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코드 분석 도구 적용기 - 1편, 코드 커버리지(Code Coverage)가 뭔가요?

Junyoung Lee
October 4th, 2020 · 5 min read

안녕하세요. 우아한테크코스 2기, 셀러리 컴퍼니에서 직고래를 개발하고 있는 스티치입니다.

stitch

이번에 직고래 프로젝트에 코드 커버리지 분석 도구를 적용하게 되었는데요, 코드 커버리지 분석 도구를 적용하는 과정에서 학습한 내용어떻게 적용했는지에 대해 소개해보고자 합니다.

총 3편의 글로 작성될 계획이며, 이번 글에서는 코드 커버리지가 무엇인지, 그리고 저희 프로젝트에서는 어떤 코드 커버리지 분석 도구를 적용할 것인지에 관해 이야기해보도록 하겠습니다.

시작하기에 앞서 코드 커버리지와 밀접하게 관련 있는 테스트 코드에 대해 간단하게 설명하고 들어가도록 하겠습니다.

저희 팀은 직고래 프로젝트를 진행하면서 꾸준히 테스트 코드를 작성하고 있습니다.

테스트 코드를 작성하는 것이 그리 재밌는 일이 아님에도 불구하고 (물론 저는 테스트 코드 작성이 너무 재미있어요 😆), 테스트 코드를 작성하는 이유는 테스트 코드를 작성하면 얻을 수 있는 다양한 장점 때문입니다.

몇 가지만 이야기해보면

  • 제품의 안정성을 높여준다.
  • 기능 추가 및 수정으로 인한 부작용(Side-effect)을 줄일 수 있다.
  • 깔끔하고 재사용성이 좋은 코드 작성을 가능하게 해준다.

등이 있습니다.

테스트 코드가 가지는 장점을 잘 알았으니 테스트 코드를 열심히 작성해야겠죠? 그런데, 테스트 코드를 잘 작성하고 있는지는 어떻게 확인할 수 있을까요?

기능 추가 및 수정으로 인한 부작용을 줄여준다라고 했는데, 혹시나 테스트 코드 작성을 빠트린 부분이 발생한다면 어떻게 할까요?

테스트 코드를 정말 열심히 작성하고 있었는데 하필 딱! 실수로 테스트 코드가 작성되지 않은 로직에 대한 변경이 발생했고, 이 변경으로 인해 부작용이 발생한다면?

과연 우리는 이런 상황이 발생하지 않으리란 보장을 할 수 있을까요? 만약 보장할 수 없다면, 우리는 언젠가 발생할지 모르는 일에 대해 항상 불안감에 떨며 개발을 해야 하는 걸까요?

지금부터 소개할 코드 커버리지는 이러한 우리의 불안감을 해소해 줄 수 있을 것입니다.


코드 커버리지(Code Coverage)란?

코드 커버리지(Code Coverage)

In computer science, test coverage is a measure used to describe the degree to which the source code of a program is executed when a particular test suite runs. A program with high test coverage, measured as a percentage, has had more of its source code executed during testing, which suggests it has a lower chance of containing undetected software bugs compared to a program with low test coverage. - wikipedia

코드 커버리지는 소프트웨어의 테스트 케이스가 얼마나 충족되었는지를 나타내는 지표 중 하나입니다. 테스트를 진행하였을 때 ‘코드 자체가 얼마나 실행되었느냐’는 것이고, 이는 수치를 통해 확인할 수 있습니다.

코드 커버리지는 어떻게 측정할까?

코드 커버리지는 소스 코드를 기반으로 수행하는 화이트 박스 테스트를 통해 측정합니다.

블랙 박스 테스트(Black-box test)


- 소프트웨어의 내부 구조나 작동 원리를 모르는 상태에서 동작을 검사하는 방식이다.

- 올바른 입력과 올바르지 않은 입력을 입력하여 올바른 출력이 나오는지 테스트하는 기법이다.

- 사용자 관점의 테스트 방법이라 볼 수 있다.


화이트 박스 테스트(White-box test)


- 응용 프로그램의 내부 구조와 동작을 검사하는 테스트 방식이다.

- 소프트웨어 내부 소스 코드를 테스트하는 기법이다.

- 개발자 관점의 단위 테스트 방법이라 볼 수 있다.

그럼 측정하는 기준으로는 어떤 것들이 있을까요?

먼저 코드의 구조를 살펴보면 크게 구문(Statement), 조건(Condition), 결정(Decision)의 구조로 이루어져 있습니다. 코드 커버리지는 이러한 코드의 구조를 얼마나 커버했느냐에 따라 측정기준이 나뉘게 됩니다.

  • 구문(Statement)

    라인(Line) 커버리지라고 부르기도 합니다.

    코드 한 줄이 한 번이상 실행된다면 충족된다.

    1void foo (int x) {
    2 system.out("start line"); // 1번
    3 if (x > 0) { // 2번
    4 system.out("middle line"); // 3번
    5 }
    6 system.out("last line"); // 4번
    7}

    위의 코드를 테스트한다고 가정해보겠습니다. x = -1을 테스트 데이터로 사용할 경우, if 문의 조건을 통과하지 못하기 때문에 3번 코드는 실행되지 못합니다. 총 4개의 라인에서 1, 2, 4번의 라인만 실행되므로 구문 커버리지3 / 4 * 100 = 75(%)가 됩니다.

  • 조건(Condition)

    모든 조건식의 내부 조건이 true/false을 가지게 되면 충족된다.

    1void foo (int x, int y) {
    2 system.out("start line"); // 1번
    3 if (x > 0 && y < 0) { // 2번
    4 system.out("middle line"); // 3번
    5 }
    6 system.out("last line"); // 4번
    7}

    내부 조건이라는 것이 헛갈릴 수 있는데 조건식 내부의 각각의 조건이라 생각하면 될 것 같습니다.

    위 코드를 예시로 보면 모든 조건식으로는 2번 if 문이 있고, 그중 내부 조건은 조건식 내부의 x > 0, y < 0을 말합니다.

    위의 코드를 테스트한다고 가정해보겠습니다. 조건 커버리지를 만족하는 테스트 케이스로는 x = 1, y = 1, x = -1, y = -1이 있습니다. 이는 x > 0 내부 조건에 대해 true/false를 만족하고, y < 0 내부 조건에 대해 false/true를 만족합니다. 그러나 테스트 케이스는 if 문은 조건에 대해 false만 반환합니다. if 문의 조건을 통과하지 못하기 때문에 3번 코드는 실행되지 못합니다.

    조건 커버리지를 기준으로 테스트를 진행할 경우, 구문 커버리지와 결정 커버리지를 만족하지 못하는 경우가 존재할 수 있습니다.

  • 결정(Decision)

    브랜치(Branch) 커버리지라고 부르기도 합니다.

    모든 조건식이 true/false을 가지게 되면 충족된다.

    1void foo (int x, int y) {
    2 system.out("start line"); // 1번
    3 if (x > 0 && y < 0) { // 2번
    4 system.out("middle line"); // 3번
    5 }
    6 system.out("last line"); // 4번
    7}

    위의 코드를 테스트한다고 가정해보겠습니다. if 문의 조건에 대해 true/false 모두 가질 수 있는 테스트 케이스로는 x = 1, y = -1, x = -1, y = 1이 있습니다. 첫 번째 테스트 데이터는 x > 0y < 0 모두 true이기 때문에 if 문의 조건에 대해 true를 반환합니다. 두 번째 테스트 데이터는 x < 0에서 이미 false이기 때문에 if 문의 조건에 대해 false를 반환합니다. 모든 조건식에 대해 truefalse를 반환하므로 결정 커버리지를 충족합니다.

위의 세 가지 코드 커버리지 중에서 구문 커버리지가 가장 대표적으로 많이 사용되고 있습니다.

코드 커버리지가 왜 중요하죠?

지금까지 코드 커버리지가 무엇인지 그리고 어떻게, 어떤 기준으로 측정하는지에 대해 알아보았습니다.

코드 커버리지가 어떤 것인지 알게 되었다면, 이제 이런 의문이 들 수 있습니다.

코드 커버리지가 뭔지는 이제 알겠어요.

근데 코드 커버리지가 왜 중요하나요? 그리고 실제로 코드 커버리지를 많이 사용하는가요?

먼저 코드 커버리지의 중요성테스트 코드의 중요성과 일맥상통한다고 생각합니다.

테스트 코드를 작성함으로써 얻을 수 있는 장점에 대해서는 앞서 설명해드렸습니다. 그렇다면 테스트 코드를 잘 작성하고 있는지는 어떻게 알 수 있을까요?

테스트 코드는 발생할 수 있는 모든 시나리오에 대해 작성되어야 합니다. 그런데 개발자도 사람인지라 테스트로 커버하지 못하는 부분이 발생할 수 있습니다. 비즈니스 코드는 때에 따라 매우 복잡하게 작성되기도 합니다. 단순한 분기문을 생각해보더라도 분기문의 조건에 들어갈 값이 1이 더 크고 작음에 따라 로직은 실행될 수도 있고 안될 수도 있습니다.

이렇게 테스트에서 놓칠 수 있는 부분들을 코드 커버리지를 통해 확인할 수 있습니다. 그리고 그에 따라 부족한 테스트를 추가할 수 있습니다. 코드 커버리지는 휴먼 에러를 최대한 방지할 수 있도록 도와주는 용도라고 생각해도 될 것 같습니다.

그럼 실제로도 코드 커버리지를 많이 사용하고 있을까요?

많은 서비스 기업에서는 테스트 코드의 중요성을 인지하고 코드 커버리지를 최대한 유지 및 지속해서 상승시키면서 개발을 하려고 노력합니다. 코드 커버리지 도구와 소나큐브(SonarQube)와 같은 정적 코드 분석 도구를 함께 활용하여 코드 커버리지가 기존보다 떨어지는 경우 커밋(commit)이 불가능하도록 제한하기도 합니다.

이처럼 코드 커버리지는 코드의 안정성을 어느 정도 보장해 줄 수 있는 지표이기 때문에 많은 프로젝트에서 커버리지를 확인하고 관리, 적용하려고 노력합니다.


자바 코드 커버리지

저희 직고래는 자바 기반의 프레임워크인 스프링 부트를 사용하고 있습니다.

그래서 이번에는 자바의 코드 커버리지 분석 도구로 어떤 것들이 존재하는지, 그리고 저희는 어떤 분석 도구를 선택했는지 소개하도록 하겠습니다.

자바 코드 커버리지 분석 도구지

코드 커버리지 분석 도구는 앞서 설명한 코드 커버리지를 개발자가 직접 확인하지 않고 분석할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 저희는 자바로 프로그램을 만들기 때문에 자바 커버리지 분석 도구에 대해 알아보도록 하겠습니다.

자바 코드 커버리지 분석 도구는 여러가지가 존재하는데, 대표적으로 Cobertura, Jacoco, Clover 등이 있습니다.

각각의 도구가 가지는 장단점을 확인하고 싶었으나, 아쉽게도 Jacoco를 제외한 나머지는 레퍼런스가 너무 부족하였습니다.

간단하게나마 Jacoco가 가지는 특징을 소개해보면

  • 코드 커버리지에 대한 결과를 html이나 xml, csv와 같은 리포트로 생성한다.
  • 설정한 커버리지를 만족하는지 여부를 확인할 수 있다.
  • 사용 방법이 간단하다.

등이 있습니다.

Atlassian에서 위 세 가지 도구의 차이점을 분석한 글이 있으니 참고해주시기 바랍니다.

선택하게 된 도구는?

저희 프로젝트에서는 코드 커버리지 분석 도구로 Jacoco를 사용하기로 결정했습니다!

selected

선택한 이유는 크게 2가지가 있었습니다.

  1. 레퍼런스가 많다(다른 도구의 경우 레퍼런스가 너무 부족했다).
  2. 사용하기가 쉽다.

이 중에서 첫 번째 이유가 선택에 가장 큰 영향을 주었습니다.

새로운 기술을 처음 도입하는 상황에서 레퍼런스의 유무는 정말 중요하다고 생각합니다. 기술을 도입하는 과정에서는 여러 시행착오들이 발생하는데, 레퍼런스가 많이 존재한다면 이를 빠르게 해결할 수 있기 때문입니다. 그런 부분에서 Jacoco는 적용한 후기나 설명이 다른 도구들에 비해 월등하게 많았습니다.

이러한 이유로 인해 이번 프로젝트에서는 Jacoco를 사용하기로 결정하였습니다.


정리하며

이번 글에서는 ‘코드 커버리지가 무엇인지’‘자바 코드 커버리지 분석 도구로는 어떤 것들이 있고, 무엇을 선택했는지’를 간단하게 소개해보았습니다.

다음 글에서 Jacoco를 실제 프로젝트에서 어떻게 적용했는지에 대해 소개하도록 하겠습니다.

그리고 추가적으로 코드 정적 분석 도구소나큐브(SonarQube)도 함께 도입할 예정인데 이에 대해서도 같이 소개하도록 하겠습니다.

기대해주세요!!! 🤩

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참고 링크

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