一、引言
静态代码分析是指无需运行被测代码，通过词法分析、语法分析、控制流、数据流分析等技术对程序代码进行扫描，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。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。
在C++项目开发过程中，因为其为编译执行语言，语言规则要求较高，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。所以C++静态代码分析工具能够帮助开发人员快速、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开发成本。
静态代码分析工具的优势：
1、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、减少在代码人工检查上花费的时间，提高软件可靠性并节省开发成本。
二、业界主流静态代码扫描工具概况
目前市场上的C++静态代码分析工具种类繁多且各有千秋，本文将分别介绍TSC团队自主研发的tscancode工具和当前4种主流C++静态代码分析工具(cppcheck、coverity、clang、pclint)，并从功能、效率、易用性等方面对它们进行分析和比较，以期帮助C++开发人员更清晰静态代码分析工具的工作效果、适用场景和扩展空间，同时在其对应项目特征中选择合适的工具应用到项目开发环节中。
以下为工具在付费价格、规则数量、准确率、扫描效率、编译依赖、IDE支持、跨平台支持、可扩展开发方面的对比数据。注：本次竞品分析的选择了3款游戏项目（约500万行代码）。
在可扩展性上，TSC有专人维护，定期根据用户需求扩展规则或新增功能特性，cppcheck和clang是开源工具，工具更新较慢，但如果用户有特殊需求可以自己扩展开发，pclint和coverity是商业软件，难以进行功能扩展。
同时，TSC有完整代码质量管理闭环平台QOC支持；coverity和clang可用web端的结果展示，但无法自行管理问题流，需要进行二次开发；cppcheck和pclint缺少web端结果展示。
以下重点比较具体检查规则和有效问题报错率。
三、检查规则大比拼
3.1规则大类
针对业内大量扫描工具在实际项目中扫描结果的影响比较，我们将代码质量问题分为以下几大类：
①致命类：可能导致程序宕机、无响应等影响范围极大的错误；
②逻辑类：可能造成程序不能达到预期逻辑结果的错误；
③编码规范及其他类：可能造成程序的可读性、可维护性较差的错误（不可达代码，无效的变量声明等）；
3.2规则大类分布
根据3大影响分类，其严重程度分别为高、中、低，各类型规则数量分布为：
从规则分类占比来看：
①TSC针对互联网产品高效开发修复原则，工具定位为针对致命和逻辑类问题，相对传统、军事、安全领域，并不关注编码规范及编译错误；
②coverity作为商业化软件，在付费后添加规则上，达到覆盖率最全面，除致命和逻辑类规则外，还有大量编码规范、安全和针对其他语言（如java，C#）的规则；
③cppcheck作为开源工具，应用范围广泛，根据开源社区场景搜集，在各方面都有规则添加，但场景较为粗犷，场景虽多，但有效率不高。例如：cppcheck在初始化检查上有5个子规则，样本代码共扫描出312个问题，其中有效问题仅8个，有效率仅为3%。
④pclint作为商业化软件，在付费后添加规则上，达到覆盖率最全面，除致命和逻辑类规则外，还有大量编码规范、安全的规则；
⑤clang作为开源软件，规则较少，但规则类型分布较为均匀，在致命、逻辑类，还有编码规范、安全类都有规则添加。
3.3规则报错数量
整体规则数量上：pclint[915]>coverity[515]>cppcheck[245]>clang[74]>TSC[67]
可以看出pclint和coverity规则最多，TSC和clang规则最少，原因有如下3点：
①pclint和coverity作为商业化软件，需求来源于传统软件、军事、安全各个领域，其规则总数最多，其编码规范类规则数量分别高达646条和382条；排除掉低价值的编码规范类规则，规则数量排序为：pclint[269]>cppcheck[151]>coverity[133]>TSC[67]>clang[44]
②在规则实际报错数量上，以3款游戏500万行代码的结果覆盖度来看；
注：规则总数指工具所有的规则总数，报错规则数指开启工具所有规则情况下，扫描样本代码所覆盖的规则数量。
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