Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio Java

в 11:18, , рубрики: c++, java, pvs-studio, Блог компании PVS-Studio, Программирование, статический анализ
Picture 3

Статический анализатор PVS-Studio известен в мире C, C++ и C# как инструмент для выявления ошибок и потенциальных уязвимостей. Однако у нас мало клиентов из финансового сектора, так как выяснилось, что сейчас там востребованы Java и IBM RPG(!). Нам же всегда хотелось стать ближе к миру Enterprise, поэтому, после некоторых раздумий, мы приняли решение заняться созданием Java анализатора.

Введение

Конечно, были и опасения. Легко занять рынок анализаторов в IBM RPG. Я вообще не уверен, что существуют достойные инструменты для статического анализа этого языка. В мире Java дела обстоят совсем иначе. Уже есть линейка инструментов для статического анализа, и чтобы вырваться вперед, нужно создать действительно мощный и крутой анализатор.

Тем не менее, в нашей компании был опыт использования нескольких инструментов для статического анализа Java, и мы уверены, что многие вещи мы сможем сделать лучше.

Кроме того, у нас была идея, как задействовать всю мощь нашего С++ анализатора в Java анализаторе. Но обо всём по порядку.

Дерево

Picture 6

В первую очередь нужно было определиться с тем, каким образом мы будем получать синтаксическое дерево и семантическую модель.

Синтаксическое дерево является базовым элементом, вокруг которого строится анализатор. При выполнении проверок анализатор перемещается по синтаксическому дереву и исследует его отдельные узлы. Без такого дерева производить серьезный статический анализ практически невозможно. Например, поиск ошибок с помощью регулярных выражений является бесперспективным.

При этом стоит отметить, что одного лишь синтаксического дерева недостаточно. Анализатору необходима и семантическая информация. Например, нам нужно знать типы всех элементов дерева, иметь возможность перейти к объявлению переменной и т.п.

Мы рассмотрели несколько вариантов получения синтаксического дерева и семантической модели:

От идеи использования ANTLR мы отказались практически сразу, так как это неоправданно усложнило бы разработку анализатора (семантический анализ пришлось бы реализовывать своими силами). В конечном итоге решили остановиться на библиотеке Spoon:

  • Является не просто парсером, а целой экосистемой — предоставляет не только дерево разбора, но и возможности для семантического анализа, например, позволяет получить информацию о типах переменных, перейти к объявлению переменной, получить информацию о родительском классе и так далее.
  • Основывается на Eclipse JDT и умеет компилировать код.
  • Поддерживает последнюю версию Java и постоянно обновляется.
  • Неплохая документация и понятный API.

Вот пример метамодели, которую предоставляет Spoon, и с которой мы работаем при создании диагностических правил:

Picture 10

Эта метамодель соответствует следующему коду:

class TestClass
{
  void test(int a, int b)
  {
    int x = (a + b) * 4;
    System.out.println(x);
  }
}

Одной из приятных особенностей Spoon является то, что он упрощает синтаксическое дерево (удаляя и добавляя узлы) для того, чтобы с ним было проще работать. При этом гарантируется семантическая эквивалентность упрощенной метамодели исходной.

Для нас это означает, например, что не нужно больше заботиться о пропуске лишних скобок при обходе дерева. Помимо этого, каждое выражение помещается в блок, раскрываются импорты, производятся еще некоторые похожие упрощения.

Например, такой код:

for (int i = ((0)); (i < 10); i++)
  if (cond)
    return (((42)));

будет представлен следующим образом:

for (int i = 0; i < 10; i++)
{
  if (cond)
  {
    return 42;
  }
}

На основе синтаксического дерева производится так называемый pattern-based анализ. Это поиск ошибок в исходном коде программы по известным шаблонам кода с ошибкой. В простейшем случае анализатор ищет в дереве места, похожие на ошибку, согласно правилам, описанным в соответствующей диагностике. Количество подобных шаблонов велико и их сложность может сильно варьироваться.

Простейшим примером ошибки, обнаруживаемой с помощью pattern-based анализа, может служить следующий код из проекта jMonkeyEngine:

if (p.isConnected()) {
    log.log(Level.FINE, "Connection closed:{0}.", p);
}
else {
    log.log(Level.FINE, "Connection closed:{0}.", p);
}

Блоки then и else оператора if полностью совпадают, скорее всего, имеется логическая ошибка.

Вот еще один подобный пример из проекта Hive:

if (obj instanceof Number) {
  // widening conversion
  return ((Number) obj).doubleValue();
} else if (obj instanceof HiveDecimal) {     // <=
  return ((HiveDecimal) obj).doubleValue();
} else if (obj instanceof String) {
  return Double.valueOf(obj.toString());
} else if (obj instanceof Timestamp) {
  return new TimestampWritable((Timestamp)obj).getDouble();
} else if (obj instanceof HiveDecimal) {     // <=
  return ((HiveDecimal) obj).doubleValue();
} else if (obj instanceof BigDecimal) {
  return ((BigDecimal) obj).doubleValue();
}

В данном коде находятся два одинаковых условия в последовательности вида if (....) else if (....) else if (....). Стоит проверить этот участок кода на наличие логической ошибки, либо убрать дублирующий код.

Data-flow analysis

Помимо синтаксического дерева и семантической модели, анализатору необходим механизм анализа потока данных.

Анализ потока данных позволяет вычислять допустимые значения переменных и выражений в каждой точке программы и, благодаря этому, находить ошибки. Мы называем эти допустимые значения виртуальными значениями.

Виртуальные значения создаются для переменных, полей классов, параметров методов и прочего при первом упоминании. Если это присваивание, механизм Data Flow вычисляет виртуальное значение путем анализа выражения стоящего справа, в противном случае в качестве виртуального значения берется весь допустимый диапазон значений для данного типа переменной. Например:

void func(byte x)  // x: [-128..127]
{
  int y = 5;       // y: [5]
  ...
}

При каждом изменении значения переменной механизм Data Flow пересчитывает виртуальное значение. Например:

void func()
{
  int x = 5; // x: [5]
  x += 7;    // x: [12]
  ...
}

Механизм Data Flow также выполняет обработку управляющих операторов:

void func(int x) // x: [-2147483648..2147483647]
{
  if (x > 3)
  {
    // x: [4..2147483647]
    if (x < 10)
    {
      // x: [4..9]
    }
  }
  else
  {
    // x: [-2147483648..3]
  }
  ...
}

В данном примере при входе в функцию о диапазоне значений переменной x нет никакой информации, поэтому он устанавливается в соответствии с типом переменной (от -2147483648 до 2147483647). Затем первый условный блок накладывает ограничение x > 3, и диапазоны объединяются. В результате в then блоке диапазон значений для x: от 4 до 2147483647, а в else блоке от -2147483648 до 3. Аналогичным образом обрабатывается и второе условие x < 10.

Кроме того, необходимо иметь возможность производить и чисто символьные вычисления. Простейший пример:

void f1(int a, int b, int c)
{
  a = c;
  b = c;
  if (a == b)   // <= always true
    ....
}

Здесь переменной а присваивается значение c, переменной b также присваивается значение c, после чего а и b сравниваются. В этом случае, чтобы найти ошибку, достаточно просто запомнить кусок дерева, соответствующий правой части.

Вот чуть более сложный пример с символьными вычислениями:

void f2(int a, int b, int c)
{
  if (a < b)
  {
    if (b < c)
    {
      if (c < a)   // <= always false
        ....
    }
  }
}

В таких случаях уже приходится решать систему неравенств в символьном виде.

Механизм Data Flow помогает анализатору находить ошибки, которые с помощью pattern-based анализа найти весьма затруднительно.

К таким ошибкам относятся:

  • Переполнения;
  • Выход за границу массива;
  • Доступ по нулевой или потенциально нулевой ссылке;
  • Бессмысленные условия (always true/false);
  • Утечки памяти и ресурсов;
  • Деление на 0;
  • И некоторые другие.

Data Flow анализ особенно важен при поиске уязвимостей. Например, в случае, если некая программа получает ввод от пользователя, есть вероятность, что ввод будет использован для того, чтобы вызвать отказ в обслуживании, или для получения контроля над системой. Примерами могут служить ошибки, приводящие к переполнениям буфера при некоторых входных данных, или, например, SQL-инъекции. В обоих случаях для того, чтобы статический анализатор мог выявлять подобные ошибки и уязвимости, необходимо отслеживать поток данных и возможные значения переменных.

Должен сказать, что механизм анализа потока данных — это сложный и обширный механизм, а в этой статье я коснулся лишь самых основ.

Рассмотрим несколько примеров ошибок, которые можно обнаружить с помощью механизма Data Flow.

Проект Hive:

public static boolean equal(byte[] arg1, final int start1,
                            final int len1, byte[] arg2,
                            final int start2, final int len2) {
    if (len1 != len2) { // <=
      return false;
    }
    if (len1 == 0) {
      return true;
    }
    ....
    if (len1 == len2) { // <=
      ....
    }
}

Условие len1 == len2 выполняется всегда, поскольку противоположная проверка уже была выполнена выше.

Еще один пример из этого же проекта:

if (instances != null) { // <=
  Set<String> oldKeys = new HashSet<>(instances.keySet());
  if (oldKeys.removeAll(latestKeys)) {
    ....
  }
  this.instances.keySet().removeAll(oldKeys);
  this.instances.putAll(freshInstances);
} else {
  this.instances.putAll(freshInstances); // <=
}

Здесь в блоке else гарантированно происходит разыменование нулевого указателя. Примечание: здесь instances — это то же самое, что и this.instances.

Пример из проекта JMonkeyEngine:

public static int convertNewtKey(short key) {
    ....
    if (key >= 0x10000) {
        return key - 0x10000;
    }
    return 0;
}

Здесь переменная key сравнивается с числом 65536, однако, она имеет тип short, а максимально возможное значение для short — это 32767. Соответственно, условие никогда не выполняется.

Пример из проекта Jenkins:

public final R getSomeBuildWithWorkspace() 
{
    int cnt = 0;
    for (R b = getLastBuild();
         cnt < 5 && b ! = null;
         b = b.getPreviousBuild()) 
    {
        FilePath ws = b.getWorkspace();
        if (ws != null) return b;
    }
    return null;
}

В данном коде ввели переменную cnt, чтобы ограничить количество проходов пятью, но забыли ее инкрементировать, в результате чего проверка бесполезна.

Механизм аннотаций

Кроме того, анализатору нужен механизм аннотаций. Аннотации — это система разметки, которая предоставляет анализатору дополнительную информацию об используемых методах и классах, помимо той, что может быть получена путем анализа их сигнатуры. Разметка производится вручную, это долгий и трудоемкий процесс, так как для достижения наилучших результатов необходимо проаннотировать большое количество стандартных классов и методов языка Java. Также имеет смысл выполнить аннотирование популярных библиотек. В целом аннотации можно рассматривать как базу знаний анализатора о контрактах стандартных методов и классов.

Вот небольшой пример ошибки, которую можно обнаружить с помощью аннотаций:

int test(int a, int b) {
  ...
  return Math.max(a, a);
}

В данном примере из-за опечатки в качестве второго аргумента метода Math.max была передана та же переменная, что и в качестве первого аргумента. Такое выражение является бессмысленным и подозрительным.

Зная о том, что аргументы метода Math.max всегда должны быть различны, статический анализатор сможет выдать предупреждение на подобный код.

Забегая вперед, приведу несколько примеров нашей разметки встроенных классов и методов (код на C++):

Class("java.lang.Math")
  - Function("abs", Type::Int32)
      .Pure()
      .Set(FunctionClassification::NoDiscard)
      .Returns(Arg1, [](const Int &v) 
      { return v.Abs(); })

  - Function("max", Type::Int32, Type::Int32)
      .Pure()
      .Set(FunctionClassification::NoDiscard)
      .Requires(NotEquals(Arg1, Arg2)
      .Returns(Arg1, Arg2, [](const Int &v1, const Int &v2)
      { return v1.Max(v2); })

Class("java.lang.String", TypeClassification::String)
  - Function("split", Type::Pointer)
      .Pure()
      .Set(FunctionClassification::NoDiscard)
      .Requires(NotNull(Arg1))
      .Returns(Ptr(NotNullPointer))

Class("java.lang.Object")
    - Function("equals", Type::Pointer)
        .Pure()
        .Set(FunctionClassification::NoDiscard)
        .Requires(NotEquals(This, Arg1))

Class("java.lang.System")
  - Function("exit", Type::Int32)
      .Set(FunctionClassification::NoReturn)

Пояснения:

  • Class – аннотируемый класс;
  • Function – метод аннотируемого класса;
  • Pure – аннотация, показывающая, что метод является чистым, т.е. детерминированным и не имеющим побочных эффектов;
  • Set – установка произвольного флага для метода.
  • FunctionClassification::NoDiscard – флаг, означающий, что возвращаемое значение метода обязательно должно быть использовано;
  • FunctionClassification::NoReturn – флаг, означающий, что метод не возвращает управление;
  • Arg1, Arg2, ..., ArgN – аргументы метода;
  • Returns – возвращаемое значение метода;
  • Requires – контракт на метод.

Стоит отметить, что помимо ручной разметки существует еще один поход к аннотированию – автоматический вывод контрактов на основе байт-кода. Понятно, что такой подход позволяет вывести только определенные виды контрактов, но зато он дает возможность получать дополнительную информацию вообще из всех зависимостей, а не только из тех, что были проаннотированы вручную.

К слову, уже существует инструмент, который умеет выводить контракты вроде @Nullable, NotNull на основе байт-кода – FABA. Насколько я понимаю, производная от FABA используется в IntelliJ IDEA.

Сейчас мы тоже рассматриваем возможность добавления анализа байт-кода для получения контрактов для всех методов, так как эти контракты могли бы хорошо дополнить наши ручные аннотации.

Диагностические правила при работе часто обращаются к аннотациям. Помимо диагностик, аннотации использует механизм Data Flow. Например, используя аннотацию метода java.lang.Math.abs, он может точно вычислять значение для модуля числа. При этом писать какой-либо дополнительный код не приходится – только правильно разметить метод.

Рассмотрим пример ошибки из проекта Hibernate, которую можно обнаружить благодаря аннотации:

public boolean equals(Object other) {
    if (other instanceof Id) {
        Id that = (Id) other;
        return purchaseSequence.equals(this.purchaseSequence) &&
            that.purchaseNumber == this.purchaseNumber;
    }
    else {
        return false;
    }
}

В данном коде метод equals() сравнивает объект purchaseSequence с самим собой. Наверняка это опечатка и справа должно быть that.purchaseSequence, а не purchaseSequence.

Как доктор Франкенштейн собирал из частей анализатор

Picture 2

Поскольку сами по себе механизмы Data Flow и аннотаций не сильно привязаны к определенному языку, было принято решение переиспользовать эти механизмы из нашего C++ анализатора. Это позволило нам в короткие сроки получить всю мощь ядра C++ анализатора в нашем Java анализаторе. Кроме того, на это решение также повлияло и то, что эти механизмы были написаны на современном C++ с кучей метапрограммирования и шаблонной магии, а, соответственно, не очень хорошо подходят для переноса на другой язык.

Для того, чтобы связать Java часть с ядром на C++, мы решили использовать SWIG (Simplified Wrapper and Interface Generator) – средство для автоматической генерации врапперов и интерфейсов для связывания программ на C и C++ с программами, написанными на других языках. Для Java SWIG генерирует код на JNI (Java Native Interface).

SWIG отлично подходит для случаев, когда имеется уже большой объем C++ кода, который необходимо интегрировать в Java проект.

Приведу минимальный пример работы со SWIG. Предположим, у нас есть C++ класс, который мы хотим использовать в Java проекте:

CoolClass.h

class CoolClass
{
public:
  int val;
  CoolClass(int val);
  void printMe();
};

CoolClass.cpp

#include <iostream>
#include "CoolClass.h"

CoolClass::CoolClass(int v) : val(v) {}

void CoolClass::printMe()
{
  std::cout << "val: " << val << 'n';
}

Сперва нужно создать интерфейсный файл SWIG с описанием всех экспортируемых функций и классов. Также в этом файле при необходимости производятся дополнительные настройки.

Example.i

%module MyModule
%{
#include "CoolClass.h"
%}
%include "CoolClass.h"

После этого можно запускать SWIG:

$ swig -c++ -java Example.i

Он сгенерирует следующие файлы:

  • CoolClass.java – класс, с которым мы будем непосредственно работать в Java проекте;
  • MyModule.java – класс модуля, в который помещаются все свободные функции и переменные;
  • MyModuleJNI.java – Java врапперы;
  • Example_wrap.cxx – С++ врапперы.

Теперь нужно просто добавить получившиеся .java файлы в Java проект и .cxx файл в C++ проект.

Наконец, нужно скомпилировать C++ проект в виде динамической библиотеки и подгрузить ее в Java проект с помощью System.loadLibary():

App.java

class App {
  static {
    System.loadLibary("example");
  }
  public static void main(String[] args) {
    CoolClass obj = new CoolClass(42);
    obj.printMe();
  }
}

Схематически это можно представить следующим образом:

Picture 8

Конечно, в реальном проекте все не настолько просто и приходится приложить чуть больше усилий:

  • Для того, чтобы использовать шаблонные классы и методы из C++, их нужно инстанцировать для всех принимаемых шаблонных параметров с помощью директивы %template;
  • В некоторых случаях может понадобиться перехватывать исключения, которые выбрасываются из C++ части в Java части. По умолчанию SWIG не перехватывает исключения из C++ (возникает segfault), однако, имеется возможность это сделать, используя директиву %exception;
  • SWIG позволяет расширять плюсовый код на стороне Java, используя директиву %extend. Мы, например, в нашем проекте добавляем к виртуальным значениям метод toString(), чтобы можно было их просмотреть в отладчике Java;
  • Для того, чтобы эмулировать RAII поведение из C++, во всех интересующих классах реализуется интерфейс AutoClosable;
  • Механизм директоров позволяет использовать кросс-языковый полиморфизм;
  • Для типов, которые аллоцируются только внутри C++ (на своём пуле памяти), убираются конструкторы и финализаторы, чтобы повысить производительность. Сборщик мусора будет игнорировать эти типы.

Подробнее обо всех этих механизмах можно почитать в документации SWIG.

Наш анализатор собирается при помощи gradle, который зовет CMake, который, в свою очередь, зовет SWIG и собирает C++ часть. Для программистов это происходит практически незаметно, так что никаких особых неудобств при разработке мы не испытываем.

Ядро нашего C++ анализатора собирается под Windows, Linux, macOS, так что Java анализатор также работает в этих ОС.

Что из себя представляет диагностическое правило?

Сами диагностики и код для анализа мы пишем на Java. Это обусловлено тесным взаимодействием со Spoon. Каждое диагностическое правило является визитором, у которого перегружаются методы, в которых обходятся интересующие нас элементы:

Picture 9

Например, так выглядит каркас диагностики V6004:

class V6004 extends PvsStudioRule
{
  ....
  @Override
  public void visitCtIf(CtIf ifElement)
  {
    // if ifElement.thenStatement statement is equivalent to
    //    ifElement.elseStatement statement => add warning V6004
  }
}

Плагины

Для максимально простой интеграции статического анализатора в проект мы разработали плагины для сборочных систем Maven и Gradle. Пользователю остается только добавить наш плагин к проекту.

Для Gradle:

....
apply plugin: com.pvsstudio.PvsStudioGradlePlugin
pvsstudio {
    outputFile = 'path/to/output.json'
    ....
}

Для Maven:

....
<plugin>
    <groupId>com.pvsstudio</groupId>
    <artifactId>pvsstudio-maven-plugin</artifactId>
    <version>0.1</version>
    <configuration>
        <analyzer>
            <outputFile>path/to/output.json</outputFile>
            ....
        </analyzer>
    </configuration>
</plugin>

После этого плагин самостоятельно получит структуру проекта и запустит анализ.

Помимо этого, мы разработали прототип плагина для IntelliJ IDEA.

Picture 1

Также этот плагин работает и в Android Studio.

Плагин для Eclipse сейчас находится в стадии разработки.

Инкрементальный анализ

Мы предусмотрели режим инкрементального анализа, который позволяет проверять только измененные файлы и тем самым значительно сокращает время, необходимое для анализа кода. Благодаря этому, разработчики смогут запускать анализ так часто, как это необходимо.

Инкрементальный анализ включает в себя несколько этапов:

  • Кеширование метамодели Spoon;
  • Перестроение изменившейся части метамодели;
  • Анализ изменившихся файлов.

Наша система тестирования

Для тестирования Java анализатора на реальных проектах мы написали специальный инструментарий, позволяющий работать с базой открытых проектов. Он был написан на коленке^W Python + Tkinter и является кроссплатформенным.

Он работает следующим образом:

  • Тестируемый проект определенной версии выкачивается с репозитория на GitHub;
  • Выполняется сборка проекта;
  • В pom.xml или build.gradle добавляется наш плагин (при помощи git apply);
  • Выполняется запуск статического анализатора при помощи плагина;
  • Получившийся отчет сравнивается с эталоном для этого проекта.

Такой подход гарантирует, что хорошие срабатывания не пропадут в результате изменения кода анализатора. Ниже показан интерфейс нашей утилиты для тестирования.

Picture 11

Красным отмечаются те проекты, в отчетах которых есть какие-либо различия с эталоном. Кнопка Approve позволяет сохранить текущую версию отчета в качестве эталона.

Примеры ошибок

По традиции приведу по несколько ошибок из разных открытых проектов, которые нашел наш Java анализатор. В будущем планируется написание статей с более детальным отчетом по каждому проекту.

Проект Hibernate

Предупреждение PVS-Studio: V6009 Function 'equals' receives odd arguments. Inspect arguments: this, 1. PurchaseRecord.java 57

public boolean equals(Object other) {
    if (other instanceof Id) {
        Id that = (Id) other;
        return purchaseSequence.equals(this.purchaseSequence) &&
            that.purchaseNumber == this.purchaseNumber;
    }
    else {
        return false;
    }
}

В данном коде метод equals() сравнивает объект purchaseSequence с самим собой. Скорее всего, это опечатка и справа должно быть that.purchaseSequence, а не purchaseSequence.

Предупреждение PVS-Studio: V6009 Function 'equals' receives odd arguments. Inspect arguments: this, 1. ListHashcodeChangeTest.java 232

public void removeBook(String title) {
    for( Iterator<Book> it = books.iterator(); it.hasNext(); ) {
        Book book = it.next();
        if ( title.equals( title ) ) {
            it.remove();
        }
    }
}

Срабатывание, аналогичное предыдущему – справа должно быть book.title, а не title.

Проект Hive

Предупреждение PVS-Studio: V6007 Expression 'colOrScalar1.equals(«Column»)' is always false. GenVectorCode.java 2768

Предупреждение PVS-Studio: V6007 Expression 'colOrScalar1.equals(«Scalar»)' is always false. GenVectorCode.java 2774

Предупреждение PVS-Studio: V6007 Expression 'colOrScalar1.equals(«Column»)' is always false. GenVectorCode.java 2785

String colOrScalar1 = tdesc[4];
....
if (colOrScalar1.equals("Col") &&
    colOrScalar1.equals("Column")) {
    ....
} else if (colOrScalar1.equals("Col") &&
           colOrScalar1.equals("Scalar")) {
    ....
} else if (colOrScalar1.equals("Scalar") &&
           colOrScalar1.equals("Column")) {
    ....
}

Здесь явно перепутали операторы и вместо '||' использовали '&&'.

Проект JavaParser

Предупреждение PVS-Studio: V6001 There are identical sub-expressions 'tokenRange.getBegin().getRange().isPresent()' to the left and to the right of the '&&' operator. Node.java 213

public Node setTokenRange(TokenRange tokenRange)
{
  this.tokenRange = tokenRange;
  if (tokenRange == null || 
      !(tokenRange.getBegin().getRange().isPresent() &&
        tokenRange.getBegin().getRange().isPresent()))
  {
    range = null;
  }
  else 
  {
    range = new Range(
        tokenRange.getBegin().getRange().get().begin,
        tokenRange.getEnd().getRange().get().end);
  }
  return this;
}

Анализатор обнаружил, что слева и справа от оператора && стоят одинаковые выражения (при этом все методы в цепочке вызовов являются чистыми). Скорее всего, во втором случае необходимо использовать tokenRange.getEnd(), а не tokenRange.getBegin().

Предупреждение PVS-Studio: V6016 Suspicious access to element of 'typeDeclaration.getTypeParameters()' object by a constant index inside a loop. ResolvedReferenceType.java 265

if (!isRawType()) {
  for (int i=0; i<typeDeclaration.getTypeParams().size(); i++) {
    typeParametersMap.add(
       new Pair<>(typeDeclaration.getTypeParams().get(0),
                  typeParametersValues().get(i)));
    }
}

Анализатор обнаружил подозрительный доступ к элементу коллекции по константному индексу внутри цикла. Возможно, в данном коде присутствует ошибка.

Проект Jenkins

Предупреждение PVS-Studio: V6007 Expression 'cnt < 5' is always true. AbstractProject.java 557

public final R getSomeBuildWithWorkspace() 
{
    int cnt = 0;
    for (R b = getLastBuild();
         cnt < 5 && b ! = null;
         b = b.getPreviousBuild()) 
    {
        FilePath ws = b.getWorkspace();
        if (ws != null) return b;
    }
    return null;
}

В данном коде ввели переменную cnt, чтобы ограничить количество проходов пятью, но забыли ее инкрементировать, в результате чего проверка бесполезна.

Проект Spark

Предупреждение PVS-Studio: V6007 Expression 'sparkApplications != null' is always true. SparkFilter.java 127

if (StringUtils.isNotBlank(applications)) 
{
  final String[] sparkApplications = applications.split(",");

  if (sparkApplications != null && sparkApplications.length > 0)
  {
    ...
  }
}

Проверка на null результата, возвращаемого методом split, бессмысленна, так как этот метод всегда возвращает коллекцию и никогда не возвращает null.

Проект Spoon

Предупреждение PVS-Studio: V6001 There are identical sub-expressions '!m.getSimpleName().startsWith(«set»)' to the left and to the right of the '&&' operator. SpoonTestHelpers.java 108

if (!m.getSimpleName().startsWith("set") &&
    !m.getSimpleName().startsWith("set")) {
    continue;
}

В данном коде слева и справа от оператора && стоят одинаковые выражения (при этом все методы в цепочке вызовов являются чистыми). Скорее всего, в коде присутствует логическая ошибка.

Предупреждение PVS-Studio: V6007 Expression 'idxOfScopeBoundTypeParam >= 0' is always true. MethodTypingContext.java 243

private boolean
isSameMethodFormalTypeParameter(....) {
  ....
  int idxOfScopeBoundTypeParam = getIndexOfTypeParam(....);
  if (idxOfScopeBoundTypeParam >= 0) { // <=
    int idxOfSuperBoundTypeParam = getIndexOfTypeParam(....);
    if (idxOfScopeBoundTypeParam >= 0) { // <=
      return idxOfScopeBoundTypeParam == idxOfSuperBoundTypeParam;
    }
  }
  ....
}

Здесь опечатались во втором условии и вместо idxOfSuperBoundTypeParam написали idxOfScopeBoundTypeParam.

Проект Spring Security

Предупреждение PVS-Studio: V6001 There are identical sub-expressions to the left and to the right of the '||' operator. Check lines: 38, 39. AnyRequestMatcher.java 38

@Override
@SuppressWarnings("deprecation")
public boolean equals(Object obj) {
    return obj instanceof AnyRequestMatcher ||
    obj instanceof security.web.util.matcher.AnyRequestMatcher;
}

Срабатывание аналогично предыдущему – здесь имя одного и того же класса записано разными способами.

Предупреждение PVS-Studio: V6006 The object was created but it is not being used. The 'throw' keyword could be missing. DigestAuthenticationFilter.java 434

if (!expectedNonceSignature.equals(nonceTokens[1])) {
  new BadCredentialsException(
       DigestAuthenticationFilter.this.messages
       .getMessage("DigestAuthenticationFilter.nonceCompromised",
                    new Object[] { nonceAsPlainText },
                    "Nonce token compromised {0}"));
}

В данном коде забыли добавить throw перед исключением. В результате объект исключения BadCredentialsException создается, но никак не используется, т.е. исключение не выбрасывается.

Предупреждение PVS-Studio: V6030 The method located to the right of the '|' operators will be called regardless of the value of the left operand. Perhaps, it is better to use '||'. RedirectUrlBuilder.java 38

public void setScheme(String scheme) {
    if (!("http".equals(scheme) | "https".equals(scheme))) {
        throw new IllegalArgumentException("...");
    }
    this.scheme = scheme;
}

В данном коде использование оператора | неоправданно, так как при его использовании правая часть будет вычислена даже в случае, если левая часть уже является истинной. В данном случае это не имеет практического смысла, поэтому оператор | стоит заменить на ||.

Проект IntelliJ IDEA

Предупреждение PVS-Studio: V6008 Potential null dereference of 'editor'. IntroduceVariableBase.java:609

final PsiElement nameSuggestionContext = 
  editor == null ? null : file.findElementAt(...);  // <=
final RefactoringSupportProvider supportProvider =
  LanguageRefactoringSupport.INSTANCE.forLanguage(...);
final boolean isInplaceAvailableOnDataContext =
  supportProvider != null &&
  editor.getSettings().isVariableInplaceRenameEnabled() &&  // <=
...

Анализатор обнаружил, что в данном коде может произойти разыменование нулевого указателя editor. Стоит добавить дополнительную проверку.

Предупреждение PVS-Studio: V6007 Expression is always false. RefResolveServiceImpl.java:814

@Override
public boolean contains(@NotNull VirtualFile file) {
    ....
    return false & !myProjectFileIndex.isUnderSourceRootOfType(....);
}

Мне сложно сказать, что имел в виду автор, но такой код выглядит весьма подозрительно. Даже если вдруг ошибки здесь нет, думаю, стоит переписать это место так, чтобы не смущать анализатор и других программистов.

Предупреждение PVS-Studio: V6007 Expression 'result[0]' is always false. CopyClassesHandler.java:298

final boolean[] result = new boolean[] {false};   // <=
Runnable command = () -> {
  PsiDirectory target;
  if (targetDirectory instanceof PsiDirectory) {
    target = (PsiDirectory)targetDirectory;
  } else {
    target = WriteAction.compute(() -> 
      ((MoveDestination)targetDirectory).getTargetDirectory(
          defaultTargetDirectory));
  }
  try {
    Collection<PsiFile> files = 
        doCopyClasses(classes, map, copyClassName, target, project);
    if (files != null) {
      if (openInEditor) {
        for (PsiFile file : files) {
          CopyHandler.updateSelectionInActiveProjectView(
              file,
              project,
              selectInActivePanel);
        }
        EditorHelper.openFilesInEditor(
            files.toArray(PsiFile.EMPTY_ARRAY));
      }
    }
  }
  catch (IncorrectOperationException ex) {
    Messages.showMessageDialog(project,
        ex.getMessage(),
        RefactoringBundle.message("error.title"),
        Messages.getErrorIcon());
  }
};
CommandProcessor processor = CommandProcessor.getInstance();
processor.executeCommand(project, command, commandName, null);

if (result[0]) {   // <=
  ToolWindowManager.getInstance(project).invokeLater(() -> 
      ToolWindowManager.getInstance(project)
          .activateEditorComponent());
}

Подозреваю, что здесь забыли как-либо изменить значение в result. Из-за этого анализатор сообщает о том, что проверка if (result[0]) является бессмысленной.

Заключение

Java направление является весьма разносторонним – это и desktop, и android, и web, и многое другое, поэтому у нас есть большой простор для деятельности. В первую очередь, конечно, будем развивать те направления, что будут наиболее востребованы.

Вот наши планы на ближайшее будущее:

  • Вывод аннотаций на основе байт-кода;
  • Интеграция в проекты на Ant (кто-то его еще использует в 2018?);
  • Плагин для Eclipse (в процессе разработки);
  • Еще больше диагностик и аннотаций;
  • Совершенствование механизма Data Flow.

Также предлагаю желающим поучаствовать в тестировании альфа-версии нашего Java анализатора, когда она станет доступной. Для этого напишите нам в поддержку. Мы внесем ваш контакт в список и напишем вам, когда подготовим первую альфа-версию.

Автор: EgorBredikhin

Источник

* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js