靜態(tài)和動態(tài)代碼分析之間有什么區(qū)別，您如何知道使用哪個？
讓我們從體育類比開始，以幫助說明這兩種方法之間的區(qū)別。靜態(tài)代碼分析類似于使用練習(xí)網(wǎng)和投球機(jī)練習(xí)棒球揮桿。幾乎沒有什么驚喜。經(jīng)過幾次揮桿后，您確切地知道每次球都在哪里。這有助于基礎(chǔ)知識的工作，并確保您具有良好的狀態(tài)。雖然這有助于改善您的游戲，但它只能使您步入正軌。
動態(tài)代碼分析更像是在帶電投手的情況下練習(xí)揮桿動作，每個投球的類型和位置都會發(fā)生變化。它不僅測試您的基礎(chǔ)知識，還測試您對不同的意外情況做出反應(yīng)的能力。在生產(chǎn)中完成后，就好比在第9根底部裝滿底座的時候完善揮桿動作。我是否提到分?jǐn)?shù)與2局并列？賭注很高。
現(xiàn)在，讓我們從技術(shù)角度比較和對比這兩種不同的樣式。
靜態(tài)代碼分析
靜態(tài)代碼分析是一種調(diào)試方法，通過在運(yùn)行程序之前檢查應(yīng)用程序的源代碼來完成。這通常是通過對照給定的一組規(guī)則或編碼標(biāo)準(zhǔn)來分析代碼來完成的。
這個地址是什么？
這些通?？梢越鉀Q代碼漏洞，代碼氣味和遵守公認(rèn)的編碼標(biāo)準(zhǔn)。這些包括常見的開發(fā)人員錯誤，這些錯誤通常在“代碼同行評論”中發(fā)現(xiàn)。
在SDLC（軟件開發(fā)生命周期）的哪個階段可以使用靜態(tài)代碼分析？
這些通常在“代碼開發(fā)”階段之后和“單元/組件/集成”測試階段之前的任何階段合并。在某些情況下，CI / CD管道將靜態(tài)分析報告納入代碼提升的質(zhì)量門。
好處
除其他好處外，識別代碼弱點(diǎn)和遵守嚴(yán)格的開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)的能力還有助于減少潛在的生產(chǎn)問題。這些還提供了“測試覆蓋率”報告，這些報告描述了代碼執(zhí)行的程度。
局限性
在現(xiàn)實(shí)生活中，對“喬”有效的方法對“簡”無效。靜態(tài)代碼分析將兩者視為相同，因?yàn)樗床坏綌?shù)據(jù)。
考慮以下偽代碼：
function getFullName(firstName) {
if (firstName == “Joe”)
return “Joe Smith”
if (firstName == “Jane”)
return “Dave”// This is incorrect business logic
if (firstName != “Joe or Jane”)
return “Joey”
}
在上面的示例中，靜態(tài)代碼分析無法理解開發(fā)人員的意圖。預(yù)期“簡氏”全名為“簡氏”的用戶將獲得“戴夫”。其他任何名稱都將返回“ Joey”。任何期望有效用戶的下游應(yīng)用程序現(xiàn)在都將遇到運(yùn)行時錯誤或異常。
這樣的問題很容易通過“靜態(tài)代碼分析規(guī)則”，JUnits甚至“代碼覆蓋率”報告。生產(chǎn)是“狂野的西部”，通常包含多種商業(yè)風(fēng)味。“生產(chǎn)方案”不遵循任何給定的規(guī)則集。
最后，自動化的靜態(tài)代碼覆蓋工具通常會提供一種錯誤的安全感，即正在驗(yàn)證所有內(nèi)容。事實(shí)是，這些報告僅與管理它們的基本規(guī)則一樣好。
動態(tài)代碼分析
動態(tài)代碼分析是通過在程序運(yùn)行期間或之后檢查應(yīng)用程序進(jìn)行調(diào)試的方法。由于源代碼可以通過各種不同的輸入運(yùn)行，因此沒有一組適用于此樣式的規(guī)則。
這個地址是什么？
這些解決了由于業(yè)務(wù)環(huán)境變化而導(dǎo)致的運(yùn)行時漏洞。例如，上面的代碼片段將通過動態(tài)代碼分析進(jìn)行標(biāo)記。諸如OverOps之類的工具將進(jìn)一步采取這一步驟。
- 對于每個運(yùn)行時事件，OverOps都會回答發(fā)生的情況，發(fā)生的時間以及發(fā)生的原因。
- OverOps可以在多個方面對所有運(yùn)行時異常進(jìn)行檢測，分類和優(yōu)先級排序。
在SDLC（軟件開發(fā)生命周期）的哪個階段可以使用動態(tài)代碼分析？
這些可以在多個地方使用。
- 對于生產(chǎn)，動態(tài)代碼分析可提供信息以幫助快速排除生產(chǎn)事件。
- 對于預(yù)生產(chǎn)，動態(tài)代碼分析可防止不良代碼進(jìn)入生產(chǎn)。這些可以與CI / CD工具結(jié)合使用，作為代碼提升的質(zhì)量門。
好處
在生產(chǎn)中，動態(tài)代碼分析有助于提供對應(yīng)用程序問題的可見性，從而減少生產(chǎn)事件的MTTI。Overops甚至更深了–用變量值確定源代碼的確切違規(guī)行。
局限性
如果代碼沒有運(yùn)行，則不會被分析。此外，動態(tài)代碼分析不能執(zhí)行靜態(tài)代碼分析工具的功能，最好與它們結(jié)合使用。
結(jié)論
就像在機(jī)器和實(shí)地投手上練習(xí)揮桿一樣，這些方法是相輔相成的。靜態(tài)代碼分析通常會在未經(jīng)執(zhí)行的代碼中發(fā)現(xiàn)動態(tài)代碼分析無法發(fā)現(xiàn)的問題。同時，動態(tài)代碼分析涵蓋了靜態(tài)分析所沒有的生產(chǎn)場景。
OverOps提供了一種非常獨(dú)特的動態(tài)代碼分析方法–它在運(yùn)行時分析應(yīng)用程序代碼，并且可以將具有完整上下文的每個問題檢測到True Root Cause中。借助OverOps平臺，DevOps團(tuán)隊能夠根據(jù)實(shí)際代碼情況實(shí)時觀察和監(jiān)視應(yīng)用程序的可靠性。
