里P3C_森林猿的博客-CSDN博客_sonar-pmd-p3c
mvn clean install -Dmaven.test.skip=true
mvn clean install -Dmaven.test.skip=true
如果报错了将 settings.xml的镜像都去掉,使用默认仓库就是将编译好的 jar 包,复制到 ***\sonarqube-8.6\sonarqube-7.8\extensions\plugins
下面即可
建议先看一下这篇文章… https://blog.csdn.net/vistaed/article/details/114175398
原来是 findBugs的 规则,现在又添加了 P3C的支持~~~
执行: sonar-scanner
https://binaries.sonarsource.com/Distribution/sonar-scanner-cli/sonar-scanner-cli-3.3.0.1492-linux.zip
[root@localhost sonar-scanner]# cat conf/sonar-scanner.properties
#Configure here general information about the environment, such as SonarQube server connection details for example
#No information about specific project should appear here
#----- Default SonarQube server
#sonar.host.url=http://localhost:9000
#----- Default source code encoding
#sonar.sourceEncoding=UTF-8
sonar.host.url=http://172.16.10.1:9000
sonar.login=admin
sonar.password=123456aA
sonar.sourceEncoding=UTF-8
sonar.language=java
sonar.java.libraries=/home/sonar/lombok.jar
sonar.sources=src
sonar.java.binaries=target/classes
sonar.jdbc.username=sonar
sonar.jdbc.password=sonar
sonar.jdbc.url=jdbc:postgresql://172.16.10.1:5432/sonar?currentSchema=public
[root@localhost sonar-scanner]# cat /etc/profile
SONAR_SCANNER_HOME=/var/jenkins_home/base/sonar-scanner
export PATH=${SONAR_SCANNER_HOME}/bin:${PATH}
lombok:
项目里面:
[root@localhost jettoloader-eureka]# ls
docker pom.xml sonar-project.properties src target
[root@localhost jettoloader-eureka]# pwd
/opt/work/jenkins/data/workspace/jettoloader-eureka
[root@localhost jettoloader-eureka]# cat sonar-project.properties
# 项目的key唯一不重复即可 项目Key,需要唯一,建议使用GroupId+ArtifactId
sonar.host.url=http://172.16.10.1:9000
sonar.login=admin
sonar.password=123456aA
#sonar.branch.name=develop
#sonar.dynamicAnalysis=reuseReports
#sonar.coverage.jacoco.xmlReportPatchs=
#sonar.java.coveragePlugin=
#sonar.java.imclusions=
#sonar.exclusions=
sonar.java.libraries=/var/jenkins_home/base/sonar-scanner/lombok.jar
sonar.projectKey=com.jettech.jettoloader.jettoloader-eureka
# 项目的名字 项目名称,跟ArtifactId保持一致即可
sonar.projectName=jettoloader-eureka
# 项目的版本 项目版本,跟pom.xml保持一致即可
sonar.projectVsersion=develop
# 需要分析的源码的目录,多个目录用英文逗号隔开 源码目录,Java项目默认就是src,如果项目有多个module,那就需要配置为{moduleDirectory}/src
sonar.sources=src
# sonarQube扫描的对象是.class而不是.java文件 编译产出的classes目录,如果项目有多个module,那就需要配置为{moduleDirectory}/target/classes
sonar.java.binaries=target/classes
# 解析的开发语言,如果需要解析其他语言,需要下载对应的插件
sonar.language=java
#编码格式
sonar.sourceEncoding=UTF-8
#项目结构
#-admin
# --core
# --service
# --web
# pom.xml
# README.md
# sonar-project.properties
#sonar-project.properties 内容
#sonar.projectKey=admin
#sonar.projectName=admin
#sonar.sources=core/src,service/src,web/src
#sonar.java.binaries=core,service,web
#https://blog.csdn.net/u014756339/article/details/112328930
[root@localhost jettoloader-eureka]# sonar-scanner
或者
/var/jenkins_home/base/sonar-scanner/bin/sonar-scanner scan -X -Dsonar.host.url=http://172.16.10.1:9000 -Dsonar.sourceEncoding=UTF-8 -Dsonar.sources=src -Dsonar.language=java -Dsonar.login=admin -Dsonar.projectVersion=develop -Dsonar.java.binaries=target/classes -Dsonar.projectKey=jettoloader-eureka -Dsonar.password=******** -Dsonar.projectName=jettoloader-eureka -Dsonar.projectBaseDir=/opt/work/jenkins/data/workspace/jettoloader-eureka
jenkins集成:
服务端:
客户端也就是sonar-scan
具体项目配置
sonar.login=admin
sonar.password=123456aA
sonar.projectKey=${JOB_NAME}
sonar.projectName=${JOB_NAME}
sonar.projectVersion=${BRANCH}
sonar.language=java
sonar.projectBaseDir=${WORKSPACE}/${JOB_NAME}/
sonar.sources=src
sonar.java.binaries=target/classes
sonar.sourceEncoding=UTF-8
参考:
SonarQube -插件-离线安装-FindBugs_森林猿的博客-CSDN博客_sonarqube 安装findbugs
https://blog.csdn.net/u013600907/article/details/120501952
Docker安装SonarQube_naumy的博客-CSDN博客 gitlib-ci
gitlaib+gitlib-runnner
jenkins+agent
gitlib-runnner:类似agent