pmd的源码

1. 期货PMD值是怎么意思

参照网络解释
PMD是一种开源分析java代码错误的工具。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。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。此外，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。
PMD的核心是JavaCC解析器生成器。PMD结合运用JavaCC和EBNF（扩展巴科斯-诺尔范式，Extended Backus-Naur Formal）语法，再加上JJTree，把Java源代码解析成抽象语法树（AST，Abstract Syntax Tree）。
PMD是一款采用BSD协议发布的Java程序代码检查工具。该工具可以做到检查Java代码中是否含有未使用的变量、是否含有空的抓取块、是否含有不必要的对象等。该软件功能强大，扫描效率高
在期货中应该是一种个人所设置的或者编程的一个期货指标，或者就是
偏振模色散指单模光纤中偏振色散，简称PMD（=Polarization Mode Dispersion），是由光纤横截面微小的不对称性引起的色散。这种不对称性引起两个相互垂直的基本偏振模以不同的速度传播。由于经历了色散，即脉冲扩展，当接收器接收到这个合成的脉冲时要比发送端的脉冲宽。
起因于实际的单模光纤中基模含有两个相互垂直的偏振模，沿光纤传播过程中，由于光纤难免受到外部的作用，如温度和压力等因素变化或扰动，使得两模式发生耦合，并且它们的传播速度也不尽相同，从而导致光脉冲展宽，展宽量也不确定，便相当于随机的色散。随着传输速率的提高，该色散对通信系统的影响愈来愈明，而且越来越不可低估。有文献给出由PMD限制的系统最大距离按公式：L最大值=1000/（PMD.比特率）2，式中：L单位为（根号）km，PMD单位为PS/KM，以及比特率单位为Gb/s。国际上一些标准组织，如IEC、TIA和ITU考虑制定这种随机性色散的统计特性和相应的测试方法。

2. 电子商务里pmd公司指的是什么意思呢

未来移动互联网金融创业标准模式Pyramid selling Mix Direct selling（简称PMD）

PMD模式覆盖的十大创业模式为：

（1）用低成本、新模式抢占移动支付市场；

（2）服务移动互联网金融机构；

（3）瞄准游商机会；

（4）设置分层客户，采用灵活费率；

（5）创造特色移动互联网金融小门户；

（6）移动安全；

（7）结合好地理位置、圈子、喜好等新特点做；

（8）移动互联网金融营销；

（9）建立企业移动互联网金融一级市场；

（10）拥抱新金融的商业模式。

PMD的运用方法

（1）代理商运营模式本质是一个传销模型（P），但如果只制定代理商运营模式，必然无法创造实体性利润，代理商将会在自身体系内陷入营收停滞的困局；

（2）点购商城的运营本质是一个直销模型（D），但如果只凭点购商城的推动，无法快速达成直销收益的效果，也难以创造整体模式的核心竞争力。

P端设计的缺点，在D端设计中产生了完美的补充，代理商通过点购商城的直销，使代理商的分润体系达成了运作的效果，在去除“概念化”之后，代理商金字塔梯队真正成为了稳定营收的“分公司”。

D端设计的缺点，在P端中也产生了完美的补充，通付宝雄厚的分润比例和稳定的实时分销系统，为代理商的标准化、规模化推动创造了极大的驱动效应，进而为D端实际消费的增长提供了充分的助长力。

3. 如何用静态分析工具分析java script 代码

所有的这些新的工具使得确保代码质量比以前简单得多，不过您还需要知道如何使用它们。 代码度量 “监视圈复杂度”展示如何使用简单的代码度量工具和基于 Java 的工具来监视代码复杂度。 “软件架构的代码质量”解释了如何持续地监视并纠正会影响软件架构的长期生存能力的代码质量方面。 “用代码度量进行重构”介绍如何使用相同的代码度量方法和提取方法模式进行有针对性的重构。 静态分析工具 静态分析工具承诺无需开发人员费劲就能找出代码中已有的缺陷。当然，如果有多年的编写经验，就会知道这些承诺并不是一定能兑现。尽管如此，好的静态分析工具仍然是工具箱中的无价之宝： FindBugs 是一个静态分析工具，它检查类或者 JAR 文件，将字节码与一组缺陷模式进行对比以发现可能的问题： “FindBugs，第 1 部分”和“第 2 部分”分别介绍使用 FindBugs 的原因和方法以及如何编写自定义检测器以查找特定于应用程序的问题。 “消除 bug”展示了这个静态分析工具如何帮助分析代码。 “平衡测试，第 1 部分、第 2 部分 和第 3 部分”讨论如何通过引进 FindBugs 静态代码分析工具来改进管理软件质量的方式。 PMD 是一个开源的静态分析工具，它分析 Java 源代码，并找出潜在的 bug： “用 PMD 铲除 bug”解释如何使用 PMD 内置的规则以及您自己定制的规则集来提高 Java 代码质量。

4. 做静态代码分析都是用那个软件的

本文首先介绍了静态代码分析的基本概念及主要技术，随后分别介绍了现有 4 种主流 Java 静态代码分析工具 (Checkstyle，FindBugs，PMD，Jtest)，最后从功能、特性等方面对它们进行分析和比较，希望能够帮助 Java 软件开发人员了解静态代码分析工具，并选择合适的工具应用到软件开发中。

引言

在 Java 软件开发过程中，开发团队往往要花费大量的时间和精力发现并修改代码缺陷。Java 静态代码分析（static code analysis）工具能够在代码构建过程中帮助开发人员快速、有效的定位代码缺陷并及时纠正这些问题，从而极大地提高软件可靠性并节省软件开发和测试成 本。目前市场上的 Java 静态代码分析工具种类繁多且各有千秋，因此本文将分别介绍现有 4 种主流 Java 静态代码分析工具 (Checkstyle，FindBugs，PMD，Jtest)，并从功能、特性等方面对它们进行分析和比较，希望能够帮助 Java 软件开发人员了解静态代码分析工具，并选择合适的工具应用到软件开发中。

静态代码分析工具简介

什么是静态代码分析

静态代码分析是指无需运行被测代码，仅通过分析或检查源程序的语法、结构、过程、接口等来检查程序的正确性，找出代码隐藏的错误和缺陷，如参数不匹配，有歧义的嵌套语句，错误的递归，非法计算，可能出现的空指针引用等等。

在软件开发过程中，静态代码分析往往先于动态测试之前进行，同时也可以作为制定动态测试用例的参考。统计证明，在整个软件开发生命周期中，30% 至 70% 的代码逻辑设计和编码缺陷是可以通过静态代码分析来发现和修复的。

但是，由于静态代码分析往往要求大量的时间消耗和相关知识的积累，因此对于软件开发团队来说，使用静态代码分析工具自动化执行代码检查和分析，能够极大地提高软件可靠性并节省软件开发和测试成本。

静态代码分析工具的优势

1. 帮助程序开发人员自动执行静态代码分析，快速定位代码隐藏错误和缺陷。

2. 帮助代码设计人员更专注于分析和解决代码设计缺陷。

3. 显着减少在代码逐行检查上花费的时间，提高软件可靠性并节省软件开发和测试成本。

Java 静态代码分析理论基础和主要技术

• 缺陷模式匹配：缺陷模式匹配事先从代码分析经验中收集足够多的共性缺陷模式，将待分析代码与已有的共性缺陷模式进行模式匹配，从而完成软件的安全分析。这种方式的优点是简单方便，但是要求内置足够多缺陷模式，且容易产生误报。

• 类型推断：类型推断技术是指通过对代码中运算对象类型进行推理，从而保证代码中每条语句都针对正确的类型执行。这种技术首先将预定义一套类型机制，包括类 型等价、类型包含等推理规则，而后基于这一规则进行推理计算。类型推断可以检查代码中的类型错误，简单，高效，适合代码缺陷的快速检测。

• 模型检查：模型检验建立于有限状态自动机的概念基础之上，这一理论将被分析代码抽象为一个自动机系统，并且假设该系统是有限状态的、或者是可以通过抽象归 结为有限状态。模型检验过程中，首先将被分析代码中的每条语句产生的影响抽象为一个有限状态自动机的一个状态，而后通过分析有限状态机从而达到代码分析的 目的。模型检验主要适合检验程序并发等时序特性，但是对于数据值域数据类型等方面作用较弱。

• 数据流分析：数据流分析也是一种软件验证技术，这种技术通过收集代码中引用到的变量信息，从而分析变量在程序中的赋值、引用以及传递等情况。对数据流进行 分析可以确定变量的定义以及在代码中被引用的情况，同时还能够检查代码数据流异常，如引用在前赋值在后、只赋值无引用等。数据流分析主要适合检验程序中的 数据域特性。

现有主流 Java 静态分析工具

Checkstyle

Checkstyle 是 SourceForge 的开源项目，通过检查对代码编码格式，命名约定，Javadoc，类设计等方面进行代码规范和风格的检查，从而有效约束开发人员更好地遵循代码编写规范。

Checkstyle 提供了支持大多数常见 IDE 的插件，文本主要使用 Eclipse 中的 Checkstyle 插件。如下图 1 所示，Checkstyle 对代码进行编码风格检查，并将检查结果显示在 Problems 视图中。图中，代码编辑器中每个放大镜图标表示一个 Checkstyle 找到的代码缺陷。开发人员可通过在 Problems 视图中查看错误或警告详细信息。



• 图 1. 使用 Checkstyle 进行编码风格检查




此外，Checkstyle 支持用户根据需求自定义代码检查规范，在下图 2 中的配置面板中，用户可以在已有检查规范如命名约定，Javadoc，块，类设计等方面的基础上添加或删除自定义检查规范。



• 图 2. 使用 Checkstyle 添加自定义代码检查规范




FindBugs

FindBugs 是由马里兰大学提供的一款开源 Java 静态代码分析工具。FindBugs 通过检查类文件或 JAR 文件，将字节码与一组缺陷模式进行对比从而发现代码缺陷，完成静态代码分析。FindBugs 既提供可视化 UI 界面，同时也可以作为 Eclipse 插件使用。文本将主要使用将 FindBugs 作为 Eclipse 插件。在安装成功后会在 eclipse 中增加 FindBugs perspective，用户可以对指定 Java 类或 JAR 文件运行 FindBugs，此时 FindBugs 会遍历指定文件，进行静态代码分析，并将代码分析结果显示在 FindBugs perspective 的 bugs explorer 中，如下图 3 所示：



• 图 3. 使用 FindBugs 进行静态代码分析




图中 Bug Explorer 中的灰色图标处为 Bug 类型，每种分类下红色图标表示 bug 较为严重，黄色的图标表示 bug 为警告程度。Propreties 列出了 bug 的描述信息及修改方案。

此外，FindBugs 还为用户提供定制 Bug Pattern 的功能。用户可以根据需求自定义 FindBugs 的代码检查条件，如下图 4 所示：



• 图 4. 使用 FindBugs 添加自定义代码检查规范




PMD

PMD 是由 DARPA 在 SourceForge 上发布的开源 Java 代码静态分析工具。PMD 通过其内置的编码规则对 Java 代码进行静态检查，主要包括对潜在的 bug，未使用的代码，重复的代码，循环体创建新对象等问题的检验。PMD 提供了和多种 Java IDE 的集成，例如 Eclipse，IDEA，NetBean 等。本文主要使用 PMD 以插件方式与 Eclipse 集成。如下图 5 所示：在 Violations Overview 视图中，按照代码缺陷严重性集中显示了 PMD 静态代码分析的结果。



• 图 5. 使用 PMD 进行静态代码分析




PMD 同样也支持开发人员对代码检查规范进行自定义配置。开发人员可以在下图 6 中的面板中添加、删除、导入、导出代码检查规范。



• 图 6. 使用 PMD 添加自定义代码检查规范




Jtest

Jtest 是 Parasoft 公司推出的一款针对 Java 语言的自动化代码优化和测试工具，Jtest 的静态代码分析功能能够按照其内置的超过 800 条的 Java 编码规范自动检查并纠正这些隐蔽且难以修复的编码错误。同时，还支持用户自定义编码规则，帮助用户预防一些特殊用法的错误。Jtest 提供了基于 Eclipse 的插件安装。Jtest 支持开发人员对 Java 代码进行编码规范检查，并在 Jtask 窗口中集中显示检查结果，如下图 7 所示：



• 图 7. 使用 Jtest 进行静态代码分析




同时，Jtest 还提供了对用户定制代码检查配置甚至自定义编码规则的支持，这一功能使得开发人员可以基于不同场景定制所需要的编码规范，如图 8 所示：



• 图 8. 使用 Jtest 添加自定义代码检查规范



Java 静态分析工具对比

本章节将从以下几个方面对上述 Java 静态分析工具进行比较：

应用技术及分析对象

下表 1 列出了不同工具的分析对象及应用技术对比：



• 表 1. 不同工具的分析对象及应用技术对比



Java 静态分析工具

分析对象

应用技术

Checkstyle Java 源文件 缺陷模式匹配

FindBugs 字节码 缺陷模式匹配；数据流分析

PMD Java 源代码 缺陷模式匹配

Jtest Java 源代码 缺陷模式匹配；数据流分析




内置编程规范

Checkstyle：

• Javadoc 注释：检查类及方法的 Javadoc 注释

• 命名约定：检查命名是否符合命名规范

• 标题：检查文件是否以某些行开头

• Import 语句：检查 Import 语句是否符合定义规范

• 代码块大小，即检查类、方法等代码块的行数

• 空白：检查空白符，如 tab，回车符等

• 修饰符：修饰符号的检查，如修饰符的定义顺序

• 块：检查是否有空块或无效块

• 代码问题：检查重复代码，条件判断，魔数等问题

• 类设计：检查类的定义是否符合规范，如构造函数的定义等问题

FindBugs：

• Bad practice 坏的实践：常见代码错误，用于静态代码检查时进行缺陷模式匹配

• Correctness 可能导致错误的代码，如空指针引用等

• 国际化相关问题：如错误的字符串转换

• 可能受到的恶意攻击，如访问权限修饰符的定义等

• 多线程的正确性：如多线程编程时常见的同步，线程调度问题。

• 运行时性能问题：如由变量定义，方法调用导致的代码低效问题。

PMD：

• 可能的 Bugs：检查潜在代码错误，如空 try/catch/finally/switch 语句

• 未使用代码（Dead code）：检查未使用的变量，参数，方法

• 复杂的表达式：检查不必要的 if 语句，可被 while 替代的 for 循环

• 重复的代码：检查重复的代码

• 循环体创建新对象：检查在循环体内实例化新对象

• 资源关闭：检查 Connect，Result，Statement 等资源使用之后是否被关闭掉

Jtest

• 可能的错误：如内存破坏、内存泄露、指针错误、库错误、逻辑错误和算法错误等

• 未使用代码：检查未使用的变量，参数，方法

• 初始化错误：内存分配错误、变量初始化错误、变量定义冲突

• 命名约定：检查命名是否符合命名规范

• Javadoc 注释：检查类及方法的 Javadoc 注释

• 线程和同步：检验多线程编程时常见的同步，线程调度问题

• 国际化问题：

• 垃圾回收：检查变量及 JDBC 资源是否存在内存泄露隐患

错误检查能力

为比较上述 Java 静态分析工具的代码缺陷检测能力，本文将使用一段示例代码进行试验，示例代码中将涵盖我们开发中的几类常见错误，如引用操作、对象操作、表达式复杂化、数 组使用、未使用变量或代码段、资源回收、方法调用及代码设计几个方面。最后本文将分别记录在默认检查规范设置下，不同工具对该示例代码的分析结果。以下为 示例代码 Test.java。其中，代码的注释部分列举了代码中可能存在的缺陷。



• 清单 1. Test.java 示例代码
• package Test;import java.io.*;public class Test {/** * Write the bytes from input stream to output stream. * The input stream and output stream are not closed. * @param is * @param os * @throws IOException */public boolean (InputStream is, OutputStream os)throws IOException {intcount = 0;//缺少空指针判断byte[] buffer =new byte[1024];while((count = is.read(buffer)) >= 0) {os.write(buffer,0, count);}//未关闭I/O流returntrue;}/** * * @param a * @param b * @param ending * @return the elements from a to b, and stop when meet element ending */publicvoid (String[] a, String[] b, String ending){intindex;String temp =null;//空指针错误System.out.println(temp.length());//未使用变量intlength=a.length;for(index=0; index&a.length; index++){//多余的if语句if(true){//对象比较 应使用equalsif(temp==ending){break;}//缺少 数组下标越界检查b[index]=temp;}}}/** * * @param file * @return file contents as striwww.fltbj.cn#ll if file does not exist */public void readFile(File file) {InputStream is =null;OutputStream os =null;try{is =new BufferedInputStream(newFileInputStream(file));os =new ByteArrayOutputStream();//未使用方法返回值(is,os);is.close();os.close();}catch (IOException e) {//可能造成I/O流未关闭e.printStackTrace();}finally{//空的try/catch/finally块}}}







• 通过以上测试代码，我们对已有 Java 静态代码分析工具的检验结果做了如下比较，如下表 2 所示。




表 2. Java 静态代码分析工具对比

代码缺陷分类

示例

Checkstyle

FindBugs

PMD

Jtest

引用操作 空指针引用 √ √ √ √

对象操作 对象比较（使用 == 而不是 equals） √ √ √

表达式复杂化 多余的 if 语句 √

数组使用 数组下标越界 √

未使用变量或代码段 未使用变量 √ √ √

资源回收 I/O 未关闭 √ √

方法调用 未使用方法返回值 √

代码设计 空的 try/catch/finally 块 √




由表中可以看出几种工具对于代码检查各有侧重。其中，Checkstyle 更偏重于代码编写格式，及是否符合编码规范的检验，对代码 bug 的发现功能较弱；而 FindBugs，PMD，Jtest 着重于发现代码缺陷。在对代码缺陷检查中，这三种工具在针对的代码缺陷类别也各有不同，且类别之间有重叠。

总结

本文分别从功能、特性和内置编程规范等方面详细介绍了包括 Checkstyle，FindBugs，PMD，Jtest 在内的四种主流 Java 静态代码分析工具，并通过一段 Java 代码示例对这四种工具的代码分析能力进行比较。由于这四种工具内置编程规范各有不同，因此它们对不同种类的代码问题的发现能力也有所不同。其中 Checkstyle 更加偏重于代码编写格式检查，而 FindBugs，PMD，Jtest 着重于发现代码缺陷。最后，希望本文能够帮助 Java 软件开发和测试人员进一步了解以上四种主流 Java 静态分析工具，并帮助他们根据需求选择合适的工具。

5. PGD 功能解析

VPN :virtual page number.
PPN :physical page number.
PTE :page-table entries.
ASID :address space identifier.
PMA :Physical Memory Attributes
PMP :Physical Memory Protection
PGD :Page Global Directory
PUD :Page Upper Directory
PMD :Page Middle Directory
PT :Page Table
TVM :Trap Virtual Memory

4KB 的内存页大小可能不是最佳的选择，8KB 或者 16KB 说不定是更好的选择，但是这是过去在特定场景下做出的权衡。我们在这篇文章中不要过于纠结于 4KB 这个数字，应该更重视决定这个结果的几个因素，这样当我们在遇到类似场景时才可以从这些方面考虑当下最佳的选择，我们在这篇文章中会介绍以下两个影响内存页大小的因素，它们分别是：

每个进程能够看到的都是独立的虚拟内存空间，虚拟内存空间只是逻辑上的概念，进程仍然需要访问虚拟内存对应的物理内存，从虚拟内存到物理内存的转换就需要使用每个进程持有页表。

在如上图所示的四层页表结构中，操作系统会使用最低的 12 位作为页面的偏移量，剩下的 36 位会分四组分别表示当前层级在上一层中的索引，所有的虚拟地址都可以用上述的多层页表查找到对应的物理地址 4 。

因为操作系统的虚拟地址空间大小都是一定的，整片虚拟地址空间被均匀分成了 N 个大小相同的内存页，所以内存页的大小最终会决定每个进程中页表项的层级结构和具体数量，虚拟页的大小越小，单个进程中的页表项和虚拟页也就越多。

因为目前的虚拟页大小为 4096 字节，所以虚拟地址末尾的 12 位可以表示虚拟页中的地址，如果虚拟页的大小降到了 512 字节，那么原本的四层页表结构或者五层页表结构会变成五层或者六层，这不仅会增加内存访问的额外开销，还会增加每个进程中页表项占用的内存大小。

PGD中包含若干PUD的地址，PUD中包含若干PMD的地址，PMD中又包含若干PT的地址。每一个页表项指向一个页框，页框就是真正的物理内存页。
PGD: Page Global Directory

mm_init() ---> fork.c 文件 ，源码如下：

mm_init() 函数调用 mm_alloc_pgd() 函数与底层物理内存产生关系, mm_alloc_pgd() ---> fork.c 文件

pgd_alloc() ---> paglloc.h 这个函数为当前 pgd 分配一个 page ,并且将当前的 page 的首地址返回，并且将内
核GPG拷贝的当前进程的结构体中。函数中调用了 __get_free_page() ,获取一个空间的物理页保存当前进程信息， __get_free_page() 就是Kernel常用的 __get_free_pages() ,这样子上层进程创建就与底层物理内存产生直接的关系，以上几个函数源码如下：

init_mm() ---> init_mm.c 结构体记录了当前 root table 的所有信息, swapper_pg_dir 是存放PGD 全局信息的全局变量,源码如下在 init_mm.c 文件中，源码如下：

这样一来，每个进程的页面目录就分成了两部分，第一部分为“用户空间”，用来映射其整个进程空间 （0x0000 0000－0xBFFF FFFF） 即3G字节的虚拟地址；第二部分为“系统空间”，用来映射 （0xC000 0000－0xFFFF FFFF）1G 字节的虚拟地址。可以看出 Linux 系统中每个进程的页面目录的第二部分是相同的，所以从进程的角度来看，每个进程有 4G 字节的虚拟空间，较低的 2G 字节是自己的用户空间，最高的 2G 字节则为与所有进程以及内核共享的系统空间。每个进程有它自己的 PGD( Page Global Directory) ，它是一个物理页，并包含一个 pgd_t 数组。

An Sv32 virtual address is partitioned into a virtual page number (VPN) and page offset, as shown in
Figure 4.15.

satp寄存器的组成:

虚拟地址转换为物理地址转换过程如下：
每一个应用程序都有自己的Page Global Directory(PGD)，其保存物理地址的页帧，在<asm/page.h>中定义了pgd_t 结构体数组，不同的架构有不同的PGD加载方式。

A virtual address va is translated into a physical address pa as follows:

当虚拟地址没有映射物理地址，最典型就是用户态 Malloc 一段虚拟地址后， Linux 并没有为这段虚拟地址分配物理地址，而是当用写这段虚拟地址时， Linux Kernel 发生 PageFault 才会为这段虚拟地址映射物理内存，大概的过程就是这样，但是其中 Linux Kernel 产生缺页异常到映射物理的过程则是非常复杂的一个过程，其中涉及到很重要的一个函数就是缺页中断服务函数，在 RISC-V 中叫 do_page_fault() 在 arch/risv-v/mm/fault.c 文件中定义了该函数。

do_page_fault() 函数实现如下：

6. 程序静态分析的用法

关于IDE以及plugin如何使用在此不做介绍，本文主要关注它们如何与ant配合使用，使这些工具成为每次构建过程中的有机组成。 PMD的运行环境是j2se1.3或以后版本，安装过程同样也是解压即可。对应ant task的使用：
1. 把lib中所有的jar复制到项目的classpath中。
2. 将pmd-2.0.jar中的rulesets解压到指定目录，这里面定义了分析所需要的规则集合。
3. 修改build.xml文件。在这一版本中，提供了2个ant task。一个是pmd使用规则集合进行分析；另一个是检查代码中Copy & Paste代码。这2个任务对应的ant task使用：
PMD任务：
<target name=pmd>
<!-- 定义任务和任务所属类所在的classpath引用 -->
<taskdef name=pmd classname=net.sourceforge.pmd.ant.PMDTask
classpathref=classpath/>
<!-- 检查使用的规则文件 -->
<pmd rulesetfiles=junit_lib/rulesets/imports.xml>
<!-- 输出格式和文件名 -->
<formatter type=html toFile=pmd_report.html/>
<!-- pmd所需要依赖包的classpath引用 -->
<classpath refid=classpath/>
<!-- 要检查的项目源文件根目录 -->
<fileset dir=src>
<include name=**/*.java/>
</fileset>
</pmd>
</target>
CPD任务：
<target name=cpd>
<!-- 定义任务和任务所属类所在的classpath -->
<taskdef name=cpd classname=net.sourceforge.pmd.cpd.CPDTask
classpathref=classpath/>
<!-- 指明输出文件和判断属于 & paste的标准 -->
<cpd minimumTokenCount=100 outputFile=cpd.txtl>
<!-- 要检查的项目源文件根目录 -->
<fileset dir=src>
<include name=**/*.java/>
</fileset>
</cpd>
</target>
4. 运行ant pmd和ant cpd即可。
5. 参数说明：
- formatter，指明输出格式和文件。
- rulesetfiles，指明分析所需的规则文件，不同文件使用逗号分隔。
- failonerror，pmd执行出错是否中止构建过程。
- failOnRuleViolation，如果与规则冲突，是否中止构建过程。
- classpath，pmd所需的classpath。
- printToConsole，在发现问题时是否打印到ant log或控制台。
- shortFilenames，在输出报告中是否使用短文件名。
- targetjdk13，是否把目标定为jdk13，如不能使用assert。
- failuresPropertyName，在任务结束时，插入违反规则的号码
- encoding，读源文件时所采用的编码，如utf-8。
关于规则集合的说明，以及如何自定义规则请参见pmd的文档，文档中已说得相当清楚。 使用ant task：
1. 复制checkstyle-all-3.3.jar到项目的classpath中。
2. 修改build.xml文件：
<taskdef resource=checkstyletask.properties
classpath=${weblib.dir}/checkstyle-all-3.3.jar/>
<target name=checkstyle depends=init>
<!-- 指明checkstyle的分析所需的规则文件 -->
<checkstyle config=checkstyle33.xml>
<!-- 要检查的文件 -->
<fileset dir=${src.code} includes=**/*.java/>
<!-- 指明输出格式和文件名 -->
<formatter type=xml toFile=report.xml/>
</checkstyle>
<!-- 将xml文件转换成html文件 -->
<style in=report.xml out=report.html style=checkstyle-frames/>
</target>
3. 运行ant checkstyle即可。
checkstyle的规则文件，即项目的代码规范，建议不要手工书写。可以使用checkstyle plug in在Eclipse配置后再导出。Checkstyle提供了缺省的xslt，用来进行xml的格式转换。它们都放在contrib目录中。Checkstyle同样也提供了自定义的check，但与PMD相比，书写要复杂。详细情况请参见checkstyle的文档。 BlueMorpho是独立运行的B/S程序，安装简单，无需额外配置参数文件。 在Windows下运行Bluemorpho windows安装包,注意有32位和64位两个版本, 安装完成后，在开始-程序-BlueMorpho文件夹里运行Sart bluemorho server启动分析server. Server启动后，在开始-程序-BlueMorpho文件夹里运行BlueMorpho即可访问闪蝶源码分析平台。 BlueMoropho提供两种方式上传source code, 手工上传和同步从Mainframe下载COBOL源码。 代码上传或下载到BlueMorpho以后，即可点击任意程序进行源码分析。

7. GitHub上面有哪些经典的java框架源码

• Bazel：来自Google的构建工具，可以快速、可靠地构建代码。官网

• Gradle：使用Groovy（非XML）进行增量构建，可以很好地与Maven依赖管理配合工作。官网

• Buck：Facebook构建工具。官网

字节码操作

编程方式操作字节码的开发库。

• ASM：通用底层字节码操作和分析开发库。官网

• Byte Buddy：使用流式API进一步简化字节码生成。官网

• Byteman：在运行时通过DSL（规则）操作字节码进行测试和故障排除。官网

• Javassist：一个简化字节码编辑尝试。官网

集群管理

在集群内动态管理应用程序的框架。

• Apache Aurora：Apache Aurora是一个Mesos框架，用于长时间运行服务和定时任务（cron job）。官网

• Singularity：Singularity是一个Mesos框架，方便部署和操作。它支持Web Service、后台运行、调度作业和一次性任务。官网

代码分析

测量代码指标和质量工具。

• Checkstyle：代码编写规范和标准静态分析工具。官网

• Error Prone：将常见编程错误作为运行时错误报告。官网

• FindBugs：通过字节码静态分析查找隐藏bug。官网

• jQAssistant：使用基于Neo4J查询语言进行代码静态分析。官网

• PMD：对源代码分析查找不良的编程习惯。官网

• SonarQube：通过插件集成其它分析组件，对过去一段时间内的数据进行统计。官网

编译器生成工具

用来创建解析器、解释器或编译器的框架。

• ANTLR：复杂的全功能自顶向下解析框架。官网

• JavaCC：JavaCC是更加专门的轻量级工具，易于上手且支持语法超前预测。官网

外部配置工具

支持外部配置的开发库。

• config：针对JVM语言的配置库。官网

• owner：减少冗余配置属性。官网

约束满足问题求解程序

帮助解决约束满足问题的开发库。

• Choco：可直接使用的约束满足问题求解程序，使用了约束规划技术。官网

• JaCoP：为FlatZinc语言提供了一个接口，可以执行MiniZinc模型。官网

• OptaPlanner：企业规划与资源调度优化求解程序。官网

• Sat4J：逻辑代数与优化问题最先进的求解程序。官网

持续集成

• Bamboo：Atlassian解决方案，可以很好地集成Atlassian的其他产品。可以选择开源许可，也可以购买商业版。官网

• CircleCI：提供托管服务，可以免费试用。官网

• Codeship：提供托管服务，提供有限的免费模式。官网

• fabric8：容器集成平台。官网

• Go：ThoughtWork开源解决方案。官网

• Jenkins：支持基于服务器的部署服务。官网

• TeamCity：JetBrain的持续集成解决方案，有免费版。官网

• Travis：通常用作开源项目的托管服务。官网

• Buildkite: 持续集成工具，用简单的脚本就能设置pipeline，而且能快速构建，可以免费试用。官网

CSV解析

简化CSV数据读写的框架与开发库

• uniVocity-parsers：速度最快功能最全的CSV开发库之一，同时支持TSV与固定宽度记录的读写。官网

数据库

简化数据库交互的相关工具。

• Apache Phoenix：HBase针对低延时应用程序的高性能关系数据库层。官网

• Crate：实现了数据同步、分片、缩放、复制的分布式数据存储。除此之外还可以使用基于SQL的语法跨集群查询。官网

• Flyway：简单的数据库迁移工具。官网

• H2：小型SQL数据库，以可以作为内存数据库使用着称。官网

• HikariCP：高性能JDBC连接工具。官网

• JDBI：便捷的JDBC抽象。官网

• Protobuf：Google数据交换格式。官网

• SBE：简单二进制编码，是最快速的消息格式之一。官网

• Wire：整洁轻量级协议缓存。官网

帮实现依赖翻转范式的开发库。官网

• Apache DeltaSpike：CDI扩展框架。官网

• Dagger2：编译时注入框架，不需要使用反射。官网

• Guice：可以匹敌Dagger的轻量级注入框架。官网

• HK2：轻量级动态依赖注入框架。官网

开发流程增强工具

从最基本的层面增强开发流程。

• ADT4J：针对代数数据类型的JSR-269代码生成器。官网

• AspectJ：面向切面编程（AOP）的无缝扩展。官网

• Auto：源代码生成器集合。官网

• DCEVM：通过修改JVM在运行时支持对已加载的类进行无限次重定义。官网

• HotswapAgent：支持无限次重定义运行时类与资源。官网

• Immutables：类似Scala的条件类。官网

• JHipster：基于Spring Boot与AngularJS应用程序的Yeoman源代码生成器。官网

• JRebel：无需重新部署，可以即时重新加载代码与配置的商业软件。官网

• Lombok：减少冗余的代码生成器。官网

• Spring Loaded：类重载代理。官网

• vert.x：多语言事件驱动应用框架。官网

分布式应用

用来编写分布式容错应用的开发库和框架。

• Akka：用来编写分布式容错并发事件驱动应用程序的工具和运行时。官网

• Apache Storm：实时计算系统。官网

• Apache ZooKeeper：针对大型分布式系统的协调服务，支持分布式配置、同步和名称注册。官网

• Hazelcast：高可扩展内存数据网格。官网

• Hystrix：提供延迟和容错。官网

• JGroups：提供可靠的消息传递和集群创建的工具。官网

• Orbit：支持虚拟角色（Actor），在传统角色的基础上增加了另外一层抽象。官网

• Quasar：为JVM提供轻量级线程和角色。官网

分布式数据库

对应用程序而言，在分布式系统中的数据库看起来就像是只有一个数据源。

• Apache Cassandra：列式数据库，可用性高且没有单点故障。官网

• Apache HBase：针对大数据的Hadoop数据库。官网

• Druid：实时和历史OLAP数据存储，在聚集查询和近似查询方面表现不俗。官网

• Infinispan：针对缓存的高并发键值对数据存储。官网

发布

以本机格式发布应用程序的工具。

• Bintray：发布二进制文件版本控制工具。可以于Maven或Gradle一起配合使用。提供开源免费版本和几种商业收费版本。官网

• Central Repository：最大的二进制组件仓库，面向开源社区提供免费服务。Apache Maven默认使用Central官网Repository，也可以在所有其他构建工具中使用。

• IzPack：为跨平台部署建立创作工具（Authoring Tool）。官网

• JitPack：打包GitHub仓库的便捷工具。可根据需要构建Maven、Gradle项目，发布可立即使用的组件。官网

• Launch4j：将JAR包装为轻量级本机Windows可执行程序。官网

• Nexus：支持代理和缓存功能的二进制管理工具。官网

• packr：将JAR、资源和JVM打包成Windows、Linux和Mac OS X本地发布文件。官网

文档处理工具

处理Office文档的开发库。

• Apache POI：支持OOXML规范（XLSX、DOCX、PPTX）以及OLE2规范（XLS、DOC、PPT）。官网

• documents4j：使用第三方转换器进行文档格式转换，转成类似MS Word这样的格式。官网

• jOpenDocument：处理OpenDocument格式（由Sun公司提出基于XML的文档格式）。官网

函数式编程

函数式编程支持库。

• Cyclops：支持一元（Monad）操作和流操作工具类、comprehension（List语法）、模式匹配、trampoline等特性。官网

• Fugue：Guava的函数式编程扩展。官网

• Functional Java：实现了多种基础和高级编程抽象，用来辅助面向组合开发（composition-oriented development）。官网

• Javaslang：一个函数式组件库，提供持久化数据类型和函数式控制结构。官网

• jOOλ：旨在填补Java 8 lambda差距的扩展，提供了众多缺失的类型和一组丰富的顺序流API。官网

游戏开发

游戏开发框架。

• jMonkeyEngine：现代3D游戏开发引擎。官网

• libGDX：全面的跨平台高级框架。官网

• LWJGL：对OpenGL/CL/AL等技术进行抽象的健壮框架。官网

GUI

现代图形化用户界面开发库。

• JavaFX：Swing的后继者。官网

• Scene Builder：开发JavaFX应用的可视化布局工具。官网

高性能计算

涵盖了从集合到特定开发库的高性能计算相关工具。

• Agrona：高性能应用中常见的数据结构和工具方法。官网

• Disruptor：线程间消息传递开发库。官网

• fastutil：快速紧凑的特定类型集合（Collection）。官网

• GS Collections：受Smalltalk启发的集合框架。官网

• HPPC：基础类型集合。官网

• Javolution：实时和嵌入式系统的开发库。官网

• JCTools：JDK中缺失的并发工具。官网

• Koloboke：Hash set和hash map。官网

• Trove：基础类型集合。官网

• High-scale-bli:Cliff Click 个人开发的高性能并发库官网

IDE

简化开发的集成开发环境。

• Eclipse：老牌开源项目，支持多种插件和编程语言。官网

• IntelliJ IDEA：支持众多JVM语言，是安卓开发者好的选择。商业版主要针对企业客户。官网

• NetBeans：为多种技术提供集成化支持，包括Java SE、Java EE、数据库访问、HTML5

• Imgscalr：纯Java 2D实现，简单、高效、支持硬件加速的图像缩放开发库。官网

• Picasso：安卓图片下载和图片缓存开发库。官网

• Thumbnailator：Thumbnailator是一个高质量Java缩略图开发库。官网

• ZXing：支持多种格式的一维、二维条形码图片处理开发库。官网

• im4java: 基于ImageMagick或GraphicsMagick命令行的图片处理开发库，基本上ImageMagick能够支持的图片格式和处理方式都能够处理。官网

• Apache Batik：在Java应用中程序以SVG格式显示、生成及处理图像的工具集，包括SVG解析器、SVG生成器、SVG DOM等模块，可以集成使用也可以单独使用，还可以扩展自定义的SVG标签。官网

JSON

简化JSON处理的开发库。

• Genson：强大且易于使用的Java到JSON转换开发库。官网

• Gson：谷歌官方推出的JSON处理库，支持在对象与JSON之间双向序列化，性能良好且可以实时调用。官网

• Jackson：与GSON类似，在频繁使用时性能更佳。官网

• LoganSquare：基于Jackson流式API，提供对JSON解析和序列化。比GSON与Jackson组合方式效果更好。官网

• Fastjson：一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。官网

• Kyro：快速、高效、自动化的Java对象序列化和克隆库。官网

JVM与JDK

目前的JVM和JDK实现。

• JDK 9：JDK 9的早期访问版本。官网

• OpenJDK：JDK开源实现。官网

基于JVM的语言

除Java外，可以用来编写JVM应用程序的编程语言。

• Scala：融合了面向对象和函数式编程思想的静态类型编程语言。官网

• Groovy：类型可选（Optionally typed）的动态语言，支持静态类型和静态编译。目前是一个Apache孵化器项目。官网

• Clojure：可看做现代版Lisp的动态类型语言。官网

• Ceylon：RedHat开发的面向对象静态类型编程语言。官网

• Kotlin：JetBrain针对JVM、安卓和浏览器提供的静态类型编程语言。官网

• Xtend：一种静态编程语言，能够将其代码转换为简洁高效的Java代码，并基于JVM运行。官网

日志

记录应用程序行为日志的开发库。

• Apache Log4j 2：使用强大的插件和配置架构进行完全重写。官网

• kibana：分析及可视化日志文件。官网

• Logback：强健的日期开发库，通过Groovy提供很多有趣的选项。官网

• logstash：日志文件管理工具。官网

• Metrics：通过JMX或HTTP发布参数，并且支持存储到数据库。官网

• SLF4J：日志抽象层，需要与具体的实现配合使用。官网

机器学习

提供具体统计算法的工具。其算法可从数据中学习。

• Apache Flink：快速、可靠的大规模数据处理引擎。官网

• Apache Hadoop：在商用硬件集群上用来进行大规模数据存储的开源软件框架。官网

• Apache Mahout：专注协同过滤、聚类和分类的可扩展算法。官网

• Apache Spark：开源数据分析集群计算框架。官网

• DeepDive：从非结构化数据建立结构化信息并集成到已有数据库的工具。官网

• Deeplearning4j：分布式多线程深度学习开发库。官网

• H2O：用作大数据统计的分析引擎。官网

• Weka：用作数据挖掘的算法集合，包括从预处理到可视化的各个层次。官网

• QuickML：高效机器学习库。官网、GitHub

消息传递

在客户端之间进行消息传递，确保协议独立性的工具。

• Aeron：高效可扩展的单播、多播消息传递工具。官网

• Apache ActiveMQ：实现JMS的开源消息代理（broker），可将同步通讯转为异步通讯。官网

• Apache Camel：通过企业级整合模式（Enterprise Integration Pattern EIP）将不同的消息传输API整合在一起。官网

• Apache Kafka：高吞吐量分布式消息系统。官网

• Hermes：快速、可靠的消息代理（Broker），基于Kafka构建。官网

• JBoss HornetQ：清晰、准确、模块化，可以方便嵌入的消息工具。官网

• JeroMQ：ZeroMQ的纯Java实现。官网

• Smack：跨平台XMPP客户端函数库。官网

• Openfire：是开源的、基于XMPP、采用Java编程语言开发的实时协作服务器。 Openfire安装和使用都非常简单，并可利用Web界面进行管理。官网GitHub

• Spark：是一个开源，跨平台IM客户端。它的特性支持集组聊天，电话集成和强大安全性能。如果企业内部部署IM使用Openfire+Spark是最佳的组合。官网GitHub

• Tigase： 是一个轻量级的可伸缩的 Jabber/XMPP 服务器。无需其他第三方库支持，可以处理非常高的复杂和大量的用户数，可以根据需要进行水平扩展。官网

杂项

未分类其它资源。

• Design Patterns：实现并解释了最常见的设计模式。官网

• Jimfs：内存文件系统。官网

• Lanterna：类似curses的简单console文本GUI函数库。官网

• LightAdmin：可插入式CRUD UI函数库，可用来快速应用开发。官网

• OpenRefine：用来处理混乱数据的工具，包括清理、转换、使用Web Service进行扩展并将其关联到数据库。官网

• RoboVM：Java编写原生iOS应用。官网

• Quartz：强大的任务调度库.官网

应用监控工具

监控生产环境中应用程序的工具。

• AppDynamics：性能监测商业工具。官网

• JavaMelody：性能监测和分析工具。官网

• Kamon：Kamon用来监测在JVM上运行的应用程序。官网

• New Relic：性能监测商业工具。官网

• SPM：支持对JVM应用程序进行分布式事务追踪的性能监测商业工具。官网

• Takipi：产品运行时错误监测及调试商业工具。官网

原生开发库

用来进行特定平台开发的原生开发库。

• JNA：不使用JNI就可以使用原生开发库。此外，还为常见系统函数提供了接口。官网

自然语言处理

用来专门处理文本的函数库。

• Apache OpenNLP：处理类似分词等常见任务的工具。官网

• CoreNLP：斯坦佛CoreNLP提供了一组基础工具，可以处理类似标签、实体名识别和情感分析这样的任务。官网

• LingPipe：一组可以处理各种任务的工具集，支持POS标签、情感分析等。官网

• Mallet：统计学自然语言处理、文档分类、聚类、主题建模等。官网

网络

网络编程函数库。

• Async Http Client：异步HTTP和WebSocket客户端函数库。官网

• Grizzly：NIO框架，在Glassfish中作为网络层使用。官网

• Netty：构建高性能网络应用程序开发框架。官网

• OkHttp：一个Android和Java应用的HTTP+SPDY客户端。官网

• Undertow：基于NIO实现了阻塞和非阻塞API的Web服务器，在WildFly中作为网络层使用。官网

ORM

处理对象持久化的API。

• Ebean：支持快速数据访问和编码的ORM框架。官网

• EclipseLink：支持许多持久化标准，JPA、JAXB、JCA和SDO。官网

• Hibernate：广泛使用、强健的持久化框架。Hibernate的技术社区非常活跃。官网

• MyBatis：带有存储过程或者SQL语句的耦合对象（Couples object）。官网

• OrmLite：轻量级开发包，免除了其它ORM产品中的复杂性和开销。官网

• Nutz：另一个SSH。官网，Github

• JFinal：JAVA WEB + ORM框架。官网，Github

PDF

用来帮助创建PDF文件的资源。

• Apache FOP：从XSL-FO创建PDF。官网

• Apache PDFBox：用来创建和操作PDF的工具集。官网

• DynamicReports：JasperReports的精简版。官网

• flyingsaucer：XML/XHTML和CSS 2.1渲染器。官网

• iText：一个易于使用的PDF函数库，用来编程创建PDF文件。注意，用于商业用途时需要许可证。官网

• JasperReports：一个复杂的报表引擎。官网

性能分析

性能分析、性能剖析及基准测试工具。

• jHiccup：提供平台中JVM暂停的日志和记录。官网

• JMH：JVM基准测试工具。官网

• JProfiler：商业分析器。官网

• LatencyUtils：测量和报告延迟的工具。官网

• VisualVM：对运行中的应用程序信息提供了可视化界面。官网

• YourKit Java Profiler：商业分析器。官网

响应式开发库

用来开发响应式应用程序的开发库。

• Reactive Streams：异步流处理标准，支持非阻塞式反向压力（backpressure）。官网

• Reactor：构建响应式快速数据（fast-data）应用程序的开发库。官网

• RxJava：通过JVM可观察序列（observable sequence）构建异步和基于事件的程序。官网

REST框架

用来创建RESTful 服务的框架。

• Dropwizard：偏向于自己使用的Web框架。用来构建Web应用程序，使用了Jetty、Jackson、Jersey和Metrics。官网

• Feign：受Retrofit、JAXRS-2.0和WebSocket启发的HTTP客户端连接器（binder）。官网

• Jersey：JAX-RS参考实现。官网

• RESTEasy：经过JAX-RS规范完全认证的可移植实现。官网

• RestExpress：一个Java类型安全的REST客户端。官网

• RestX：基于注解处理和编译时源码生成的框架。官网

• Retrofit：类型安全的REST客户端。官网

• Spark：受到Sinatra启发的Java REST框架。官网

• Swagger：Swagger是一个规范且完整的框架，提供描述、生产、消费和可视化RESTful Web Service。官网

• Blade：国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码，优雅的设计。官网

科学计算与分析

用于科学计算和分析的函数库。

• DataMelt：用于科学计算、数据分析及数据可视化的开发环境。官网

• JGraphT：支持数学图论对象和算法的图形库。官网

• JScience：用来进行科学测量和单位的一组类。官网

搜索引擎

文档索引引擎，用于搜索和分析。

• Apache Solr：一个完全的企业搜索引擎。为高吞吐量通信进行了优化。官网

• Elasticsearch：一个分布式、支持多租户（multitenant）全文本搜索引擎。提供了RESTful Web接口和无schema的JSON文档。官网

• Apache Lucene：是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网

安全

用于处理安全、认证、授权或会话管理的函数库。

• Apache Shiro：执行认证、授权、加密和会话管理。官网

• Bouncy Castle，涵盖了从基础的帮助函数到PGP/SMIME操作。官网：多途加密开发库。支持JCA提供者（JCA provider)

• Cryptomator：在云上进行客户端跨平台透明加密。官网

• Keycloak：为浏览器应用和RESTful Web Service集成SSO和IDM。目前还处于beta版本，但是看起来非常有前途。官网

• PicketLink：PicketLink是一个针对Java应用进行安全和身份认证管理的大型项目（Umbrella Project）。官网

序列化

用来高效处理序列化的函数库。

• FlatBuffers：高效利用内存的序列化函数库，无需解包和解析即可高效访问序列化数据。官网

• Kryo：快速、高效的对象图形序列化框架。官网

• FST：提供兼容JDK的高性能对象图形序列化。官网

• MessagePack：一种高效的二进制序列化格式。官网

应用服务器

用来部署应用程序的服务器。

• Apache Tomcat：针对Servlet和JSP的应用服务器，健壮性好且适用性强。官网

• Apache TomEE：Tomcat加Java EE。官网

• Jetty：轻量级、小巧的应用服务器，通常会嵌入到项目中。官网

• WebSphere Liberty：轻量级、模块化应用服务器，由IBM开发。官网

• WildFly：之前被称作JBoss，由Red Hat开发。支持很多Java EE功能。官网

模板引擎

在模板中替换表达式的工具。

• Apache Velocity：提供HTML页面模板、email模板和通用开源代码生成器模板。官网

• FreeMarker：通用模板引擎，不需要任何重量级或自己使用的依赖关系。官网

• Handlebars.java：使用Java编写的模板引擎，逻辑简单，支持语义扩展（semantic Mustache）。官网

• Thymeleaf：旨在替换JSP，支持XML文件的工具。官网

测试

测试内容从对象到接口，涵盖性能测试和基准测试工具。

• Apache JMeter：功能性测试和性能评测。官网

• Arquillian：集成测试和功能行测试平台，集成Java EE容器。官网

• AssertJ：支持流式断言提高测试的可读性。官网

• Awaitility：用来同步异步操作的DSL。官网

• Cucumber：BDD测试框架。官网

• Gatling：设计为易于使用、可维护的和高性能负载测试工具。官网

• Hamcrest：可用来灵活创建意图（intent）表达式的匹配器。官网

• JMockit：用来模拟静态、final方法等。官网

• JUnit：通用测试框架。官网

• Mockito：在自动化单元测试中创建测试对象，为TDD或BDD提供支持。官网

• PowerMock： 支持模拟静态方法、构造函数、final类和方法、私有方法以及移除静态初始化器的模拟工具。官网

• REST Assured：为REST/HTTP服务提供方便测试的Java DSL。官网

• Selenide：为Selenium提供精准的周边API，用来编写稳定且可读的UI测试。官网

• Selenium：为Web应用程序提供可移植软件测试框架。官网

• Spock：JUnit-compatible framework featuring an expressive Groovy-derived specification language.官网兼容JUnit框架，支持衍生的Groovy范的语言。

• TestNG：测试框架。官网

• Truth：Google的断言和命题（proposition）框架。官网

• Unitils：模块化测试函数库，支持单元测试和集成测试。官网

• WireMock：Web Service测试桩（Stub）和模拟函数。官网

通用工具库

通用工具类函数库。

• Apache Commons：提供各种用途的函数，比如配置、验证、集合、文件上传或XML处理等。官网

• args4j：命令行参数解析器。官网

• CRaSH：为运行进行提供CLI。官网

• Gephi：可视化跨平台网络图形化操作程序。官网

• Guava：集合、缓存、支持基本类型、并发函数库、通用注解、字符串处理、I/O等。官网

• JADE：构建、调试多租户系统的框架和环境。官网

• javatuples：正如名字表示的那样，提供tuple支持。尽管目前tuple的概念还有留有争议。官网

• JCommander：命令行参数解析器。官网

• Protégé：提供存在论（ontology）编辑器以及构建知识系统的框架。官网

网络爬虫

用于分析网站内容的函数库。

• Apache Nutch：可用于生产环境的高度可扩展、可伸缩的网络爬虫。官网

• Crawler4j：简单的轻量级网络爬虫。官网

• JSoup：刮取、解析、操作和清理HTML。官网

Web框架

用于处理Web应用程序不同层次间通讯的框架。

• Apache Tapestry：基于组件的框架，使用Java创建动态、强健的、高度可扩展的Web应用程序。官网

• Apache Wicket：基于组件的Web应用框架，与Tapestry类似带有状态显示GUI。官网

• Google Web Toolkit：一组Web开发工具集，包含在客户端将Java代码转为JavaScript的编译器、XML解析器、RCP官网API、JUnit集成、国际化支持和GUI控件。

• Grails：Groovy框架，旨在提供一个高效开发环境，使用约定而非配置、没有XML并支持混入（mixin）。官网

• Ninja：Java全栈Web开发框架。非常稳固、快速和高效。官网

• Pippo：小型、高度模块化的类Sinatra框架。官网

• Play：使用约定而非配置，支持代码热加载并在浏览器中显示错误。官网

• PrimeFaces：JSF框架，提供免费和带支持的商业版本。包括若干前端组件。官网

• Ratpack：一组Java开发函数库，用于构建快速、高效、可扩展且测试完备的HTTP应用程序。官网

• Spring Boot：微框架，简化了Spring新程序的开发过程。官网

• Spring：旨在简化Java EE的开发过程，提供依赖注入相关组件并支持面向切面编程。官网

• Vaadin：基于GWT构建的事件驱动框架。使用服务端架构，客户端使用Ajax。官网

• Blade：国人开发的一个轻量级的MVC框架. 它拥有简洁的代码，优雅的设计。官网

业务流程管理套件

流程驱动的软件系统构建。

• jBPM：非常灵活的业务流程管理框架，致力于构建开发与业务分析人员之间的桥梁。官网

• Activity：轻量级工作流和业务流程管理框架。官网github

资源

社区

8. 如何提高 Android 代码质量

（1）插件安装
在Android Studio中选择Preferences -> Plugins，输入查找findBugs进行插件安装。
（2）插件使用
在build.gradle文件中，按照下面步骤进行设置：
添加plugin apply plugin:’findbugs’
定义任务，指定输出格式
这里要注意因为findBugs是检查class文件，所以在定义task的时候，是dependsOn: “assembleDebug”，确保运行findbugs的task能够成功检测。
通过gradle findbugs方式，在工程目录下运行命令，检测完成后，会在制定的目录下生成报告文档。文档支持xml和html两种格式，本文设置的是html格式，可以直接用浏览器打开。
当然，和lint一样，findBugs也支持手动检测的方式。
在工程里，右键 FindBugs -> （选择检测的范围）。检测完之后，底部工具栏会跳到FindBugs-IEDA下。
3
PMD

PMD是一个很有用的工具，它跟Findbugs类似，但是它不是检测字节码，它是直接检测源代码。它使用静态分析来发现错误。

为什么要将它们同时使用呢？因为它们的检测方法不同，可以取到互补的作用。

检测范围
可能的bug——空的try/catch/finally/switch块。
无用代码(Dead code)：无用的本地变量，方法参数和私有方法。
空的if/while语句。
过度复杂的表达式——不必要的if语句，本来可以用while循环但是却用了for循环。
可优化的代码：浪费性能的String/StringBuffer的使用。

（1）插件安装

同样可以通过AS的plugin进行安装，推荐安装QAPlug-PMD。

（2）插件使用

在build.gradle文件中进行如下配置

导入Plugin：apply plugin: ‘pmd’
Task配置

4
CheckStyles

这个工具用来自动检测java源码。启动之后，可以按照制定的规则对java源码进行检查，被将所有的不符合规范的地方生成报告通知给你。

检测范围
注解
javadoc注释
命名规范
文件头
导入包规范
尺寸设置
空格
正则表达式
修饰符
代码块
编码问题
类设计问题
重复、度量以及一些杂项

总而言之，是一些代码规范问题!!

（1）插件安装

通过AS的Plugin进行安装

（2）插件使用

导入Plugin
apply plugin: ‘checkstyle’
设置CheckStyle的版本
checkstyle {
toolVersion ‘6.1.1’
showViolations true
}
配置任务

5
插件的接入与使用

检测范围
lint、PMD、findBugs和CheckStyle检测范围之和。

（1）插件安装

下载整合插件的文件包（文末），和app工程目录同级放置。
在app的build.gradle文件导入整合插件脚本
apply from: ‘../config/quality.gradle’

（2）插件使用

修改quality.gradle 的appDir字段，设置检测的工程目录
// 应用目录名称def appDir = “app-k12”
进入工程根目录，运行gradle check，检测完成后，会在build/reports下生成相应的检测报告文件。当然也可以按照每个插件的使用方式单独使用。

9. 如何更好地利用Pmd，Findbugs和CheckStyle分析结果

这里列出了很多Java静态分析工具，每一种工具关注一个特定的能发挥自己特长的领域，我们可以列举一下：
Pmd 它是一个基于静态规则集的Java源码分析器，它可以识别出潜在的如下问题：
– 可能的bug——空的try/catch/finally/switch块。
– 无用代码(Dead code)：无用的本地变量，方法参数和私有方法。
– 空的if/while语句。
– 过度复杂的表达式——不必要的if语句，本来可以用while循环但是却用了for循环。
– 可优化的代码：浪费性能的String/StringBuffer的使用。
FindBugs 它用来查找Java代码中存在的bug。它使用静态分析方法标识出Java程序中上百种潜在的不同类型的错误。
Checkstyle 它定义了一系列可用的模块，每一个模块提供了严格程度(强制的，可选的…)可配置的检查规则。规则可以触发通知(notification)，警告(warning)和错误(error)。
现在有很多查看这些工具的处理结果的方式：
XML格式：这些工具都可以产生XML文件，这些XML文件能用来产生HTML报表或者是被别的工具用来浏览分析的结果。
HTML格式：HTML格式是最受欢迎的产生报表和团队间分享的的方式，你也可以用xsl表格创建你自己的报表。
IDE插件：几乎所有叫得上名字的IDE都给这些工具提供了插件，这使得发现源码中存在的所有问题几乎变成可能。
代码质量工具的一个问题是，它们有时候会给开发者提示很多不是错误的错误-也叫做假阳性(false positives)。当这种情况发生的时候，开发者可以学着忽略工具的输出信息，或者是把这些输出全部抛弃掉。
为了更好的利用这些工具的输出结果，给开发者一个更有用的视图，最好是有一种只关注我们想要的东西的方式。本文中，我们将找出其他有趣的方式来更好的利用所有这些有名的Java静态分析工具的输出结果，然后可以像查询数据库那样查询这些结果。
JArchitect和CQLinq
JArchitect是另一个静态分析工具，它弥补了其他工具(的不足)，它是使用一种基于Linq(CQLinq)的代码查询语言像查询数据库那样来查询代码。
JArchitect3的以前版本，只能查询从JArchitect提取出来的分析数据，但是从JArchitect4开始，可以把许多其他静态分析工具的输出结果包含进来，然后使用CQLinq做查询。
让我们以PDT核心(Eclipse的Php插件)的源码为例来说明如何在JArchitect中利用好这些静态工具的分析结果。
在查询分析结果以前，要遵守以下几个步骤：
第一步：
用PMD，CPD，FindBugs和CheckStyle分析项目工程，生成包含分析结果的XML文件。
第二步：
用JArchitect分析项目工程。
第三步：
在JArchitect点击菜单“插件(Plugins)”->“导入插件结果文件(Import Plugins Result Files)”把所有的XML文件导入到JArchitect中。
JArchitect默认给这些工具提供了许多有用的查询，并且这些查询都是可以很简单的进行定制的。

10. PMD拜托各位了 3Q

PMD有很多种意思 具体如下 一、物理介质关联层接口 万兆以太网的物理（PHY）层规范和所支持的光学部件部分在IEEE802.3ae中定义。在以太网标准中，光学部件部分被称为“物理介质关联层接口（PMD-Physical Media Dependent）”。 二、偏振模色散 偏振模色散 指单模光纤中偏振色散，简称PMD（=Polarization Mode Dispersion），是由光纤横截面微小的不对称性引起的色散。这种不对称性引起两个相互垂直的基本偏振模以不同的速度传播。由于经历了色散，即脉冲扩展，当接收器接收到这个合成的脉冲时要比发送端的脉冲宽。 起因于实际的单模光纤中基模含有两个相互垂直的偏振模，沿光纤传播过程中，由于光纤难免受到外部的作用，如温度和压力等因素变化或扰动，使得两模式发生耦合，并且它们的传播速度也不尽相同，从而导致光脉冲展宽，展宽量也不确定，便相当于随机的色散。随着传输速率的提高，该色散对通信系统的影响愈来愈明，而且越来越不可低估。有文献给出由PMD限制的系统最大距离按公式：L最大值=1000／（PMD.比特率）2，式中：L单位为（根号）km，PMD单位为PS／KM，以及比特率单位为Gb／s。国际上一些标准组织，如IEC、TIA和ITU考虑制定这种随机性色散的统计特性和相应的测试方法。在数字传输系统中，PMD的主要影响是产生码间干扰。 三、MikuMikuDance模型文件 MikuMikuDance是日本人樋口优所开发，将VOCALOID2的初音未来等角色制作3D模组的免费软件。 简称为MMD。 所用模型文件即为pmd格式 四 便携多媒休辞典 PMD:portable multimedia dictionary 便携多媒体辞典 目前市面流通的电子辞典。以2.4寸、2.8寸、3.5寸居多。TFT真彩色320*240分辨 五 北京金字塔艺术中心--PMD 北京金字塔艺术连锁中心通过多年的努力与论证，2010年正式推出了《金字塔教学模式》，本教学模式是一套严格的4年课程（学生上课与练习时间较少需延长课程至8年以上），通过本模式正规培训的学生均取得了优异的成绩，北京金字塔艺术中心教学宗旨：“培养国内一流鼓手，发掘未来音乐大师，为国内打击乐事业的发展壮大贡献自己的力量”《金字塔教学模式》顾名思义：首先我们找到塔尖级世界一流鼓手需要具备哪些素质，其次我们论证他们的方法并且结合大量的理论依据与实践数据，总结出可行最佳执行方案，最后我们把自己的学员从塔底开始，一步步塑造成未来的大师。让每一个来中心学习的学员都得到最正规的培训，少走弯路、早日成功。金字塔教学模式高级课程是总部投资的背景音乐，每首5000元以上，均为国内顶级音乐制作人中国最知名吉他大师汶麟先生亲自用吉他录制，本公司拥有背景音乐的版权。 六 架子鼓品牌-外置可调音量架子鼓 PMD-外置可调音量架子鼓解决了困扰多年的架子鼓扰民问题 七 飞机上的多媒体娱乐系统PMD PMD是拥有7英寸液晶屏、外观优雅简洁的手持式娱乐设备，操作简单便捷，超大容量能容纳30多部电影、2000多分钟电视节目、500多首歌曲以及各类中外名着。南航航班上有配备。 八 软件行业的JAVA代码静态分析工具 PMD是一种开源分析Java代码错误的工具。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。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。此外，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。 PMD的核心是JavaCC解析器生成器。PMD结合运用JavaCC和EBNF（扩展巴科斯-诺尔范式，Extended Backus-Naur Formal）语法，再加上JJTree，把Java源代码解析成抽象语法树（AST，Abstract Syntax Tree）。 PMD是一款采用BSD协议发布的Java程序代码检查工具。该工具可以做到检查Java代码中是否含有未使用的变量、是否含有空的抓取块、是否含有不必要的对象等。该软件功能强大，扫描效率高，是Java程序员debug的好帮手。 PMD支持的编辑器包括： JDeveloper、Eclipse、JEdit、JBuilder、BlueJ、CodeGuide、NetBeans/Sun Java Studio Enterprise/Creator、IntelliJ IDEA、TextPad、Maven、Ant,、Gel、JCreator和Emacs。 九PMD 产品组合决策 PMD(Proct Mix Decision)，产品组合决策。是指在一定资源约束条件下，企业该如何安排产品组合，以实现一定时间内收益最大化的问题。

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