弄了sonarQube以及如何开发自定义规则，在之前一直也没有去接触过。于是兴致勃勃的到网上一顿搜索的骚操作，本地的sonarQube就搭建好了，并且通过sonar自带的规则扫描自己的项目发现了一些问题。就在我准备更进一步去学习如何进行自定义规则开发的时候，碰坑了。。。

在网上查了很多关于sonar自定义规则开发的资料，其内容都大同小异，介绍如何搭建sonarQube环境几乎占了80%或者更高，仅仅少数是进行最简单的开发环境demo介绍（其中包括如何创建规则，以及规则的一些相应配置）， 但对于更深入的如何去开发一个规则以及内部原理的文章比较少（可能关键词不当），于是乎。。。为了记录学习的过程便有了这篇文章，希望对于初入学习sonar 自定义规则开发的小伙伴有一定的帮助。

深入了解sonar自定义规则开发

小白阶段

当我第一次看到sonar规则，一脸懵逼。。。基于有一定的编程能力，通过规则对应的单元测试进行一步步的debug调试（当时每个方法里面都被我打上了断点┑(￣▽ ￣)┍）

在一步步的调试下，终于大致看懂了一个规则的数据流向，于是撸起袖子准备开始敲自己的代码，刚打完规则名后就卡住了。。。因为原来代码里面的各种 nodesToVisit、 visitNode 方法都没弄清楚为什么要这么写，更不知道该从哪里开始。于是又重新开始 (￣﹏￣)。

进阶ing

直接拿 sonar规则官网 的BadMethodNameCheck规则进行后面的解释，我们就根据debug的路径一步步开始讲解。

Test JavaCheckVerifier.verify ("sonar前置")@Test
public void test() {
JavaCheckVerifier.verify("src/test/files/checks/naming/BadMethodName.java", new BadMethodNameCheck());
}
在上面的代码中，测试用例里面调用了类JavaCheckVerifier的verify方法，传入一个文件路径（需要被扫描的测试代码）以及一个 BadMethodNameCheck对象（自定义的规则），那么里面具体做了什么呢？接着看下面在这个过程中的简略版流程图。传入了文件以及规则后，sonar内部进行了一系列的scanFile操作，大多数是进行一些前置准备。其中对理解比较重要的是visitorsBridge、astScanner、ast等对象。visitorsBridge对象用于保存通过规则对被测代码扫描后的结果astScanner对象提供扫描被测代码的解析功能并生成抽象语法树--Tree ast对象。简单的来说，在这一阶段就是进行各种初始化，生成保存结果集的变量，并且将被测代码解析为抽象语法树。通过维基上定义的 抽象语法树，这里就不多介绍了， 也可以通过Idea下载插件 JDT AST工具 (可能需要***)生成抽象语法树帮助理解。知道了什么是语法树后，基本上自定义开发规则的进展就完成了50%。（但实际sonar生成的语法树在格式上与JDT生成的会不太一致，使用时候需要注意下）下面是我们的被扫描代码内容（为了内容简短，删除了部分代码）：class BadMethodName {
private String id;
public BadMethodName() {}
void Bad() { // Noncompliant [[sc=8;ec=11]] {{Rename this method name to match the regular expression '^[a-z][a-zA-Z0-9]*$'.}}
}
void good(String id) {
System.out.println("Test");
}
}
通过AST工具生成的抽象语法树全局的语法树如下：可以获取代码中的该类是否是接口、类名以及类中定义的类变量以及方法。针对类变量的语法树如下：可以获取到变量名称、类型、修饰类型。针对方法生成的语法树如下：可以获取到方法名、返回值、修饰符、是否是构造函数和代码块，所有在 { code } 内的又会被解析成一个blockTree。所以，通过sonar的前置操作解析后，我们就拿到了一套标准化的语法树。用户代码自定义规则开发的大致思路就是通过过滤顶层Tree拿到想要的节点Tree（如MethodTree、ClassTree、BlockTree、ExpressionStatementTree等），然后根据自己开发逻辑代码实现校验功能。现在来说明下前面说到的sonar在用户代码里面常用的一些内部方法。nodesToVisit()public List<Tree.Kind> nodesToVisit() {
return ImmutableList.of(Tree.Kind.METHOD);
}
指定要扫描的节点(也就是树的分支)，并在visitNode方法中获取到指定的节点，像上面代码就是返回Tree中的所有MethodTree。visitNode()public void visitNode(Tree tree) {
MethodTree methodTree = (MethodTree) tree;
if (isNotOverriden(methodTree) && pattern.matcher(methodTree.simpleName().name()).matches()) {
reportIssue(methodTree.simpleName(), "Rename this method name to match the regular expression '" + format + "'.");
}
}
获取到nodesToVisit中的过滤后的所有节点Tree，并且按照用户指定的逻辑进行校验。setContext()public void setContext(JavaFileScannerContext context) {
if (pattern == null) {
pattern = Pattern.compile(format, Pattern.DOTALL);
}
super.setContext(context);
}
super.setContext(context) 获取第一步中初始化的 visitorsBridge 对象，用于存储测试结果。本阶段的难点就在于如何保证自己的校验代码不出现漏查或者误查，避免出现扫描检测出来的结果有误，这块类似功能实现，具体的实现方式就不细说了单测结果校验reportIssue(methodTree.simpleName(), "Rename this method name to match the regular expression '" + format + "'.");
public void reportIssue(Tree tree, String message) {
context.reportIssue(this, tree, message);
}
一般在用户规则中，当触犯规则后需要进行一个错误校验，来看下大致的流程图。从流程图可以很清楚的发现，开始也是一系列 reportIssues 结果收集，一直到 VistorsBridgeForTests 中才开始进行触发规则的内容解析操作，获取了触犯规则的代码行数以及字符串具体的位置，记录在textSpan变量中，结果保存在issues列表中。void Bad2() { // Noncompliant
通过最初扫描代码记录了标记Noncompliant的行数以及字符串位置为预期值，最后根据CheckVerifer.validateIssue方法进行预期与实际issues存储的结果进行比较。至此单测自定义规则的整个流程就结束了。在结果校验中很容易出一些错误， 大家可能在最初都会遇到，在这里大概说明一下：At least one issue expected这是通过规则进行文件扫描后，未发现任何一个触发了reportIssue方法，最后的issues的长度为0导致报错。Expected {3=[{}]}, Unexpected at [11]预期的标记 Noncompliant 位置的代码行数与实际扫描出来的结果不一致

总结

基本上了解了上面的逻辑后，整个sonar的自定义规则开发就十分的简单了。后续的深入就是怎么写好用户校验代码，保证校验的结果正确性以及减少误报率。

由于也是自己随意发挥，可能某些细节上有一些偏差，欢迎各位大佬们指正。