解读

在国内 Rust 岗位面试中，面试官问“如何测量测试覆盖率”并不是想听你背命令，而是考察三点：

1. 是否真正在 CI/本地跑过覆盖率，而不是“听说过”；
2. 能否把覆盖率工具链与 Cargo 生态打通，给出可落地的工程方案；
3. 是否知道 Rust 编译器基于 LLVM 的覆盖率映射机制，并能解释 -C instrument-coverage 与 grcov/llvm-cov 的关系。
   回答时要体现“编译参数 → 数据收集 → 报告生成 → CI 集成 → 质量门禁”完整闭环，并指出国内常见坑：Windows 路径、源码映射、profraw 合并、CI 缓存过大等。

知识点

• LLVM 覆盖率映射（Coverage Mapping）：Rust 1.60+ 官方方案，编译期插入探针，开销 < 5%。
• 编译开关：-C instrument-coverage、-C link-dead-code、-C codegen-units=1 保证行号精确。
• 数据格式：.profraw → llvm-profdata merge → .profdata；grcov 可直接解析 .profraw 生成 lcov/json/cobertura。
• 工具链：
  – grcov（Mozilla 开源，跨平台，支持 Cobertura，国内 GitLab/Azure DevOps 友好）；
  – cargo-llvm-cov（社区维护，一行命令出报告，支持 doctest、doc 覆盖）；
  – tarpaulin（仅 Linux x86_64，基于 ptrace，对 async/await 偶有漏报，国内镜像源拉取慢）。
• 报告指标：行覆盖、区域覆盖（Region）、分支覆盖（MC/DC 国内轨交、车载代码强制要求）。
• CI 集成：GitHub Actions / Gitee Go 里缓存 ~/.cargo/bin 与 target/debug/deps/*.profraw，加阈值门禁 grcov --threshold 80。
• 常见坑：
  – 路径映射：Docker 内编译需加 --remap-path-prefix；
  – 并行测试：多进程写同一 .profraw 需 LLVM_PROFILE_FILE="foo-%p-%m.profraw"；
  – 二进制改名：cargo nextest 需 --profile cov 保证测试二进制带探针。

答案

工程上我采用官方 LLVM 方案，三步落地：

1. 编译：
   RUSTFLAGS="-C instrument-coverage -C link-dead-code -C codegen-units=1" cargo build --profile test
   这样所有测试二进制都带探针，且死代码也被链接，避免漏统计。
2. 运行：
   LLVM_PROFILE_FILE="target/cov/raw-%p-%m.profraw" cargo test --profile test
   每个测试进程写独立 profraw，防止并发写冲突。
3. 收集与报告：
   使用 grcov（国内源已做 crates.io 镜像，下载 30 秒以内）：
   grcov target/cov --binary-path ./target/debug/deps -t lcov --branch --ignore-not-existing -o target/cov/lcov.info
   再把 lcov.info 推送到 GitLab CI，配合 coverage: '/lines\.*: (\d+\.\d+)%/' 即可在 Merge Request 里看到行覆盖 87.3%，分支覆盖 81.2%。
   若客户要求 HTML 自托管，执行
   genhtml -o target/cov/html target/cov/lcov.info
   即可在 Nginx 静态目录浏览，红色行一目了然。
   对于doctest 覆盖，用 cargo llvm-cov --doctests --open，可把文档测试纳入统计，这是 tarpaulin 做不到的。
   最后在 ci.yml 里加门禁：
   - grcov --threshold 80 --fail-under-lines 80
   低于 80% 直接拒绝合并，保证交付质量。

拓展思考

1. 国内车载软件要求MC/DC 100%，而 LLVM 区域覆盖只能近似分支覆盖，如何进一步插桩布尔短路表达式？可写 proc-macro 在 &&/|| 处插入 #[coverage(off/on)] 手动标记，再二次解析 .profdata 生成 MC/DC 报告。
2. 对于no_std 嵌入式环境，没有文件系统，如何把探针数据吐出来？自定义 __llvm_profile_write_buffer 重定向到串口，上位机收集后拼接成 .profraw，再回主机用 llvm-profdata 合并，实现裸机覆盖率。
3. 超大单仓库（百万行）CI 耗时 30 min，主要卡在 grcov 解析。可改用增量覆盖：只统计 Merge Request diff 涉及的文件，用 git diff --name-only 过滤，再把增量报告上传到 CodeCov 的 carryforward flag，既满足门禁又节省 70% 时间。