代码覆盖率是一个至关重要的度量标准，它可以很好地洞察软件质量。代码覆盖率通常以百分比表示，并提供有关软件的多少代码被一组单元测试或测试套件测试。把它想象成一个文本高亮工具，它显示代码的哪些部分经过测试，哪些部分可以考虑进行进一步测试，以提高代码的质量。

更高的代码覆盖率增加了对代码功能的信心，并降低了bug的风险。大多数代码覆盖工具都可以集成到CI管道中，这样代码覆盖就可以随着代码的增长而不断改进。在一些项目中，代码覆盖需求包含在合并策略中，以确保软件质量。由于代码覆盖工具还报告了测试套件未测试的代码区域，因此它有助于确定测试的重点区域。在某些安全至关重要的受监管领域，如汽车、航空航天和医疗保健，就更需要代码覆盖信息。

有多种方法可以用来评估测试软件的代码覆盖率，如下所述。
1，语句覆盖率：尽管更流行的术语是行覆盖，但在许多语言中，一行中可能有多条语句，因此纯粹主义者更喜欢使用语句覆盖。如果一条语句在运行测试套件时至少执行一次，则认为它已被覆盖。

2，区域覆盖率：它是已执行的代码区域的百分比，代码区域可以跨越由多个语句组成的多行，例如函数体。

3，分支覆盖率：分支覆盖率是软件测试中使用的一个度量，用于评估一组测试用例执行了程序控制流中的多少分支或决策点。在代码覆盖率分析的上下文中，“分支”通常指的是代码中的一个决策点，程序可以根据条件(例如，if语句或switch语句)采取不同的路径。

4，MC/DC覆盖率：修改条件/决策覆盖(Modified Condition/Decision coverage, MC/DC)是一种用于关键安全系统的严格的软件测试技术。它确保代码中的每个决策都在所有可能的结果下进行了测试，并且决策中的每个条件都可以独立地影响决策的结果。MC/DC的优势在于它的效率。它提供了高水平的故障检测，同时比完全条件覆盖所需的测试用例更少。

在这篇文章中，我们将讨论如何为Rust应用程序生成代码覆盖信息。我们还将讨论与支持代码覆盖相关的Rust编译器未来版本的当前状态和特性。Rust使用LLVM作为编译后端。相应地，Rust编译器利用了LLVM提供的一些检测覆盖特性。随着在LLVM中添加相应的功能，Rust中的支持代码覆盖的功能有望增长。我们将简要讨论Rust编译器对LLVM代码覆盖特性的依赖。

在Rust中启用代码覆盖
Rust中的代码覆盖率数据可以通过以下两种方法收集：
1，使用-Z profile命令标志
这使用了与gcc兼容的基于gcov的覆盖实现。简单来说，它可以帮助你收集基于DebugInfo的覆盖率数据。当你想要查看代码的哪些部分正在执行，哪些部分没有执行时，这是非常方便的，这就像有一个代码执行的路线图。

2. 使用-C instrument-coverage命令标志
此标志启用LLVM的本机覆盖检测，它以其效率和精度而闻名。它提供了高度精确的覆盖率数据，可以检查正在执行的代码的确切部分。这对于识别未被测试的代码区域非常有用。因此，当你希望使用高度精确的数据来提高测试的健壮性时，可以选择基于 -C instrument-coverage的覆盖工具。在本文中，我们将详细讨论-C instrument-coverage标志，它更广泛地用于基于源代码的代码覆盖。

下面的简单示例说明了这是如何工作的。

pub fn is_even(n: u32) -> bool {
    if n % 2 == 0 {
        true
    } else {
        false
    }
}

测试代码如下：

#[test]
pub fn test_even() {
    assert_eq!(is_even(2), true);
}

为了启用代码覆盖，我们在用Rust编译器编译程序时使用-C instrument-coverage标志。如果我们使用Cargo来构建程序，我们可以通过设置RUSTFLAGS环境变量启用这个标志，如下所示。

RUSTFLAGS="-Cinstrument-coverage" cargo test

这将产生所谓的“仪表化”二进制/可执行文件，其中注入了额外的代码来计算行、区域和分支。实际上发生的事情是编译器注入如下所示的计数器增量来跟踪计数：

pub fn is_even(n: u32) -> bool {
    is_even_counter += 1;

    if n % 2 == 0 {
        is_even_true_branch_counter += 1;
        true
    } else {
        is_even_false_branch_counter += 1;
        false
    }
}

因此，每当输入特定的功能/区域或分支时，相关的计数器就会增加。所有这些计数器都存储在程序内存中的特定位置。除此之外，一个额外的运行时也被注入到二进制文件中，它在程序的整个生命周期中初始化和管理这些计数器(称为LLVM分析器运行时)。

pub fn main() {
    __initialize_counters();

    test_even(); 

    //Other tests….
    __write_counter_data_to_file();
}

当程序退出时，来自这些计数器的原始数据被写入“profraw”文件，该文件可用于创建覆盖率报告。

Rust中的代码覆盖工具
下面是在Rust中流行的覆盖工具：
1，Tarpaulin：Tarpaulin是一个免费的Rust库，提供源代码行覆盖功能。它仍处于开发的早期阶段，但它已经被证明是测试Rust应用程序的一个好选择。
2，grcov：grcov是一个免费的库，它收集和聚合项目中所有Rust文件的代码覆盖率信息，在内部使用llvm-cov来创建报告。
3，cargo-llvm-cov：这是Rust代码覆盖的另一个流行工具。

使用cargo-tarpaulin
Cargo-tarpaulin是Rust生态系统中收集代码覆盖率数据的流行工具，它被设计成与cargo构建系统一起使用。下面是一个简单的例子，告诉你如何使用cargo-tarpaulin：

# 安装 cargo-tarpaulin
cargo install cargo-tarpaulin

# 运行 cargo-tarpaulin 收集覆盖率数据
cargo tarpaulin

结果如下：

INFO cargo_tarpaulin::statemachine::instrumented: For binary: target/debug/deps/code_covrage-4e2873bf50ec5596
INFO cargo_tarpaulin::statemachine::instrumented: Generated: target/tarpaulin/profraws/code_covrage-4e2873bf50ec5596_16540310165768346208_0-50218.profraw
INFO cargo_tarpaulin::statemachine::instrumented: Merging coverage reports
INFO cargo_tarpaulin::statemachine::instrumented: Mapping coverage data to source
INFO cargo_tarpaulin::report: Coverage Results:
|| Uncovered Lines:
|| src/main.rs: 5, 9
|| Tested/Total Lines:
|| src/main.rs: 3/5
|| 
60.00% coverage, 3/5 lines covered

在这个例子中，cargo-tarpaulin将在控制台中自动生成报告，对于更详细的报告，cargo-tarpaulin支持多种输出格式，如Json、Xml和Html。

使用grcov
Grcov是一个从测试套件中收集和聚合代码覆盖率数据的Rust工具。当你想要将代码覆盖率报告集成到持续集成管道中时，它特别有用。下面是如何在Rust项目中使用grcov的一个简单示例：

# 安装 grcov
cargo install grcov

# 运行测试
RUSTFLAGS="-Cinstrument-coverage" cargo test

# 生成覆盖率报告
grcov . -s . --binary-path ./target/debug/ -t html --ignore tests/  -o ./target/debug/coverage/

# 在浏览器中打开HTML文件查看报告
open target/debug/coverage/index.html

下图显示了一个示例覆盖率报告。我们可以找到项目中每个Rust模块的覆盖信息，如行覆盖、函数覆盖和分支覆盖。

使用cargo-llvm-cov
Cargo-llvm-cov是一个Rust工具，它利用LLVM基于源代码的代码覆盖率来生成详细的覆盖率报告。下面是一个简单的例子，说明如何在Rust项目中使用cargo-llvm-cov。

# 安装 cargo-llvm-cov
cargo install cargo-llvm-cov

# 运行有覆盖率的测试
cargo llvm-cov

这将在控制台中生成详细的覆盖率报告，结果如下：

Filename                        Regions    Missed Regions     Cover   Functions  Missed Functions  Executed       Lines      Missed Lines     Cover    Branches   Missed Branches     Cover
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
../code-covrage/src/main.rs           8                 2    75.00%           4                 1    75.00%          10                 2    80.00%           0                 0         -
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
TOTAL                                 8                 2    75.00%           4                 1    75.00%          10                 2    80.00%           0                 0         -

总结
代码覆盖率为评估和改进源代码的质量提供了非常有用的信息。Rust已经为诸如行覆盖、函数覆盖等特性提供了很好的支持。虽然LLVM支持分支覆盖和MC/DC覆盖，但仍有一些功能有待添加。