在软件开发中，软件质量是衡量软件是否符合需求、标准的重要体现。除了代码质量外，影响软件整体质量的因素还有很多。因此，要确保软件的整体质量，就需要在各个环节严格控制。

本文列出了衡量软件质量的5个最常用的指标。

1. SLOC（Source Lines of Code，源代码行）

计算代码行数可能是最简单的衡量指标，主要体现了软件的规模，并为项目增长和规划提供了相关数据。例如，如果每月统计一次代码的行数，就可以绘制一个项目发展概览图。当然，由于存在项目重构或是设计阶段等因素，这种方式并不太可靠，但是可以为项目的发展提供一个视角。

可以只统计逻辑代码行（Source Logical Line of Code，SLLOC），这样可以获得稍准确的信息。逻辑代码行不包含空行、单个括号行和注释行。可以使用Metrics工具来统计。

代码行数不应该用来评估开发者的效率，否则，可能会产生重复、不可维护的或不专业的代码。

2. 每个代码段/模块/时间段中的bug数

要想实现更好的测试以及更高的可维护性，bug跟踪是必不可少的。每个代码段、模块或时间段（天、周、月等）内的bug可以很容易通过工具统计出来（如Mantis）。这样，可以及早发现并及时修复。

Bug数可以作为评估开发者效率的指标之一，但必须注意，如果过分强调这种评估方法，软件开发者和测试者可能会成为敌人。在生产企业中，要保证员工彼此之间的凝聚力。

为了更好的实现评估，可以根据重要性和解决成本将bug划分为低、中、高三个级别。

3. 代码覆盖率

在单元测试阶段，代码覆盖率常常被拿来作为衡量测试好坏的指标，也用来考核测试任务完成情况。可以使用的工具也有很多，如Cobertura等。

代码覆盖率并不能代表单元测试的整体质量，但可以提供一些测试覆盖率相关的信息，可以和其他一些测试指标一起来使用。

此外，在查看代码覆盖率时，还需注意单元测试代码、集成测试场景和结果等。

4. 设计/开发约束

软件开发中有很多设计约束和原则，其中包括：
类/方法的长度
一个类中方法/属性的个数
方法/构造函数参数的个数
代码文件中魔术数字、字符串的使用（魔术数字指直接写在代码中的具体数值，其他人难以理解数字的意义）
注释行比例等
代码的可维护性和可读性是很重要的，开发团队可以选择以上这些原则中的一个或全部，并通过一些自动化工具（如maven pmd插件）来遵循这些原则，这将大大提高软件产品的质量。

5. 圈复杂度（Cyclomatic Complexity）

圈复杂度是用来衡量一个模块判定结构的复杂程度，已经成为评估软件质量的一个重要标准，能帮助开发者识别难于测试和维护的模块，在成本、进度和性能之间寻求平衡。圈复杂度可以使用pmd工具来自动化计算。

圈复杂度数量上表现为独立路径的条数，即合理的预防错误所需测试的最少路径条数，圈复杂度大说明程序代码可能质量低且难于测试和维护。

计算公式为：V(G) = E - N + 2P

E：边，代表节点间的程序流；
N：节点，程序中代码的最小单元
P：出口节点

上图中共8条边，7个节点，因此圈复杂度为8 - 7 + 2*1＝3。这意味着，理论上需要编写3个测试用例来覆盖所有的判定条件。

其实，圈复杂度的计算还有更直观的方法，因为圈复杂度所反映的是“判定条件”的数量，所以圈复杂度实际上就是等于判定节点的数量再加上1，也即控制流图的区域数，对应的计算公式为：V(G)=区域数=判定节点数+1。

在项目开发中，可以根据项目类型，来定义上限数（6、8或10等）。

以上是最常用的5种软件质量度量指标，当然，还可以结合其他的指标，对项目有一个更清晰的认识。

英文原文：5 Common Automized Software Quality Metrics