使用jenkins+sonar进行代码扫描，并发送自定义邮件.docx

【使用Jenkins+Sonar进行代码扫描并发送自定义邮件】是软件开发中自动化质量管理和持续集成的一个重要实践。这个过程通常包括以下步骤： 1. **Jenkins架构**： - **Master节点**：主要负责任务调度，不直接执行构建工作，确保资源集中在构建和分析上。 - **Slave节点**：实际执行构建、测试和代码扫描的机器。它们从GitLab或其他版本控制系统获取代码，使用SonarScanner进行代码分析，并存储结果。 2. **SonarQube和SonarScanner安装与配置**： - **SonarQube**：是用于静态代码分析和代码质量管理的平台，它提供了一个网页界面来展示代码质量报告。在执行机上安装SonarQube服务器和MySQL数据库，用于存储分析结果。 - **SonarScanner**：是SonarQube的客户端工具，负责在代码库中执行扫描。需要在Slave节点上安装SonarScanner，以便对从GitLab获取的代码进行分析。 3. **Jenkins Master配置**： - **安装插件**：在Jenkins Master上安装`SonarQube Scanner for Jenkins`插件，以支持与SonarQube的集成。 - **系统设置**：配置SonarQube服务器的URL和认证Token，确保Jenkins可以连接到SonarQube服务器。如果使用的是新版本的Jenkins，可能需要先创建一个Secret text类型的凭据。 4. **节点配置**： - **增加节点**：在Jenkins Master上添加Slave节点，配置其连接信息，确保Master可以调度任务到Slave节点执行。 - **节点启动**：启动Slave节点，使其准备好接受任务。 5. **创建Job**： - **自由风格任务**：在Jenkins中创建一个自由风格的任务，指定该任务只能在特定的Slave节点上运行。 - **拉取代码**：配置任务从GitLab或其他源代码仓库拉取最新代码。 - **构建步骤**：添加构建步骤，运行SonarScanner进行代码扫描。这通常包括运行一个Python脚本`sonar.py`，该脚本可能包含自定义逻辑，如生成邮件内容，以及与SonarScanner的交互。 6. **Python脚本`sonar.py`**： - 这个脚本负责调用SonarScanner的命令行接口，提供必要的参数如项目名称、键、版本、源代码路径、语言和编码。它还可能包含额外的逻辑，如从SonarQube数据库查询项目UUID，并生成自定义的邮件内容。 7. **邮件发送**： - 在SonarScanner完成代码扫描后，`sonar.py`脚本可以生成包含分析结果的HTML报告，并使用Python的`smtplib`库或者其他邮件服务接口，将自定义的邮件内容发送给相关人员，以便及时了解代码质量情况。 通过以上步骤，Jenkins和SonarQube结合使用，可以实现代码质量的自动化检查，并通过邮件通知开发团队，促进代码质量的持续改进。这个过程不仅提高了开发效率，也确保了代码的质量标准得以实施。