度量软件质量是确保软件满足用户需求和系统标准的关键环节。以下是综合多个权威来源的度量方法和关键指标：
一、代码质量度量
代码复杂度 通过圈复杂度、N路径复杂度等指标评估代码逻辑的复杂性。复杂度过高可能导致维护困难。
代码重复率
统计代码行数、条件语句和循环语句的出现次数，高重复率可能暗示代码冗余。
代码覆盖率
测试代码覆盖到的代码行数占总代码行数的比例，反映测试的全面性。
二、软件过程质量度量
缺陷密度
每千行代码（KLOC）的缺陷数量，数值越大表示代码质量越低。
缺陷修复率
已解决缺陷数量占总缺陷数量的比例，体现团队修复能力。
迭代周期与错误修复时间
迭代周期缩短和错误修复时间缩短，说明开发效率更高。
三、软件性能度量
响应时间与吞吐量
系统响应用户请求的速度和单位时间内处理的请求数量。
资源利用率
CPU、内存等硬件资源的消耗情况。
并发用户量
系统同时支持的用户数量及性能表现。
四、软件可靠性度量
平均故障间隔时间（MTBF）
系统连续运行时间与故障次数的比值，反映系统稳定性。
平均故障修复时间（MTTR）
修复故障所需的平均时间。
错误平均间隔时间（EFTT）
相邻故障发生的时间间隔。
五、软件可用性度量
用户满意度
通过用户反馈、问卷调查评估软件是否满足需求。
导航便捷性与说明清晰度
界面设计是否直观，文档是否完善。
六、软件安全性度量
缺陷密度与严重故障率
单位代码或时间的缺陷数量，严重故障的发现与解决效率。
访问控制与数据加密
系统对未授权访问的防护能力。
七、综合评估方法
基于模型的度量
如ISO 9126标准，通过定义质量属性进行量化评估。
基于数据的度量
收集性能测试结果、用户反馈等数据进行分析。
持续改进机制
通过KPI（如缺陷关闭率、需求满足度）监控质量，驱动流程优化。
注意事项
事后与事前结合： BUG统计等指标属于事后度量，需结合代码审查、测试等预防措施。 多维度综合评估
工具支持：利用自动化测试工具（如JIRA）、代码分析工具（如SonarQube）提升效率。
通过上述方法，可以系统地评估软件质量，并为持续改进提供依据。
