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一、研究背景

在软件测试实践中，代码覆盖率（Code Coverage）是评估测试充分性的常用指标。对于单元测试和功能测试而言，高代码覆盖率通常意味着更全面的测试能力， 因此在持续集成和软件质量评估中被广泛使用。

然而，在性能测试（Performance Testing）领域， 代码覆盖率的意义却并不明确。

• 性能测试通常关注系统吞吐量、延迟等指标；

• 测试执行成本较高，运行时间长；

• 开发者往往只针对关键代码路径进行性能测试。

因此，一个值得研究的问题是：

性能测试到底覆盖了多少代码？哪些代码更可能被性能测试覆盖？

为回答这些问题，论文对多个开源 Java 系统进行了系统性的实证分析。

二、论文信息

三、研究问题&研究方法

论文围绕以下三个核心研究问题展开：

• RQ1： 性能测试的代码覆盖率是多少？
• RQ2： 性能测试的执行成本如何？
• RQ3： 源代码特征是否可以预测哪些代码会被性能测试覆盖？

通过这些问题，研究者希望理解性能测试在真实项目中的覆盖行为。因此，对多个开源 Java 项目进行了系统分析，重点关注性能测试与功能测试的代码覆盖行为。

实验数据包括：

• 28 个开源 Java 系统

• 约 17 万个 Java 方法

• 2190 个性能测试基准

图1.本研究的主要步骤

研究流程主要包括三个阶段：

1.测试识别

识别项目中的性能测试（JMH）和功能测试（JUnit）。

2.覆盖率统计

执行测试并统计其覆盖到的方法。

3.特征分析

提取 44 种代码特征并训练机器学习模型进行预测。

四、核心研究发现

1️⃣ 性能测试覆盖率普遍较低

• 平均代码覆盖率约为8.8%

• 仅为功能测试覆盖率的约 1/4

图2.跨项目基准的覆盖率

这表明开发者在设计性能测试时， 通常只关注少量关键代码路径。

2️⃣ 性能测试执行成本较高

• 性能测试平均执行时间约为功能测试的62 倍

• 测试成本与覆盖率之间存在明显权衡

图3.总体执行时间比较

3️⃣ 静态代码特征难以预测性能测试目标

研究者尝试利用源码特征预测哪些方法会被性能测试覆盖，并训练了多种机器学习模型，包括：

• 传统机器学习模型

• 特征选择方法

• Transformer 代码模型（CodeBERT 等）

图4.静态源码特征的预测性能

实验结果见图4，结果表明：

静态代码特征无法有效预测哪些代码需要性能测试。

五、研究启示

该研究对软件工程实践具有重要启示：

1. 性能测试覆盖率通常较低

   开发者更关注关键路径而非整体覆盖。

2. 测试成本较高

   需要合理设计测试策略。

3. 代码特征不足以指导性能测试

   未来需要结合运行时数据或系统负载信息。

六、总结

本文通过对多个开源 Java 系统进行大规模实证研究， 系统分析了性能测试的代码覆盖情况。

研究结果表明：

• 性能测试覆盖率普遍较低；

• 性能测试执行成本较高；

• 静态代码特征难以预测性能测试目标。

未来研究可以结合运行时行为、系统负载和真实使用场景，进一步提升性能测试设计方法。

📣 讨论

• 你认为性能测试是否应该追求更高的代码覆盖率？

• 是否可以利用生产环境数据指导性能测试设计？

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