hangshuo652/cobol-java-v3

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hangshuo652 b3d1643220 feat: UNSTRING解析增强 + 跨FD数值统一 + 文件I/O模块

2026-06-30 22:14:47 +08:00

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COBOL→Java/Spark 迁移验证平台 v3 理解文档

1. 系统概述

COBOL→Java/Spark 迁移验证平台。核心使命：给定 COBOL 源码及其迁移后的 Java/Spark 实现，自动生成覆盖所有分支路径的测试数据，分别运行两个版本，逐字段比对输出，判定迁移正确性并生成验证报告。

系统并非单一测试数据生成器，而是一条包含静态分析 → 测试数据生成 → 程序分类 → 编译运行 → 结果比对 → 诊断报告的完整自动化验证管道。

2. 架构总览

CLI (main.py) / Web (api.py)
        │
        ▼
orchestrator.py  ────────── 管道调度中枢
        │
  ┌─────┼─────────┬──────────────┬──────────────┐
  ▼     ▼         ▼              ▼              ▼
cobol_testgen  hina    agents    runners     comparator
(测试数据生成) (分类/门禁) (LLM智能体) (编译运行引擎) (比对引擎)
                  │                              │
                  ▼                              ▼
              storage/report                data/ (模型层)
              (存储/报告)                    config/ (配置层)

关键设计决策: 系统有两套平行的数据产出路径——

cobol_testgen 用规则引擎/Lark 语法解析生成覆盖全分支的测试数据（确定性）
agents/Agent2Data 用 LLM 从 FieldTree 生成测试数据设计（AI 辅助）最终在 orchestrator.py:110-112 处以 complete_tests（cobol_testgen + hina 输出）覆盖 Agent2Data 的 suite.test_cases。

3. 目录结构

cobol-java-v3/
├── main.py                  ← CLI 入口（argparse → run_pipeline）
├── orchestrator.py          ← 管道编排（核心调度器，~200 行）
├── preprocessor.py          ← COPYBOOK 展开工具（独立类）
├── japanese_data.py         ← 日文测试数据生成（全角/半角/和历日期）
│
├── cobol_testgen/           ← COBOL 测试数据生成引擎
│   ├── __init__.py          ← 入口: main() + extract_structure/generate_data/incremental_supplement
│   ├── __main__.py          ← python -m 入口
│   ├── read.py              ← INPUT层: 预处理/COPYBOOK解决/DATA DIVISION解析/Lark
│   ├── core.py              ← CORE层: PROCEDURE DIVISION解析→分支树→数据流追踪（~2000行）
│   ├── cond.py              ← COND层: 条件解析+MC/DC枚举+约束合并
│   ├── design.py            ← DESIGN层: 路径枚举+约束应用+值生成（~1350行）
│   ├── design_mcdc.py       ← MC/DC 路径枚举变体
│   ├── coverage.py          ← 覆盖率: 决策点收集+标记+中文HTML报告（~1300行）
│   ├── output.py            ← 输出层: JSON（按FD分组入/出力+WS）
│   ├── models.py            ← 共享数据模型
│   ├── pipeline_bridge.py   ← 新旧解析器桥接（新 parser 主+旧 parser 超时回退）
│   ├── procedure_parser.py  ← 新 PROCEDURE DIVISION 解析器（快速确定性）
│   ├── grammar.lark         ← DATA DIVISION Lark 语法
│   ├── procedure_grammar.lark ← PROCEDURE DIVISION Lark 语法
│   ├── flatfile.py          ← 平面文件工具
│   └── gcov.py              ← gcov 覆盖率采集
│
├── hina/                    ← 程序分类与质量门禁
│   ├── pipeline/pipeline.py ← 完整类型判定管道（关键词/规则/LLM 三路）
│   ├── classifier.py
│   ├── confidence.py
│   ├── gate.py              ← 质量门禁判定
│   ├── strategy.py          ← 策略补充
│   ├── retry.py             ← 分层重试
│   └── gcov_collector.py
│
├── agents/                  ← LLM 智能体
│   ├── llm.py               ← LLMClient（httpx + 磁盘缓存 + 重试）
│   ├── agent1_parser.py     ← COPYBOOK → FieldTree（LLM json）
│   ├── agent2_data.py       ← FieldTree → TestSuite（LLM json）
│   └── agent3_diagnostic.py ← FieldResult → 诊断建议（LLM json）
│
├── comparator/              ← 对比引擎
│   ├── aligner.py           ← COBOL↔Java 记录对齐（CUST-ID 键）
│   ├── field_compare.py     ← 字段级比较（decimal/string）
│   ├── cobol_binary_reader.py ← 二进制 COBOL 输出解析
│   ├── normalizer.py        ← COMP-3/EBCDIC 解码
│   └── rounding_detect.py   ← 舍入检测
│
├── runners/                 ← 编译运行引擎
│   ├── runner.py            ← 抽象基类 Runner + BuildResult/RunResult
│   ├── cobol_runner.py      ← cobc 编译+运行
│   ├── native_java_runner.py ← mvn + java -jar
│   ├── spark_java_runner.py ← spark-submit
│   └── data_writer.py       ← 测试数据写入（二进制/JSON）
│
├── data/                    ← 数据模型层
│   ├── field_tree.py        ← Field / FieldTree
│   ├── test_case.py         ← TestCase / TestSuite / SparkConfig
│   └── diff_result.py       ← FieldResult / VerificationRun
│
├── config/                  ← 配置
│   ├── __init__.py          ← Config dataclass（Toml 加载）
│   └── mapping.py           ← MappingConfig / FieldMapping
│
├── report/
│   └── generator.py         ← JSON / HTML / machine JSON 报告
│
├── storage/
│   ├── bundle.py            ← TestDataBundle 路径管理
│   └── store.py
│
├── web/                     ← Web 接口
│   ├── api.py               ← FastAPI（202+ polling）
│   ├── worker.py            ← 后台 worker
│   ├── static/
│   └── templates/
│
├── tests/                   ← 测试套件
├── test-data/               ← 测试数据
├── benchmark-programs/      ← 58 电信基准程序
├── data/                    ← 运行时数据
├── config/                  ← 运行时配置
│
├── pyproject.toml           ← 项目元数据（verify-cli 0.1.0）
├── requirements.txt         ← Python 依赖
├── DESIGN.md                ← Web UI 设计规范
├── CLAUDE.md                ← 项目指令
└── AGENTS.md                ← AI Agent 指令（含修复历史）

4. 核心管道流程

4.1 CLI 入口 (`main.py`)

main.py --copybook <cpy> --cobol-src <cbl> --java-src <dir> --mapping <yaml>
         [--runner native|spark] [--coverage boundary|branch]
         [--tolerance 0.01] [--quality-gate-mode warn|off] [--gcov]

必选参数 4 个：copybook、cobol 源码、java 源码目录、映射文件。支持 --dry-run 前置校验路径存在性。

4.2 管道调度 (`orchestrator.py:run_pipeline`)

Phase 0 — 前置解析

copybook.cpy ─→ Agent1Parser (LLM) ─→ FieldTree（字段树）

Phase 1 — COBOL 测试数据生成 (cobol_testgen)

cobol.cbl ─→ preprocess() → resolve_copybooks() → parse_data_division()
          ─→ parse_procedure_division() → build_branch_tree()
          ─→ enum_paths() → generate_records() → base_records[]

Phase 2 — HINA 分类 + 策略补充 + 质量门禁

base_records[] ─→ classify_program() → category/confidence
               ─→ strategy supplement → 追加标记记录
               ─→ quality gate loop (最多 4 次 retry):
                    check_coverage() → gate_check()
                    if gaps: incremental_supplement() → 补充数据 → recheck

Phase 3 — LLM 测试数据设计 (Agent2Data)

FieldTree + complete_tests[] → Agent2Data (LLM) → TestSuite
注意: suite.test_cases 被 complete_tests 覆盖替换（行 112）

Phase 4 — 编译运行

TestSuite ─→ DataWriter → cobol_input.bin / spark_input.json
COBOL: cobol_runner.compile() → cobol_runner.run() → cobol_out.bin
Java:  native/spark_runner.compile() → runner.run() → java_out records

Phase 5 — 对比 & 报告

cobol_out.bin ─→ CobolBinaryReader → dict[]
java_out      ─→ JSON → dict[]
align_records(key="CUST-ID") → compare_field() → FieldResult[]
Agent3Diagnostic (LLM) → suggestion for MISMATCH
ReportGenerator → result.json / report.html / machine.json

4.3 数据流全图

copybook.cpy
    │ Agent1Parser (LLM)
    ▼
FieldTree ────────────────────────┐
    │                             │
    │ Agent2Data (LLM)            │ cobol_testgen
    ▼                             ▼
TestSuite (被覆盖)          structure + base_records[]
    │                             │
    │ DataWriter                  │ HINA classify + quality gate
    ▼                             ▼
cobol_input.bin / json     complete_tests[]
    │
    ├── CobolRunner ──→ cobol_out.bin ──┐
    └── JavaRunner  ──→ java_out  ──────┤
                                         ▼
                                   align_records()
                                         │
                                         ▼
                                   compare_field() ──→ FieldResult[]
                                         │
                                         ▼
                                   Agent3Diagnostic (LLM) → suggestion
                                         │
                                         ▼
                                   ReportGenerator → result.json/html

5. 核心模块详解

5.1 cobol_testgen（测试数据生成引擎）

Layer 架构（4 层独立，每层单一职责）：

层	文件	职责
INPUT	`read.py`	预处理器（固定/自由格式检测、COPYBOOK 展开、SQL/CICS EXEC 剥离）、Lark 语法解析 DATA DIVISION
CORE	`core.py`	解析 PROCEDURE DIVISION 为分支树（`BrIf`/`BrEval`/`BrPerform`/`Assign`/`CallNode`/`GoTo`/`ExitNode`）、数据流追踪（`trace_to_root`/`propagate_assignments`）
COND	`cond.py`	COBOL 条件解析（`parse_single_condition`/`parse_compound_condition`）、MC/DC 枚举（`mcdc_sets`）、约束合并（`merge_field_constraints`）、边界值求解（`satisfying_value`）
DESIGN	`design.py`	路径枚举（`enum_paths`，LLM 优先 → 规则引擎回退）、记录生成（`generate_records`，约束应用到字段值）
OUTPUT	`output.py`	JSON 输出（输入/期望输出/工作存储区，按 FD 分组）
COVERAGE	`coverage.py`	决策点收集（`collect_decision_points`）→ 标记覆盖（`mark_coverage`）→ 中文 HTML 报告

关键数据模型 (models.py)：

BrSeq — 序列容器
BrIf — IF 分支（condition + cond_tree + true_seq + false_seq）
BrEval — EVALUATE（subjects + when_list + other_seq）
BrPerform — PERFORM（perf_type + condition + body_seq）
BrSearch — SEARCH（at_end_seq + when_list）
Assign — 赋值节点（target + source_info）
CondLeaf / CondAnd / CondOr / CondNot — 条件树

路径枚举策略：

尝试 LLM 生成路径（DEEPSEEK_API_KEY）
LLM 失败/无 key 则回退规则引擎（_cap_paths 限制 10000 条）
MC/DC 变体（design_mcdc.py:enum_paths）用于 generate_data() 入口

基于旧 parser 的路径去重：_filter_stop 处理哨兵标记（__STOP__/__ABEND__），与覆盖率标记中的 _is_eof_path 过滤配合使用。

OCCURS 展开机制 (expand_occurs)：

递归展开 occurs > 0 的字段，生成 WS-CELL(1)、WS-CELL(1,1) 等下标签记副本
88-level 的 parent 也会跟随展开

PREV 连锁机制 (_chain_prev)：

多 WRITE 场景下的跨记录约束满足
处理 WRK-PREV-xxx 前值比较的字段传递
判断 W02（正常）或 overlap（重疊）路径

5.2 hina（程序分类与质量门禁）

分类管道（三路径并行）：

关键词匹配 — 从源码中识别对应银行业务模式的关键词
规则引擎 — 基于 IF 类型统计、变量命名模式、OPEN/CLOSE 模式的规则判定
LLM 辅助 — 低确信度时调用 LLM 二次确认

质量门禁 (gate.py:check)：

检查决策点覆盖率、段落覆盖率是否达到阈值（Config 中 quality_gate_decision_threshold 默认 0.90）
未通过时触发 incremental_supplement 补充未覆盖决策点的数据
最大尝试次数：max_quality_retries = 4

5.3 agents（LLM 智能体）

三个 Agent 定位清晰：

Agent	输入	处理	输出
Agent1Parser	COPYBOOK 源码文本	LLM 解析为 JSON	FieldTree
Agent2Data	FieldTree 字段列表	LLM 生成边界测试用例	TestSuite
Agent3Diagnostic	FieldResult (field_name + 双方值)	LLM 诊断 mismatch 原因	suggestion 文本

LLMClient (agents/llm.py)：

通用 HTTP 客户端（httpx），兼容 OpenAI API / DeepSeek
磁盘缓存（SHA256 散列键值，.cache/llm/{hash}.json）
1 次重试 + 异常冒泡
环境变量：LLM_API_KEY / OPENAI_API_KEY, LLM_API_BASE

5.4 comparator（对比引擎）

CobolBinaryReader → dict[]      java JSON → dict[]
                    │
                    ▼
          align_records(key_field="CUST-ID")
                    │
                    ▼
          (cobol_rec, java_rec, status) tuples
                    │
                    ▼
          compare_field(name, c_val, j_val, type, tolerance)
                    │
                    ▼
          FieldResult(PASS/TOLERATED/MISMATCH/NOT_SET)

对齐策略：基于 CUST-ID 字段做记录级别匹配
比较模式：decimal 用容忍度比较，string 用精确字符串比较
字段类型判定：tree.get_by_name(k).usage != "COMP-3" → string（不合理：COMP-3 是数值存储格式，但此处用 != 判断，DISPLAY 和 COMP 等也会被归为 decimal）

5.5 runners（编译运行引擎）

Runner	编译	运行	输入格式
CobolRunner	`cobc -x`	直接执行二进制	input.bin (二进制)
NativeJavaRunner	`mvn package`	`java -jar`	input.json
SparkJavaRunner	`mvn package`	`spark-submit`	spark input/

5.6 web（Web 接口）

FastAPI + 202 Accepted 异步轮询模式
文件上传 → uploads/{task_id}/ → tasks/{task_id}.json 状态文件
无数据库，纯文件系统状态管理
worker.py 后台轮询处理队列
HTML 模板使用字符串替换（因 Jinja2 兼容性考虑）

6. 数据模型关系

FieldDef (cobol_testgen/models.py) ← Lark grammar 解析 DATA DIVISION 的结果
    │
    ▼
FieldTree + Field (data/field_tree.py) ← Agent1Parser LLM 解析 COPYBOOK 的结果
    │
    ├───▶ TestCase + TestSuite (data/test_case.py) ← 测试数据载体
    │
    └───▶ VerificationRun + FieldResult (data/diff_result.py) ← 管道运行结果

两套字段定义体系并存：

cobol_testgen/models.py:FieldDef — 带 pic_info（PicInfo 对象）、occurs_count、is_88、redefines 等 COBOL 细节
data/field_tree.py:Field — 简洁版，含 pic 字符串、offset、length、children 嵌套结构
两者在 orchestrator 中互不交换数据（Agent1Parser 产生 FieldTree → Agent2Data，cobol_testgen 产生自己的 fields_dict）

7. 依赖关系

外部 Python 库

依赖	版本	用途
`httpx`	>=0.27	LLM API HTTP 调用
`pyyaml`	>=6.0	映射文件解析
`lark`	>=1.1.0	DATA DIVISION 语法解析（Earley + dynamic lexer）
`fastapi` / `uvicorn`	—	Web API
`python-multipart`	—	文件上传解析
`pytest`	—	测试框架

外部非 Python 工具

工具	用途
`cobc` (GnuCOBOL)	COBOL 编译运行
`java` + `mvn`	Java 编译运行
`spark-submit`	Spark 模式运行（可选）
`gcov`	覆盖率采集（可选）

外部 API

API	用途	环境变量
OpenAI / LLM API	Agent 智能体调用	`LLM_API_KEY` / `OPENAI_API_KEY`
DeepSeek API	cobol_testgen LLM 路径生成	`DEEPSEEK_API_KEY`

8. 关键注意事项

8.1 设计层面的注意事项

两套配置系统割裂 — cobol_testgen/__init__.py:CONFIG（含 abend_programs 列表）与 config/__init__.py:Config（从 aurak.toml 加载）完全不互通。修改 Config 参数不会影响 cobol_testgen 的行为。
两套字段定义体系并存 — cobol_testgen 内部使用 FieldDef + fields_dict（list of dict），orchestrator 上层使用 data/field_tree.py:Field + FieldTree。两者不共享，debug["field_tree"] 从 FieldTree 取，cobol_testgen 的数据从 fields_dict 取。
LLM 同步阻塞且无流控 — LLMClient.call() 同步调用且超时仅 15s，大 COPYBOOK 易超时。Agent1Parser 和 Agent2Data 无降级路径（JSON 解析失败则返回空结构）。
Web 模式的响应式任务模型脆弱 — 使用文件 tasks/{task_id}.json 做状态管理，重启丢失所有未完成任务。worker 轮询无锁机制，并发安全未保证。
新旧 parser 并存隐患 — pipeline_bridge.py 中旧 parser 的 3s 超时用 threading.Thread.daemon=True + join(3.0)，超时后线程仍在后台运行（daemon 虽会在主进程退出时终止，但 3s 内可能已占用大量资源）。

8.2 代码层面的不合理之处（只标注，不修改）

字段类型判断逻辑有疑 — orchestrator.py:163 处：
```
ft = "string" if m and m.usage != "COMP-3" else "decimal"
```
COMP-3（压缩十进制）是 decimal 类型，但此逻辑意味着所有非 COMP-3 字段都被视为 string，包括 COMP、BINARY、PACKED-DECIMAL 等数值类型。
Agent2Data 的输出被无条件覆盖 — orchestrator.py:112：
```
suite.test_cases = complete_tests
```
Agent2Data.design() 的 LLM 调用结果被 complete_tests 完全替换，该 LLM 调用除了产生 spark_config 外没有实际用途。LLM 费用被浪费。
硬编码 LLM 成本 — orchestrator.py:30,111：vr.llm_cost += 0.002（固定 $0.002/次），与实际模型（Config 中 gpt-4o-mini）的 token 计费无关。
cobol_testgen/generate_data() 中的条件值强制相等 — cobol_testgen/__init__.py:1069-1077：
```
for m in re.finditer(r'IF\s+(\w[\w-]*)\s*[=<>]\s*(\w[\w-]*)', proc_upper):
    ...
    rec[rhs] = rec[lhs]  # 强制 rhs 等于 lhs
```
对所有形如 IF A > B 的字段对比较，前一半记录的 rhs 被强制为 lhs 的值。这会破坏原有路径约束生成的精确值，且仅影响前一半记录——逻辑意图不明。
generate_data() 中 _resolve_field() 的字段匹配逻辑 — 路径过滤时使用解析后的字段名去匹配 _fdict_names。对形如 WS-PLAN-CODE(WS-PLAN-IDX) 的字段，解析为 WS-PLAN-CODE 后只检查 base 名是否存在，忽略了实际有下标的字段名（如 WS-PLAN-CODE(1)）已存在于 fields_dict 中。
COBOL_SCOPE_ENDERS 硬编码列表 — core.py:12-16 中的 scope enders 列表缺少 END-ACCEPT、END-DISPLAY 等，可能导致非预期解析提前结束。
cobol_testgen/core.py:29-60 段落扫描中的空白处理 — 第 37 行 re.match(r'^([A-Z0-9][A-Z0-9-]*)\.\s*$', line) 要求段落名后紧跟 . 且只有空白，但 COBOL 允许在段落名后跟多语句，如 PARA-A. MOVE A TO B。

8.3 边界情况与隐藏假设

假设 CUST-ID 是对齐键 — align_records() 硬编码 key_field="CUST-ID"，非此字段名的 FD 无法正确对齐。
假设 COPYBOOK 不含 88-level VALUE — AGENTS.md 明确指出目标程序不应有 88-level VALUE 子句，解析器对 88-level 值的依赖微乎其微。
假设 target 程序不含 INSPECT/STRING/UNSTRING — extract_structure 虽然检测 has_inspect 和 has_string，但整个管道没有对这些语句做特殊处理或断言。
覆盖率补充依赖 branch_tree_obj — orchestrator.py:86 质量门禁 gap 补充要求 structure.get("branch_tree_obj") 存在，但 extract_structure 成功执行且 proc_div 存在时才可能有。
--gcov 模式需要运行二进制 COBOL — gcov 覆盖率采集依赖真实执行 COBOL 二进制文件，需要编译环境和实际运行平台（GnuCOBOL），在仅做静态分析时不可用。

9. 修复历史总结（AGENTS.md）

Fix	内容	涉及模块
1	COMPUTE ROUNDED 正则修复	core.py
2	OCCURS 下标 MOVE 目标保持	core.py
3	DIVIDE REMAINDER 支持	core.py
4	EVALUATE ALSO 多主体	core.py, design.py
5	READ AT END 跳过	core.py
6	WRITE/REWRITE 无 FROM	core.py
7	PERFORM UNTIL 复合条件路径	design.py
8	IF 复合条件覆盖率标记修复	coverage.py
9	pi_map 用未解析 key 查询	design.py
10	变量下标约束应用	design.py
11	多行 COMPUTE 表达式	core.py
12	多行 PERFORM VARYING	core.py
13	`_mark_perform` 复合条件标记	coverage.py
14	EVALUATE TRUE `prior_false` 笛卡尔积	coverage.py
15	SEARCH `_non_match_for` 下标匹配	coverage.py
16	移除 `_infer_implied` 桩函数	coverage.py
17	PERFORM VARYING 末次 + 字母数字边界 + 零保护	design.py, cond.py

文档版本: v1.0 | 生成日期: 2026-06-27

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